Тестирование нейронов для распознавания биометрических образов при различной информативности признаков. А. Е. Сулавко

• Тип: Текст PDF
• Автор: А. Е. Сулавко
• Издательство: Синергия(2018)
• Серия: Прикладная информатика. Научные статьи
• Год написания: 2018
• Возрастная категория: 12+
• ISBN: 978-5-04-107289-6
• Страниц: 16
• Язык: Русский

• Жанры: Информатика и вычислительная техника, Программирование
• Теги: Тестирование, Информационные технологии (IT), Корреляция, Модели и методики, Нейронные сети, Биометрия

В статье сформулирована шкала информативности признаков. Автором проведено тестирование эффективности нейронов «широкой» нейросети, в основе которых лежат различные вариации функционалов, базирующихся на следующих критериях проверки закона распределения случайной величины: Смирнова-Крамера-фон Мизеса, Андерсона-Дарлинга, Ватсона, Фроцини, среднего геометрического сравниваемых функций плотностей вероятности, Колмогорова-Смирнова, Купера. Предложен критерий максимума площади пересечения сравниваемых функций плотности вероятности. Кроме того, найдены варианты модернизации функционалов для обработки признаков с заметной и высокой корреляционной зависимостью, в частности на основе критерия Смирнова-Крамера-фон Мизеса.