Нормирование значений признаков путем стандартизации переменных. Меры сходства: расстояние Евклидовое и Колмогорова. Понятие ядра и пути его вычисления. Матрица, описывающая обучающую выборку для эталонного класса. Векторы состояний исследуемых систем.
При низкой оригинальности работы "Применение метода динамического сгущения для оценки качества процесса обучения", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Применение метода динамического сгущения для оценки качества процесса обученияМеры сходства между состояниями зададим двумя способами: Евклидовым расстоянием и расстоянием Колмогорова Дадим меру сходства между состоянием и классом - ядро класса . Пусть - расстояние от i-ого состояния s-ой контрольной выборки до ближайшего l-ого состояния из обучающий выборки, а , s=1,m; l=1,n. Значение l0 выборки таким образом, чтобы минимизировать ошибку попадания состояний из класса p2 в p1. , ; ; (4) где - коэффициент компромисса, оценивающий ошибку попадания состояний из класса p2 в p1.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
