Отрывок: Теперь зададимся целью дополнить обучающую выборку синтезированными RaySar изображениями, при этом проверяя точность 27 распознавания на тестировочной выборке MSTAR. Результаты распознавания представлены в таблице ниже. Рисунок 4.5 – Кластерное распределение дополненной синтезированными изображениями обучающей выборки Таблица 2 – Сравнение классификаторов на дополненном синтезированными изображениями наборе данных MSTAR Тип классификатора BMP, % точных рас...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Автаев В. В. | ru |
dc.contributor.author | Минаев Е. Ю. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | вектор признаков | ru |
dc.coverage.spatial | задача классификации | ru |
dc.coverage.spatial | радиолокационные изображения | ru |
dc.coverage.spatial | обучение с учителем | ru |
dc.creator | Автаев В. В. | ru |
dc.date.issued | 2020 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20200828153456 | ru |
dc.identifier.citation | Автаев, В. В. Распознавание объектов на радиолокационных изображениях : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 03.03.01 "Прикладные математика и физика" (уровень бакалавриата) / В. В. Автаев ; рук. работы Е. Ю. Минаев ; нормоконтролер В. П. Калядин ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, мат. - Самара, 2020. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Объектом исследования являются методы распознавания объектовна радиолокационных изображениях.Цель работы – увеличение точности классификации объектов на радиолокационных изображениях Получены экспериментальные данные для различных типовклассификаторов на различных наборах данных. Исследовано влияниедополнения обучающей выборки синтезированными изображениями наточность классификации. Проведен анализ экспериментальных данных.Разработан метод, предназначенный для уменьшения размерности векторапризнаков. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 1,5 Мб) | ru |
dc.title | Распознавание объектов на радиолокационных изображениях | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.09 | ru |
dc.subject.udc | 004.932 | ru |
dc.textpart | Теперь зададимся целью дополнить обучающую выборку синтезированными RaySar изображениями, при этом проверяя точность 27 распознавания на тестировочной выборке MSTAR. Результаты распознавания представлены в таблице ниже. Рисунок 4.5 – Кластерное распределение дополненной синтезированными изображениями обучающей выборки Таблица 2 – Сравнение классификаторов на дополненном синтезированными изображениями наборе данных MSTAR Тип классификатора BMP, % точных рас... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Автаев_Василий_Васильевич_Распознавание_объектов_радиолокационных.pdf | 1.5 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.