350 руб
Журнал «Радиотехника» №2 за 2014 г.
Статья в номере:
Метод рэлевантных векторов в задачах распознавания сигналов сейсмических средств обнаружения
Ключевые слова: классификация релевантные векторные машины сейсмические системы обнаружения
Авторы:
Л. И. Двойрис - д.т.н., профессор П. В. Потапов
Аннотация:
Рассмотрена задача бинарной классификации сигналов и проведено сравнение различных методов ее решения с помощью рэлевантных векторных машин (RVM) на примере обработки сигналов сейсмического средства обнаружения во временной области.
Страницы: 61-65
Список источников

  1. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning // Springer Science+Business Media. LLC. 2006.
  2. Rasmussen C.E., Williams C.K.I. Gaussian Processes for Machine Learning. Massachusetts Institute of Technology. MIT Press. 2006. www.GaussianProcess.org/gpml
  3. Bishop C., Tipping M. Variational relevance vector machine. In UAI. 2000.
  4. Bishop C., Tipping M.Bayesian Regression and Classification //Advances in Learning Theory: Methods, Models and Applications. IOS Press. NATO Science Series III: Computer and Systems Sciences. 2003. V. 190.
  5. Tipping M., Faul A. Fast Marginal Likelihood Maximisation for Sparse Bayesian Models // Proceedings of the Ninth International Workshop on Artifical Intelligence and Statistics. Key West, FL. Jan 3-6. 2006.
  6. Jaakkola T., Jordan M. Bayesian parameter estimation through variational methods // Statistics and Computing. 2000.V. 10. P. 25-37.
  7. Двойрис Л.И., Геращенков В.А.Оценка точности и надежности распознавания объектов по сигналам сейсмических обнаружителей методом SVM во временной и частотной областях // Радиотехника (Журнал в журнале). 2012. № 1. С. 12-16.