Informacja

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

Wyszukujesz frazę "multiple model approach" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Nonlinear multiple model particle filters algorithm for tracking multiple targets
Autorzy:
Sebbagh, A.
Tebbikh, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/229441.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
estimation
particle filter
multiple targets tracking
multiple model approach
Opis:
The paper addresses multiple targets tracking problem encountered in number of situations in signal and image processing. In this paper, we present an efficient filtering algorithm to perform accurate estimation in jump Markov nonlinear systems, which we aim to contribute in solving the problem of multiple targets tracking using bearings-only measurements. The idea of this algorithm consists of the combination between the multiple model approach and particle filtering methods, which give a nonlinear multiple model particle filters algorithm. This algorithm is used to estimate the trajectories of multiple targets assumed to be nonlinear, from their noisy bearings.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2011, 21, 1; 37-60
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Measures of Diversity and the Classification Error in the Multiple-model Approach
Miary zróżnicowania modeli a błąd klasyfikacji w podejściu wielomodelowym
Autorzy:
Gatnar, Eugeniusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905052.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Multiple-model approach
Model fusion
Classifier ensemble
Diversity measures
Opis:
Multiple-model approach (model aggregation, model fusion) is most commonly used in classification and regression. In this approach K component (single) models C1(x), C1(x), … , CK(x) are combined into one global model (ensemble) C*(x), for example using majority voting: K C* = arg max {Σ I (Ck(x)=y)} (1) y k=1 Turner i Ghosh (1996) proved that the classification error of the ensemble C*(x) depends on the diversity of the ensemble members. In other words, the higher diversity of component models, the lower classification error of the combined model. Since several diversity measures for classifier ensembles have been proposed so far in this paper we present a comparison of the ability of selected diversity measures to predict the accuracy of classifier ensembles.
Podejście wielomodelowe (agregacja modeli), stosowane najczęściej w analizie dyskryminacyjnej i regresyjnej, polega na połączeniu M modeli składowych C1(x), ..., CM(x) jeden model globalny C*(x): K C* = arg max {Σ I (Cm(x)=y)} y k=1 Turner i Ghosh (1996) udowodnili, że błąd klasyfikacji dla modelu zagregowanego C*(x) zależy od stopnia podobieństwa (zróżnicowania) modeli składowych. Inaczej mówiąc, najbardziej dokładny model C*(x) składa się z modeli najbardziej do siebie niepodobnych, tj. zupełnie inaczej klasyfikujących te same obiekty. W literaturze zaproponowano kilka miar pozwalających ocenić podobieństwo (zróżnicowanie) modeli składowych w podejściu wielomodelowym. W artykule omówiono związek znanych miar zróżnicowania z oceną wielkości błędu klasyfikacji modelu zagregowanego.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combining different types of classifiers
Łączenie różnych rodzajów modeli dyskryminacyjnych
Autorzy:
Gatnar, Eugeniusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907037.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
multiple-model approach
model fusion
classifier ensemble
diversity measures
Opis:
Model fusion has proved to be a very successful strategy for obtaining accurate models in classification and regression. The key issue, however, is the diversity of the component classifiers because classification error of an ensemble depends on the correlation between its members. The majority of existing ensemble methods combine the same type of models, e.g. trees. In order to promote the diversity of the ensemble members, we propose to aggregate classifiers of different types, because they can partition the same classification space in very different ways (e.g. trees, neural networks and SVMs).
Łączenie modeli okazało się być bardzo efektywną strategią poprawy jakości predykcji modeli dyskryminacyjnych. Kluczowym zagadnieniem, jak wynika z twierdzenia Turnera i Ghosha (1996), jest jednak stopień różnorodności agregowanych modeli, tzn. im większa korelacja między wynikami klasyfikacji tych modeli, tym większy błąd. Większość znanych metod łączenia modeli, np. RandomForest zaproponowany przez Breimana (2001), agreguje modele tego samego typu w różnych przestrzeniach cech. Aby zwiększyć różnice między pojedynczymi modelami, w referacie zaproponowano łączenie modeli różnych typów, które zostały zbudowane w tej samej przestrzeni zmiennych (np. drzewa klasyfikacyjne i modele SVM). W eksperymentach wykorzystano 5 klas modeli: liniowe i kwadratowe modele dyskryminacyjne, drzewa klasyfikacyjne, sieci neuronowe, oraz modele zbudowane za pomocą metody £-najbliższych sąsiadów (k-NN) i metody wektorów nośnych (SVM). Uzyskane rezultaty pokazują, że modele zagregowane powstałe w wyniku łączenia różnych modeli są bardziej dokładne niż gdy modele składowe są tego samego typu.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deterministic models and stochastic simulations in multiple reaction models in systems biology
Autorzy:
Laroch, P.
Puszynski, K.
Polanski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/80910.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
deterministic model
stochastic simulation
multiple reaction model
stochastic approach
modelling
biomolecular reaction
system biology
computational analysis
algorithm
living organism
biomolecule
Źródło:
BioTechnologia. Journal of Biotechnology Computational Biology and Bionanotechnology; 2011, 92, 3
0860-7796
Pojawia się w:
BioTechnologia. Journal of Biotechnology Computational Biology and Bionanotechnology
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