Bayesian classification of interval-type information
PBN-AR
Instytucja
Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk
Książka
Tytuł książki
Issues and challenges of intelligent systems and computational intelligence
Data publikacji
2014
ISBN
978-3-319-03205-4
Wydawca
Springer-Verlag
Publikacja
Główny język publikacji
angielski
Tytuł rozdziału
Bayesian classification of interval-type information
Rok publikacji
2014
Strony (od-do)
259-271
Numer rozdziału
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0,6
Hasło encyklopedyczne
Autorzy
Słowa kluczowe
EN
data analysis
classification
interval information
nonparametric methods
Kernel estimators
reduction in pattern size
classifier parameter correction
neural networks
Redaktorzy
(liczba redaktorów: 3)
Pozostali redaktorzy
+ 2
Streszczenia
Język
EN
Treść
The subject of Bayes classification of imprecise multidimensional information of interval type by means of patterns defined through precise data (i.e. deterministic or sharp) is investigated here. To this aim the statistical kernel estimators methodology was applied, which avoids the pattern shape for the resulting algorithm. In addition, elements of pattern sets which have insignificant or negative influence on correctness of classification are eliminated. The concept for realizing the procedure is based on the sensitivity method, used in the domain of artificial neural networks. As a result of this procedure the number of correct classifications and—above all—calculation speed increased significantly. A further growth in quality of classification was achieved with an algorithm for the correction of classifier parameter values.
Cechy publikacji
chapter-in-a-book
Inne
System-identifier
24131
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych