Обучающая последовательность

Cтраница 1

Обучающая последовательность содержит каждое из 2п изображений в точности по одному разу. Легко видеть, что компоненты Т ц характеристической матрицы класса С, у которых индексы I и / являются различными изображениями одного и того же образа, равны нулю. [1]

Обучающая последовательность была расширена / 396 историй болезни / за счет историй болезни повторных обследований больных ревматизмом. Проведено распознавание по расширенной обучающей последовательности по 19 признакам, имеющим максимальные веса. [2]

Метод минимального расстоя - ное расстояние до образцов, входящих в обу-ния до множества чающую последовательность. [3]

Обучающая последовательность, как уже указывалось ранее, составляется из образцов ( изделий), для которых достоверно известен диагноз. [4]

Обучающая последовательность используется в регрессивном анализе для оптимизации оценок коэффициентов уравнения при помощи критерия минимума средней квадратической погрешности. Проверочная последовательность служит для выбора числа членов и конструкции уравнения путем минимизации критерия селекции. В процессе применения МГУА многорядная селекция обеспечивает попадание в уравнение наиболее связанных с рт; признаков. [5]

Обучающая последовательность используется в регрессивном анализе для оптимизации оценок коэффициентов уравнения при помощи критерия минимума средней квадратической погрешности. Проверочная последовательность служит для выбора числа членов и конструкции уравнения путем минимизации критерия селекции. В процессе применения МГУ А многорядная селекция обеспечивает попадание в уравнение наиболее связанных с рт признаков. [6]

Вся обучающая последовательность была разделена на 2 группы. В первую входили 313 больных, наблюдавшихся в течение трех дет, из них 57 были наиболее тяжелыми; 43 уперло за этот срок от нарастающей сердечной или коронарной недостаточности, повторного инфаркта миокарда или внезапно от острой коронарной недостаточности; 14 больных к концу трехлетнего наблюдения находились в тяжелой состоянии с резко выраженной сердечной, коронарной недостаточностью, с тяжелой инвалидностью; 84 больных были менее тяжелыми, имели умеренно выраженные нарушения коронарного и системного кровообращения, чаще были ограниченно трудоспособными; 172 больных не имели симптомов сердечной и резко выраженной коронарной недостаточности, были трудоспособными с высокой степенью физической и умственной активности. [7]

В обучающей последовательности ансамбли п-мер-ных векторов Л0б представляют собой молекулы обучающей выборки одного образа и ХВ0б другого образа. [8]

Полученная случайная обучающая последовательность имела случайные признаки, и для ее распознавания было проведено семь независимых экспериментов. [9]

Все компоненты обучающей последовательности нумеруются, предпочтительно в порядке убывающей частости. [10]

После получения обучающей последовательности и разбиения ее по классам следует составить перечень свойств катализатора или его компонентов для включения их в таблицу признаков при проведении прогнозирования методом распознавания. В основу перечня свойств, как указывалось в предыдущей главе, кладутся общетеоретические соображения, изложенные в первой главе. [11]

Аналогично класс обучающих последовательностей К, образуемый с помощью случайного выбора изображения на каждом шаге обучения, независимо от изображений, выбранных на остальных шагах, можно характеризовать вероятностным, вектором ( Р, р2, Р) рассматриваемого класса. [12]

Зависимость качества прогноза от длины обучающей последовательности и структуры полинома.| Временные характери - [ IMAGE ] 6. Полигоны изменения истинного. [13]

Увеличение длины обучающей последовательности не улучшает качество прогноза. Следовательно, в качестве оптимальной длины обучающей последо - tBaienbHOCTH может быть выбрана точка выхода на уровень оптимального предсказания для данного полинома. [14]

По элементам обучающей последовательности определяются вероятности P ( x - a / yi) для всякого а. [15]

Страницы: 1 2 3 4