Article or book title, author's surname, DOI

Nonparametric density prediction for adaptation decision rule in the bayesian approach to the pattern recognition

M.A. Mitrohin1, S.M. Zaharov2

research article Pages: 13-16

  1. 1,2 Ph. D. (Eng.)

Abstract

A method for predicting of empirical density function on the basis of quantile regression and possibility of its use for decision rules adaptation in Bayesian approach to the pattern recognition.

How to cite

Митрохин М.А., Захаров С.М. Метод непараметрического прогнозирования плотности распределения для адаптации решающего правила в байесовском подходе к распознаванию образов // Радиотехника. 2016. № 2. С. 13–16.

References

 

  1. KHramenkov A.S., JArmolik S.N. Sopostavitelnyjj analiz radiolokacionnykh obnaruzhitelejj, osnovannykh na kriterii Nejjmana-Pirsona i posledovatelnom kriterii otnoshenija verojatnostejj // Dokl. BGUIR. 2013. № 6(76). S. 72−78.
  2. Panin O.A. Obnaruzhenie narushitelja tekhnicheskimi sredstvami: kriterii kachestva i sintez algoritmov // Specialnaja tekhnika. 2004. № 1.
  3. Parzen, Emanuel. On Estimation of a Probability Density Function and Mode // The Annals of Mathematical Statistics. 1962. V. 33. № 3. P. 1065−1076; Rosenblatt, Murray. Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function // The Annals of Mathematical Statistics. 1956. V. 27. № 3. P. 832−837.
  4. Fisher R.A. On the probable error of a coefficient of correlation deduced from a small sample // Metron. 1921. № 1. P. 1−32; On the mathematical foundations of theoretical statistics // Philosophical Transactions of the Royal Society. 1922. A 222. P. 309−368.
  5. Zvezhinskijj S.S. Problema vybora perimetrovykh sredstv obnaruzhenija // BDI. 2002. № 4. S. 36−41. № 5. S. 35−40.

 

Full text, PDF 350 ₽