صنایع 25. طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیب گاوس از فضای مراحل بازسازی شده

خرید این محصول

» :: صنایع 25. طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیب گاوس از فضای مرحله‌ها بازسازی شده

اشکوبه بندی سری های زمانی با استعمال از مدل ترکیب گاوس از فضای مراحل بازسازی شده

چکیده

روش جدید از اشکوبه بندی جدید سیگنال عرضه شده که بر مبنای مدل سازی دینامیک سیستم بوده که در فضای مراحل بازسازی مورد محاسبه قرار می گیرد. این مدل سازی ها با استفاده از مدل ترکیبی کوواریانس گاوس  در ارتباط با صفت زمانی باب مقایسه با تحقیقات های حال حاضر و گذشته در طبقه بندی سیگنال ها انجام می گیرد که معمولا تمرکز آن بر روی تحلیل سیستم های خطی با استفاده از مقدار بسامد یا مدل های یادگیری ماشینی غیر خطی ساده همانند شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. روش مطرح شده دارای پایه تئوری قوی حرف مبنای سیستم های دینامیکی و قضایای توپولوژی می باشند که منجر به بازسازی سیگنال شده که با در نظر گرفتن پارامترهای انتخابی مناسب، به طور جانبی نماینده سیستم زیرین می باشد. این الگوریتم ها به سمت طور اتوماتیک این پارامترها را محاسبه کرده حرف فضاهای مراحل بازسازی شده را بازسازی را شکل داده وتنها نیازمند تعدادی از آمیزه ها، سیگنال ها و تیکت دسته ها به عنوان توان ورودی می باشد. سه مجموعه داده جدا از بهر تایید مورد استفاده قرار می گیرند که شامل شبیه سازی چریان موتوری، دستگاه ثبت ضربان قلب و شکل امواج گفتار می باشد. نتایج آرم باده دهد که روش های مطرح شده در حوزه های مختلف اثرگذار بوده و به طور قابل توجهی در مسسیر شبکه های عصبی بر مبنای وقفه زمانی بکار گرفته شده که به عنوان مبنا می باشد.

کلیدواژه- طبقه بندی سیگنال ها، مرحله‌ها بازسازی، مدل ترکیبی گاوس.

خرید این محصول

ریاضی 11. طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل مخلوط گاوسی از فضای فاز بازسازی شده

خرید این محصول

» :: ریاضی 11. طبقه بندی پوشیده های زمانی با استفاده از مدل مخلوط گاوسی از فضای فاز بازسازی شده

طبقه بندی سری های زمانی حرف استفاده از مدل مخلوط گاوسی از فضای فاز بازسازی شده

جوهره

آیین های اشکوبه بندی جدید ارائه شده است که بر مبنای مدل سازی دینامیک سیستم ها می باشد که در مراحل بازسای مورد محاسبه قرار می گیرد. این الگو سازی ها بر مبنای استعمال از مدل ترکیبی کوواریانس گاسیان  در ارتباط با حوزه زمانی در مقایسه با فعالیت های کنونی و جاری در طبقه بندی سیگنال ها انجام می گیرد که معمولا تمرکز آن بر روی تجزیه و تحلیل سیستم های خطی با استفاده از محتوای فرکانس و یا مدل های یادگیری ماشینی غیر خطی همانند شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. روش های مطرح شده دارای مبناهای نظری قوی می باشند که بر اساس جهاز های دینامیکی و برهان های توپولوژیکی باده باشند که منجر به بازسازی سیگنالی می گردند و برای اینکه در ارتباط با این سیستم باشند دارای پارامترهای انتخابی مناسبی می باشند. این الگوریتم ها به کوه طور اتوماتیک این پارامترها را برآورد کرده که مراحل بازسازی را به طور مناسبی ایجاد کنند و نیازمند تعدادی از آمیزه ها , سیگنال ها و طبقه بندی ها به عنوان یک طبقه می باشند. سه نوع اطلاعات جداگانه باب ارتباط با ارزیابی ها مورد استعمال قرار می گیرند که شامل موتور شبیه ساز , دستگاه ثبت ضربان قلب و امواج گفتار می باشد. نتایج نشان می دهد که آیین های مطرح شده باب طول این حوزه های مختلف قدرتمند بوده و به طور مهمی شبکه های عصبی بر مبنای وقفه زمانی فعالیت می کنند.

شاخصه ها- طبقه بندی سیگنال ها , مراحل بازسازی , الگو ترکیبی گاسیان.

خرید این محصول