Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (2) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Каврин Д$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 3 Представлено документи з 1 до 3 |
|||
| 1. | 
Каврин Д. А. Методы количественного решения проблемы несбалансированности классов [Електронний ресурс] / Д. А. Каврин, С. А. Субботин // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2018. - № 1. - С. 83-90. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2018_1_12 Решена задача восстановления баланса классов в несбалансированных выборках для повышения эффективности диагностических и распознающих моделей. Цель работы - модификация существующего метода восстановления баланса классов и сравнительный анализ показателей его производительности с некоторыми современными методами. Предложен метод предварительной обработки несбалансированной выборки, который базируется на объединении стратегии undersampling и технологии кластерного анализа. Метод позволил восстановить баланс классов и сократить объем выборки, при этом были сохранены важные топологические свойства выборки, высокий показатель точности и приемлемое время работы. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, которое было использовано при проведении вычислительных экспериментов по исследованию свойств метода и сравнительному анализу с другими методами восстановления баланса классов. Выводы: проведенные эксперименты подтвердили работоспособность, предложенного метода и реализующего его программного обеспечения. Метод позволил уменьшить мажоритарный класс до размеров миноритарного класса, соответственно уменьшив обучающую выборку (выборка считается несбалансированной, если размер миноритарного класса составляет менее 10 % от размера исходной выборки), при этом продемонстрировал самые лучшие среди исследуемых методов показатели точности модели и сравнимую скорость формирования выборки. Это позволяет рекомендовать их для применения на практике при решении задач формирования обучающих выборок в условиях несбалансированности классов для диагностических и распознающих моделей. | ||
| 2. | 
Каврин Д. А. Метод редукции мажоритарного класса в несбалансированных выборках [Електронний ресурс] / Д. А. Каврин, С. А. Субботин // Реєстрація, зберігання і обробка даних. - 2018. - Т. 20, № 1. - С. 51–59. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/rzod_2018_20_1_7 Рассмотрены проблемы формирования обучающих выборок для построения диагностических и распознающих моделей по прецедентам в условиях несбалансированности классов. Предложен метод автоматизации формирования обучающих выборок из исходных несбалансированных выборок большого размера. Метод позволяет значительно сократить размер исходной выборки с сохранением важных топологических свойств путем редукции мажоритарного класса и восстановить количественный баланс классов. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, которое было использовано при проведении вычислительных экспериментов на синтетических и реальных данных. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность и эффективность предложенного метода и реализующего его программного обеспечения. | ||
| 3. | 
Каврин Д. А. Адаптивный метод редукции размеченных выборок данных для построения диагностических моделей [Електронний ресурс] / Д. А. Каврин, С. А. Субботин // Автоматизация технологических и бизнес-процессов. - 2018. - Vol. 10, Iss. 3. - С. 10-18. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/avtib_2018_10_3_4 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |