НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ВЫДЕЛЕНИЯ КЛАССОВ, СООТВЕТСТВУЮЩИХ ОДНОМОДАЛЬНЫМ ФРАГМЕНТАМ ПЛОТНОСТИ ВЕРОЯТНОСТИ МНОГОМЕРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН : научное издание

Описание

Перевод названия: NONPARAMETRIC ALGORITHM OF IDENTIFICATION OF CLASSES CORRESPONDING TO SINGLE-MODE FRAGMENTS OF THE PROBABILITY DENSITY OF MULTIDIMENSIONAL RANDOM VARIABLES

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2019

Идентификатор DOI: 10.15372/AUT20190303

Ключевые слова: автоматическая классификация, многомерная гистограмма, распознавание образов, выборки большого объёма, дискретизация области значений многомерных случайных величин, данные дистанционного зондирования, automatic classification, multidimensional histogram, pattern recognition, large-volume samplings, discretization of the domain of the values of multidimensional random variables, remote sensing data

Аннотация: Рассматривается непараметрический алгоритм автоматической классификации больших массивов статистических данных. Его синтез основан на декомпозиции исходных данных. Результаты декомпозиции образуют множество центров многомерных интервалов и соответствующих им частот встречаемости значений случайных величин. На основе полученной инфоПоказать полностьюрмации обнаруживаются классы, соответствующие одномодальным фрагментам плотности вероятности признаков исследуемых объектов. Анализируется пространственная интерпретация результатов автоматической классификации. Полученные непараметрические алгоритмы имеют важное значение при обработке данных дистанционного зондирования природных ресурсов. A nonparametric algorithm of automatic classification of large arrays of statistical data is considered. Its synthesis is based on decomposition of initial data. The results of decomposition form a set of centers of multidimensional intervals and the corresponding frequencies of occurrence of values of random variables. Based on information obtained, classes corresponding to single-mode fragments of the probability density of features of examined objects are detected. The spatial interpretation of automatic classification results is analyzed. The nonparametric algorithms developed in the study are important tools of processing of data obtained by remote sensing of natural resources.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Автометрия

Выпуск журнала: Т. 55, 3

Номера страниц: 22-30

ISSN журнала: 03207102

Место издания: Новосибирск

Издатель: Сибирское отделение РАН, Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

Персоны

  • ЛАПКО АЛЕКСАНДР ВАСИЛЬЕВИЧ (Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева)
  • ЛАПКО ВАСИЛИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ (Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева)
  • ИМ СЕРГЕЙ ТХЕКДЕЕВИЧ (Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева)
  • ТУБОЛЬЦЕВ ВИТАЛИЙ ПАВЛОВИЧ (Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева)
  • АВДЕЕНОК ВАЛЕРИЙ ЛЕОНИДОВИЧ (Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных