Байесова схема принятия коллективных решений в условиях противоречий

Существуют различные подходы к интеграции частных решений. В одних случаях предлагается использовать метод голосования (majority vote method) [11,12] или ранжирования

Байесова схема принятия коллективных решений в условиях противоречий

Информация

Философия

Другие материалы по предмету

Философия

Сдать работу со 100% гаранией
мы и модели. М: Мир, 1991. 464 с.

8. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.:Машиностроение, 1978.- 240 с.

9. Барабаш Ю.Л. Коллективные статистические решения при распознавании. М.: Радио и связь, 1983. 224 с.

10. On combining classifiers/ J. Kittler, M. Hatef, R.P.W. Duin, J. Matas// IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.- 1998.- № 20.- P. 226239.

11. Pranke J., Mandler E. A Comparison of Two Approaches for Combining the Votes of Cooperating Classifiers//Proceedings 11-th IAPR International Conference on Pattern Recognition,1992.- V. 2.- P. 611-614.

12. Kimura F., Shridhar M Handwritten numerical recognition based on multiple algorithms// Pattern Recognition, 1991.- V. 24.- No. 10.- P. 969-983.

13. Ho T.K., Hull J.J., Srihari S.N. Decision combination in multiple classifier systems//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1994.- V.16.- No. 1, 1994, P. 66-75.

14. Bagui S.C., Pal N.R. A multistage generalization of the rank nearest neighbor classification rule// Pattern Recognition Letters, 1995.- V. 16.- No. 6.- P. 801-614.

15. Hashem S., Schmeiser B. Improving model accuracy using optimal linear combinations of trained neural networks// IEEE Transactions on Neural Networks,1995.- V.6.- No. 3.- P. 792-794.

16. Xu L., Krzyzak A., Suen C.Y. Methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition// IEEE Trans. SMC,1992.- V. 22.- No. 3.- P. 418-435.

17. Cho S.B.,Kim J.H. Multiple network fusion using fuzzy logic// IEEE Transactions on Neural Networks.- 1995.- V. 6.- No. 2.- P. 497-501.

18. Krogh A., Vedelsby J. Neural network ensembles, cross validation, and active learning// Advances in neural information processing systems, 1995.- MIT Press.- Cambridge MA.-278 P.

19. Wolpert D.H. Stacked generalization// Neural Networks,1992.- V. 5.- No. 2.- P. 241-260.

20. Woods K.S., Bowyer K., Kergelmeyer W.P. Combination of multiple classifiers using local accuracy estimates// Proc. of CVPR98,1996.- P. 391-396.

21.Hansen L.K., Salamon P. Neural network ensembles// IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1990.- V.12, No. 10.- P. 993- 1001.

22. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур .- М.: Статистика, 1980.-320 с.

23. Власов В.В. Эффективность диагностических исследований. - М.: Медицина, 1988.-256 с.

24. Васильев В.И. Распознающие системы. -Киев: Наукова думка, 1983.- 422 с.

25. Possibilities of Magnetocardiography in Coronary Artery Disease Detection in Patient with Normal or Unspecifically Changes ECG/I.Chaikovsky, F.Steinberg, B.Heiler, V.Sosnitsky, N.Budnic, L.Fainzilberg//Proceeding of the 3-th International Congress on Coronary Artery Disease (Lyon, France, October 2-5, 2000), 2000.- P. 415-422.

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.sciteclibrary.ru

 

Похожие работы

<< < 1 2 3