Typ tekstu: Książka
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
odległością Euklidesa.
4.6.3. Redukcja przestrzeni parametrów z zastosowaniem transformacji Karhunena-Loeve'go
Redukcja przestrzeni parametrów, jako ostatnia z procedur optymalizacyjnych, ma na celu uproszczenie struktury danych wejściowych, a przez to:
a) skrócenie etapu uczenia,
b) zwiększenie szybkości obliczeń klasyfikatora,
c) obniżkę kosztów.
Zmniejszenie wymiaru przestrzeni parametrów P, zwane też selekcją parametrów, należy do bardzo ważnych procedur przetwarzania obrazów akustycznych. Do najbardziej znanych i skutecznych metod umożliwiających redukcję wymiaru parametrów z P do należą transformacje przestrzeni parametrów oraz selekcja metodą programowania dynamicznego. Większość metod transformacji przestrzeni parametrów - to transformacje liniowe. Na rys. 4.18 przedstawiono przykłady metod transformacji przestrzeni parametrów .
Podstawowym
4.6.3. Redukcja przestrzeni parametrów z zastosowaniem transformacji Karhunena-Loeve'go
Redukcja przestrzeni parametrów, jako ostatnia z procedur optymalizacyjnych, ma na celu uproszczenie struktury danych wejściowych, a przez to:
a) skrócenie etapu uczenia,
b) zwiększenie szybkości obliczeń klasyfikatora,
c) obniżkę kosztów.
Zmniejszenie wymiaru przestrzeni parametrów P, zwane też selekcją parametrów, należy do bardzo ważnych procedur przetwarzania obrazów akustycznych. Do najbardziej znanych i skutecznych metod umożliwiających redukcję wymiaru parametrów z P do należą transformacje przestrzeni parametrów oraz selekcja metodą programowania dynamicznego. Większość metod transformacji przestrzeni parametrów - to transformacje liniowe. Na rys. 4.18 przedstawiono przykłady metod transformacji przestrzeni parametrów .
Podstawowym
odległością Euklidesa.<br><br><tit>4.6.3. Redukcja przestrzeni parametrów z zastosowaniem transformacji Karhunena-Loeve'go</><br><br>Redukcja przestrzeni parametrów, jako ostatnia z procedur optymalizacyjnych, ma na celu uproszczenie struktury danych wejściowych, a przez to:<br>a) skrócenie etapu uczenia,<br>b) zwiększenie szybkości obliczeń klasyfikatora,<br>c) obniżkę kosztów.<br>Zmniejszenie wymiaru przestrzeni parametrów P, zwane też selekcją parametrów, należy do bardzo ważnych procedur przetwarzania obrazów akustycznych. Do najbardziej znanych i skutecznych metod umożliwiających redukcję wymiaru parametrów z P do <gap> należą transformacje przestrzeni parametrów oraz selekcja metodą programowania dynamicznego. Większość metod transformacji przestrzeni parametrów - to transformacje liniowe. Na rys. 4.18 przedstawiono przykłady metod transformacji przestrzeni parametrów <gap>.<br>Podstawowym
