Слабо-контролируемая групповая классификация Full article
| Journal |
Вычислительные технологии (Journal of Computational Technologies)
ISSN: 1560-7534 , E-ISSN: 2313-691X |
||||
|---|---|---|---|---|---|
| Output data | Year: 2024, Volume: 29, Number: 1, Pages: 45-58 Pages count : 14 DOI: 10.25743/ICT.2024.29.1.005 | ||||
| Tags | слабо-контролируемое обучение, групповая классификация, информативные признаки, фильтрация объектов выборки, компьютерная томография | ||||
| Authors |
|
||||
| Affiliations |
|
Funding (1)
| 1 | Russian Science Foundation | 22-21-00261 |
Abstract:
В работе решается задача слабо-контролируемого обучения в постановке групповой бинарной классификации. Предполагается, что каждый объект выборки может включать набор подобъектов, относящихся к разным классам. Предлагаемый метод решения основан на выборе информативного признакового пространства и фильтрации обучающей выборки. Описывается применение разработанного метода для прогнозирования степени поражения участков головного мозга у пациентов с ишемическим инсультом по снимкам компьютерной томографии.
Cite:
Бериков В.Б.
, Кутненко О.А.
, Пестунов И.А.
Слабо-контролируемая групповая классификация
Вычислительные технологии (Journal of Computational Technologies). 2024. Т.29. №1. С.45-58. DOI: 10.25743/ICT.2024.29.1.005 Scopus РИНЦ OpenAlex
Слабо-контролируемая групповая классификация
Вычислительные технологии (Journal of Computational Technologies). 2024. Т.29. №1. С.45-58. DOI: 10.25743/ICT.2024.29.1.005 Scopus РИНЦ OpenAlex
Dates:
| Submitted: | Jul 19, 2023 |
| Accepted: | Sep 7, 2023 |
| Published print: | Mar 5, 2024 |
| Published online: | Mar 5, 2024 |
Identifiers:
| Scopus: | 2-s2.0-85185800937 |
| Elibrary: | 62415625 |
| OpenAlex: | W4392488591 |
Citing:
Пока нет цитирований