Метод рэлевантных векторов в задачах распознавания сигналов сейсмических средств обнаружения
- 1 д.т.н., профессор
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.
Для цитирования
Двойрис Л.И., Потапов П.В. Метод рэлевантных векторов в задачах распознавания сигналов сейсмических средств обнаружения // Радиотехника. 2014. № 2. С. 61–65.
Список источников
- Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning // Springer Science+Business Media. LLC. 2006.
- Rasmussen C.E., Williams C.K.I. Gaussian Processes for Machine Learning. Massachusetts Institute of Technology. MIT Press. 2006. www.GaussianProcess.org/gpml
- Bishop C., Tipping M. Variational relevance vector machine. In UAI. 2000.
- 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.
- 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.
- Jaakkola T., Jordan M. Bayesian parameter estimation through variational methods // Statistics and Computing. 2000.V. 10. P. 25-37.
- 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.