Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "k-NN algorithm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Recognition of pathological states in arterial blood by distance based techniques
    Autorzy:
    Sokołowska, B.
    Jóźwik, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333231.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    gazometria krwi tętniczej
    paraliż przepony
    zasada k-NN
    klasyfikatory
    arterial blood gasometry
    paralysis of diaphragm
    k-NN rule
    classifiers
    k-means algorithm
    Opis:
    The paper presents the application of some distance based pattern recognition algorithms for recognition of pathological states in respiratory system on the basis of the arterial blood gasometry (features pH, pCO2, pO2). In our biological model two experimental situations were considered: 1) the intact animals and 2) the main inspiratory muscles paralyzed (after acute of bilateral phrenicotomy). The comparison of the mentioned three features in the two conditions was the main goal of the present study. The analyzed biological data set contained 38 in class 1 (muscle function preserved) and 36 in class 2 (after diaphragm paralyzed) measurements. It was discovered that a significant part of the measurements could be correctly recognized as the ones coming from the first or the second class according to gasometric measurements.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2003, 5; MI23-30
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Music Playlist Generation using Facial Expression Analysis and Task Extraction
    Autorzy:
    Sen, A.
    Popat, D.
    Shah, H.
    Kuwor, P.
    Johri, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908868.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    facial expression analysis
    emotion recognition
    feature extraction
    viola jones face detection
    gabor filter
    adaboost
    k-NN algorithm
    task extraction
    music classification
    playlist generation
    Opis:
    In day to day stressful environment of IT Industry, there is a truancy for the appropriate relaxation time for all working professionals. To keep a person stress free, various technical or non-technical stress releasing methods are now being adopted. We can categorize the people working on computers as administrators, programmers, etc. each of whom require varied ways in order to ease themselves. The work pressure and the vexation of any kind for a person can be depicted by their emotions. Facial expressions are the key to analyze the current psychology of the person. In this paper, we discuss a user intuitive smart music player. This player will capture the facial expressions of a person working on the computer and identify the current emotion. Intuitively the music will be played for the user to relax them. The music player will take into account the foreground processes which the person is executing on the computer. Since various sort of music is available to boost one's enthusiasm, taking into consideration the tasks executed on the system by the user and the current emotions they carry, an ideal playlist of songs will be created and played for the person. The person can browse the playlist and modify it to make the system more flexible. This music player will thus allow the working professionals to stay relaxed in spite of their workloads.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2016, 16, 2; 1-6
    1732-1360
    2083-3628
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recommendation systems with the quantum k-NN and Grover algorithms for data processing
    Autorzy:
    Sawerwain, Marek
    Wróblewski, Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330538.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    quantum k-NN algorithm
    recommendation system
    Grover algorithm
    big data
    kwantowy algorytm k-NN
    system rekomendujący
    algorytm Grovera
    duży zbiór danych
    Opis:
    In this article, we discuss the implementation of a quantum recommendation system that uses a quantum variant of the k-nearest neighbours algorithm and the Grover algorithm to search for a specific element in an unstructured database. In addition to the presentation of the recommendation system as an algorithm, the article also shows the main steps in construction of a suitable quantum circuit for realisation of a given recommendation system. The computational complexity of individual calculation steps in the recommendation system is also indicated. The verification of the correctness of the proposed system is analysed as well, indicating an algebraic equation describing the probability of success of the recommendation. The article also shows numerical examples presenting the behaviour of the recommendation system for two selected cases.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 1; 139-150
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie multimodalnej klasyfikacji w rozpoznawaniu stanów emocjonalnych na podstawie mowy spontanicznej
    Spontaneus emotion redognition from speech signal using multimodal classification
    Autorzy:
    Kamińska, D.
    Pelikant, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408014.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    rozpoznawanie emocji
    sygnał mowy
    algorytm kNN
    emotion recognition
    speech signal
    k-NN algorithm
    Opis:
    Artykuł prezentuje zagadnienie związane z rozpoznawaniem stanów emocjonalnych na podstawie analizy sygnału mowy. Na potrzeby badań stworzona została polska baza mowy spontanicznej, zawierająca wypowiedzi kilkudziesięciu osób, w różnym wieku i różnej płci. Na podstawie analizy sygnału mowy stworzono przestrzeń cech. Klasyfikację stanowi multimodalny mechanizm rozpoznawania, oparty na algorytmie kNN. Średnia poprawność: rozpoznawania wynosi 83%.
    The article presents the issue of emotion recognition from a speech signal. For this study, a Polish spontaneous database, containing speech from people of different age and gender, was created. Features were determined from the speech signal. The process of recognition was based on multimodal classification, related to kNN algorithm. The average of accuracy performance was up to 83%.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 3; 36-39
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies