DOI: https://doi.org/10.35681/1560-9189.2013.15.4.103417

Розбиття вихідної вибірки великого обсягу для вирішення задач діагностики та розпізнавання образів на основі методів обчислювального інтелекту

S. A. Subbotin

Анотація


Запропоновано новий метод розбиття вихідної вибірки на навчальну та тестову, що зберігає в згенерованій підвибірці найбільш важливі топологічні властивості вихідної вибірки і не потребує її завантаження у пам’ять. Він забезпечує послідовну обробку екземплярів, а також виконує перетворення багатовимірних координат у одновимірні і дискретизацію для поліпшення узагальнювальних властивостей. Метод дозволяє значно зменшити розмір вибірки і знизити вимоги до ресурсів комп’ютера. Табл.: 1. Бібліогр.: 12 найм.

Ключові слова


вибірка; скорочення розмірності даних; відбір екземплярів; розпізнавання; діагностика

Повний текст:

PDF (Русский)