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 "supervised methods" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Identification of antimicrobial peptides by using eigenvectors
    Autorzy:
    Polanco, Carlos
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1038767.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Biochemiczne
    Tematy:
    antimicrobial peptides
    supervised methods
    structural bioinformatics
    Opis:
    Antibacterial peptides are subject to broad research due to their potential application and the benefit they can provide for a wide range of diseases. In this work, a mathematical-computational method, called the Polarity Vector Method, is introduced that has a high discriminative level (>70%) to identify peptides associated with Gram (-) bacteria, Gram (+) bacteria, cancer cells, fungi, insects, mammalian cells, parasites, and viruses, taken from the Antimicrobial Peptides Database. This supervised method uses only eigenvectors from the incident polar matrix of the group studied. It was verified with a comparative study with another extensively verified method developed previously by our team, the Polarity Index Method. The number of positive hits of both methods was up to 98% in all the tests conducted.
    Źródło:
    Acta Biochimica Polonica; 2016, 63, 3; 483-491
    0001-527X
    Pojawia się w:
    Acta Biochimica Polonica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multi-label classification using error correcting output codes
    Autorzy:
    Kajdanowicz, T.
    Kazienko, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331286.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    maszyna ucząca się
    uczenie nadzorowane
    metoda agregacji
    struktura ramowa
    machine learning
    supervised learning
    multilabel classification
    error correcting output codes
    ECOC
    ensemble methods
    binary relevance
    framework
    Opis:
    A framework for multi-label classification extended by Error Correcting Output Codes (ECOCs) is introduced and empirically examined in the article. The solution assumes the base multi-label classifiers to be a noisy channel and applies ECOCs in order to recover the classification errors made by individual classifiers. The framework was examined through exhaustive studies over combinations of three distinct classification algorithms and four ECOC methods employed in the multi-label classification problem. The experimental results revealed that (i) the Bode-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) code matched with any multi-label classifier results in better classification quality; (ii) the accuracy of the binary relevance classification method strongly depends on the coding scheme; (iii) the label power-set and the RAkEL classifier consume the same time for computation irrespective of the coding utilized; (iv) in general, they are not suitable for ECOCs because they are not capable to benefit from ECOC correcting abilities; (v) the all-pairs code combined with binary relevance is not suitable for datasets with larger label sets.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 4; 829-840
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie autentyczności cyfrowych nagrań fonicznych utrwalonych w plikach MP3
    Autenticity investigation of digital audio recorded as MP3 files
    Autorzy:
    Korycki, Rafał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1374046.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Policji
    Tematy:
    badanie autentyczności nagrań cyfrowych
    wykrywanie montażu
    badanie dowodów cyfrowych
    podwójna i wielokrotna kompresja MP3
    MDCT
    metody uczenia maszynowego z nadzorem
    maszyna wektorów nośnych (SVM)liniowa analiza dyskryminacyjna (LDA)
    authenticity examination of the digital recordings
    detection of montage
    testing digital evidence
    double and multiple MP3 compression
    supervised machine learning methods
    support vector machine (SVM)
    linear discriminant analysis (LDA)
    Opis:
    W pracy nakreślono problem wykrywania nieciągłości w nagraniach dźwiękowych poddanych stratnej kompresji i zaprezentowano nowe metody, które mogą być wykorzystane do badania autentyczności cyfrowych zapisów fonicznych. Prezentowane rozwiązania bazują na statystycznych analizie danych obliczonych na podstawie wartości współczynników MDCT. Wyznaczone wektory składające się z 228 cech zostały użyte jako sekwencje treningowe dwóch algorytmów uczenia maszynowego z nadzorem: liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA) oraz maszyny wektorów nośnych (SVM). Detekcja wielokrotnej kompresji została wykorzystana zarówno do wykrywania modyfikacji zapisu, jak również do ujawniania śladów montażu w cyfrowych nagraniach fonicznych. Skuteczność algorytmów służących do wykrywania nieciągłości została przetestowana na specjalnie przygotowanej w tym celu bazie nagrań muzycznych składającej się z blisko miliona plików MP3. Wyniki badań zostały omówione w kontekście wpływu parametrów kompresji na możliwość detekcji ingerencji w zapis cyfrowych nagrań fonicznych.
    In the work, the problem of detecting discontinuities in lossily compressed audio recordings was outlined and new methods that can be used to examine the authenticity of digital audio records were presented. The presented solutions are based on statistical analysis of the data, calculated on the basis of the value of MDCT coefficients. Designated vectors, consisting of 228 features, were used as the training sequences of two machine learning algorithms under the supervision of the linear discriminant analysis (LDA) and the support vector machine (SVM). Detection of multiple compression was both used to detect modification of the recording as well as to reveal traces of montage in digital audio recordings. The effectiveness of the algorithms for the detection of discontinuities was tested on the database of recorded music consisting of nearly one million MP3 files, specially prepared for this purpose. The results of the research were discussed in the context of the influence of parameters of the compression on the ability to detect interference in digital audio recordings.
    Źródło:
    Problemy Kryminalistyki; 2014, 283; 2-17
    0552-2153
    Pojawia się w:
    Problemy Kryminalistyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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