ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Б.М. Гавриков, М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова "Статистический анализ характеристик метода распознавания на обучающем множестве"
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ОБЗОРЫ
Б.М. Гавриков, М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова "Статистический анализ характеристик метода распознавания на обучающем множестве"

Аннотация.

Описываются результаты статистического исследования функции оценки, вектора первичных признаков, а также структуры матрицы весовых коэффициентов, полученной на этапе обучения с применением вероятностного высокоточного метода распознавания рукопечатных символов.

Ключевые слова:

классификация, полиномиальная регрессия, печатные и рукопечатные символы.

Стр.  50-67.

B.M. Gavrikov, M.B. Gavrikov, N.V. Pestryakova

"Statistical analysis of characteristics of the recognition method on the training set"

The results of statistical research of the evaluation function, the vector of primary signs and also the matrix of weight coefficients obtained during the training phase with the use of probabilistic high-precision method of recognition of handprinted characters are described.

Keywords: classification, polynomial regression, printed and hand-printed symbols.

 Полная версия статьи в формате pdf.

REFERENCES

1. Misyurev A.V. Ispolzovanie iskusstvennykh neyronnykh setey dlya raspoznavaniya rukopechatnykh simvolov //Sbornik trudov ISA RAN «Intellektualnye tekhnologii vvoda i obrabotki informatsii», 1998, s. 122-127
2. Gavrikov M.B., Pestryakova N. V. Metod polinomialnoy regressii v zadachakh raspoznavaniya pechatnykh i rukopechatnykh simvolov. //Preprint IPMatem. RAN, M., 2004, №22, 12 s.
3. Gavrikov M.B., Misyurev A.V., Pestryakova N.V., Slavin O.A. Ob odnom metode raspoznavaniya simvolov, osnovannom na polinomialnoy regressii. // Avtomatika i Telemekhanika. 2006, №2, s. 119-134.
4. Pestryakova N.V. Dinamika kachestva raspoznavaniya pri narastanii stepeni razlichiya baz obucheniya i raspoznavaniya.
Informatsionnye tekhnologii i vychislitelnye sistemy. 2010, №2, s. 75-82.

2023 / 04
2023 / 03
2023 / 02
2023 / 01

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".