Сокращение объема выборки данных алгоритмом на основе экстремумов классов для обучения нечеткого классификатора

Статья в сборнике трудов конференции

Для обеспечения высокой точности классификации требуется исключить из исходных данных, на которых обучается система, выбросы. Данная статья рассматривает авторский метод отбора экземпляров, основанный на алгоритме генерации структуры классификатора по экстремальным значениям признаков.

Библиографическая запись: Бардамова, М. Б. Сокращение объема выборки данных алгоритмом на основе экстремумов классов для обучения нечеткого классификатора / М. Б. Бардамова, В. С. Ковалёв // Научная сессия ТУСУР-2017: Материалы международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Томск, 10-12 мая 2017г.): В восьми частях. – Ч. 4 – Томск: В-Спектр, 2017. – С. 193-195.

Конференция:

• Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2017»
• Россия, Томская область, Томск, 10-12 мая 2017,
• Международная

Издательство:

В-Спектр

Россия, Томская область, Томск