Применение метода опорных векторов для классификации данных с терагерцового спектрометра = Support vector machine application in classification of terahertz spectrometer's data / Ю. К. Изместьева ; науч. рук. А. В. Шаповалов, А. В. Борисов

Уровень набора: (RuTPU)RU\TPU\conf\21388, Перспективы развития фундаментальных наук, Prospects of Fundamental Sciences Development, сборник научных трудов XIV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2017 г., в 7 т. / Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой = 2017Основной Автор-лицо: Изместьева, Ю. К.Вторичный автор-лицо: Шаповалов, А. В., математик, профессор Томского политехнического университета, доктор физико-математических наук, 1949-, Александр Васильевич, 727;Борисов, А. В., математик, доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук, 1980-, Алексей Владимирович, 727Коллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Физико-технический институт (ФТИ), Кафедра высшей математики и математической физики (ВММФ)Язык: русский ; резюме, eng.Страна: Россия.Резюме или реферат: Usually data analysis by classic methods is not possible due to the fact that the input data are incomplete or heterogeneous. The solution to this lies in the area of artificial intelligence - specifically, in machine learning discipline. In this article, we consider one of the solutions to the problem of classification by machine learning method - supporting vector machine, by the data taken from the terahertz spectrometer..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [Библиогр.: с. 43 (4 назв.)].Тематика: труды учёных ТПУ | электронный ресурс | опорные векторы | квадратичное программирование | спектрометры | MatLab | интерпретация Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Заглавие с экрана

[Библиогр.: с. 43 (4 назв.)]

Usually data analysis by classic methods is not possible due to the fact that the input data are incomplete or heterogeneous. The solution to this lies in the area of artificial intelligence - specifically, in machine learning discipline. In this article, we consider one of the solutions to the problem of classification by machine learning method - supporting vector machine, by the data taken from the terahertz spectrometer.

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.