Typ tekstu: Książka
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
do błędu algorytmu Bayesa.
6.3.4. Algorytm NM (ang. Nearest Mean - najbliższa średnia)
Algorytm NM ma w stosunku do NN tę zaletę, że eliminuje konieczność pamiętania w czasie rozpoznawania wszystkich obrazów ciągu uczącego oraz zmniejsza liczbę obliczeń. W algorytmie NM wzorcem klasy rozpoznawanych obiektów jest więc wartość średnia lub modalna (rys. 6.5). Reguła decyzyjna algorytmu ma postać
gdzie - obrazy klas stanów obiektów.
Nie zalecamy stosowania algorytmu NM w przypadku, gdy rozkład gęstości prawdopodobieństw warunkowych jest rozkładem wielomodalnym.
6.4. FUNKCJE PODOBIEŃSTWA I RÓŻNIC OBRAZÓW STANÓW OBIEKTÓW I KLAS NIESPRAWNOŚCI
W algorytmach rozpoznawania typu nieparametrycznego występują określone związki pomiędzy dwoma
6.3.4. Algorytm NM (ang. Nearest Mean - najbliższa średnia)
Algorytm NM ma w stosunku do NN tę zaletę, że eliminuje konieczność pamiętania w czasie rozpoznawania wszystkich obrazów ciągu uczącego oraz zmniejsza liczbę obliczeń. W algorytmie NM wzorcem klasy rozpoznawanych obiektów jest więc wartość średnia lub modalna (rys. 6.5). Reguła decyzyjna algorytmu ma postać
gdzie - obrazy klas stanów obiektów.
Nie zalecamy stosowania algorytmu NM w przypadku, gdy rozkład gęstości prawdopodobieństw warunkowych jest rozkładem wielomodalnym.
6.4. FUNKCJE PODOBIEŃSTWA I RÓŻNIC OBRAZÓW STANÓW OBIEKTÓW I KLAS NIESPRAWNOŚCI
W algorytmach rozpoznawania typu nieparametrycznego występują określone związki pomiędzy dwoma
do błędu algorytmu Bayesa.<br><br><tit>6.3.4. Algorytm NM (ang. Nearest Mean - najbliższa średnia)</><br><br>Algorytm NM ma w stosunku do NN tę zaletę, że eliminuje konieczność pamiętania w czasie rozpoznawania wszystkich obrazów ciągu uczącego oraz zmniejsza liczbę obliczeń. W algorytmie NM wzorcem klasy rozpoznawanych obiektów jest więc wartość średnia lub modalna (rys. 6.5). Reguła decyzyjna algorytmu ma postać<br><gap> gdzie <gap> - obrazy klas stanów obiektów.<br>Nie zalecamy stosowania algorytmu NM w przypadku, gdy rozkład gęstości prawdopodobieństw warunkowych jest rozkładem wielomodalnym.<br><gap><br><br><tit>6.4. FUNKCJE PODOBIEŃSTWA I RÓŻNIC OBRAZÓW STANÓW OBIEKTÓW I KLAS NIESPRAWNOŚCI</><br><br>W algorytmach rozpoznawania typu nieparametrycznego występują określone związki pomiędzy dwoma
