Классификация последовательностей с использованием скрытых марковских моделей в условиях неточного задания их структуры Т. А. Гультяева, А. А. Попов
Material type:
ArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Classification of sequences with use of hidden Markov models under conditions of the inexact task of their structure [Parallel title]Subject(s): скрытые марковские модели | производные от логарифма функции правдоподобия | классификатор k ближайших соседей | метод опорных векторовGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online
In:
Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 3. С. 57-63Abstract: Рассматривается задача классификации последовательностей с использованием методологии скрытых марковских моделей. Классификация проводится как с использованием стандартного подхода, так и с использованием классификатора k ближайших соседей и метода опорных векторов в пространстве признаков, инициированных скрытыми марковскими моделями. Исследовалось поведение классификаторов при ошибках в спецификации структуры марковской модели.
Библиогр.: 6 назв.
Рассматривается задача классификации последовательностей с использованием методологии скрытых марковских моделей. Классификация проводится как с использованием стандартного подхода, так и с использованием классификатора k ближайших соседей и метода опорных векторов в пространстве признаков, инициированных скрытыми марковскими моделями. Исследовалось поведение классификаторов при ошибках в спецификации структуры марковской модели.
There are no comments on this title.