В книге рассматривается проблема распознавания биометрических образов с помощью нейронных сетей. Автором проведено тестирование различных типов нейронов для определения их эффективности в задачах распознавания образов с учетом информативности используемых признаков.
В работе предложена шкала оценки информативности признаков биометрических образов. Затем были протестированы нейроны "широкой" нейросети, использующие в качестве функционала различные критерии проверки закона распределения случайной величины: Смирнова-Крамера-фон Мизеса, Андерсона-Дарлинга, Ватсона, Фроцини и другие.
Одним из важных результатов является предложение нового критерия - максимума площади пересечения сравниваемых функций плотности вероятности. Кроме того, найдены модификации известных функционалов, позволяющие эффективно обрабатывать сильно коррелированные признаки, в частности на основе критерия Смирнова-Крамера-фон Мизеса.
В целом книга представляет практический интерес для специалистов в области распознавания образов и проектирования нейронных сетей.
В книге “Тестирование нейронов” автор А.Е. Сулавко рассказывает о распознавании биометрических образов с использованием нейросетей. Автор предлагает шкалу оценки информативности признаков и проводит тестирование эффективности нейросетей, основанных на различных вариациях функционалов проверки распределения случайной переменной.
В работе рассматриваются следующие критерии проверки: Смирнова-Крамера фон Мизеса, Андерсон-Дарлинга, Ватсон, Фроциони, среднее геометрическое сравниваемых функций, Колмогоров-Смирнов, Купер. Кроме того, предложен критерий максимума площади пересечения функций плотности вероятности и найдены варианты модернизации функциональных элементов для обработки признаков при заметной и сильной корреляционной зависимости, например, на основе Смирнова-Крамера-фон Мизеса.
Электронная Книга «Тестирование нейронов для распознавания биометрических образов при различной информативности признаков» написана автором А. Е. Сулавко в 2018 году.
Минимальный возраст читателя: 12
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от А. Е. Сулавко
В статье сформулирована шкала информативности признаков. Автором проведено тестирование эффективности нейронов «широкой» нейросети, в основе которых лежат различные вариации функционалов, базирующихся на следующих критериях проверки закона распределения случайной величины: Смирнова-Крамера-фон Мизеса, Андерсона-Дарлинга, Ватсона, Фроцини, среднего геометрического сравниваемых функций плотностей вероятности, Колмогорова-Смирнова, Купера. Предложен критерий максимума площади пересечения сравниваемых функций плотности вероятности. Кроме того, найдены варианты модернизации функционалов для обработки признаков с заметной и высокой корреляционной зависимостью, в частности на основе критерия Смирнова-Крамера-фон Мизеса.
