Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика 

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.143.237.203
    [SESS_TIME] => 1735228603
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => befaea9fc7284f96e1cd4983cf048392
    [UNIQUE_KEY] => c4660f00fe2858702b76f1595886ad5c
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2024 год, номер 5

ТЕОРЕТИКО-ИНФОРМАЦИОННЫЕ ГРАНИЦЫ ТОЧНОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ В ПРОСТРАНСТВАХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ С ЗАДАННЫМИ РАССТОЯНИЯМИ

М.М. Ланге, С.В. Парамонов
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, Москва, Россия
lange_mm@mail.ru
Ключевые слова: классификация, представление объектов, расстояние, вероятность ошибки, взаимная информация, комплексирование представлений
Страницы: 3-9

Аннотация

Исследуются нижние границы вероятности ошибки классификации объектов при фиксированных значениях количества обрабатываемой информации в пространствах представлений объектов с заданными расстояниями. Границы определяются монотонно убывающими функциями наименьшей средней взаимной информации между предъявляемыми объектами и оценками их классов от вероятности ошибки. Обращения таких функций дают нижние границы вероятности ошибки классификации при фиксированных значениях количества обрабатываемой информации. Для древовидных и векторных представлений объектов получены численные реализации указанных границ. Демонстрируется более низкая граница вероятности ошибки в пространстве векторных представлений объектов по сравнению с аналогичной границей в пространстве древовидных представлений. Отмечается возможность понижения границы вероятности ошибки путём комплексирования представлений с различными метриками.

DOI: 10.15372/AUT20240501
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину