Zobrazeno 1 - 10
of 538
pro vyhledávání: '"Hierarchical classifier"'
Autor:
Avazjon R. Marakhimov, Jabbarbergen K. Kudaybergenov, Kabul K. Khudaybergenov, Ulugbek R. Ohundadaev
Publikováno v:
Naučno-tehničeskij Vestnik Informacionnyh Tehnologij, Mehaniki i Optiki, Vol 22, Iss 4, Pp 725-733 (2022)
In this paper, a novel decision tree classifier based on shallow neural networks with piecewise and nonlinear transformation activation functions are presented. A shallow neural network is recursively employed into linear and non-linear multivariat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3b82598cc702418f9b696a62ce41920f
Autor:
Chen-Chieh Feng, Zhou Guo
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 14, Pp 5036-5048 (2021)
Classifying point cloud of urban landscapes plays essential roles in many urban applications. However, automating such a task is challenging due to irregular point distribution and complex urban scenes. Incorporating contextual information is crucial
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8e3437c4506049b882c5ae65a0ddd5f9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 26:1749-1760
OBJECTIVE Accurate real-time estimation of motion intent is critical for rendering useful assistance using wearable robotic prosthetic and exoskeleton devices during user-initiated motions. We aim to evaluate hierarchical classification as a strategy
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9c58da5cc4c029dfb9ccedfe804f4ad4
https://doi.org/10.1109/jbhi.2021.3106110
https://doi.org/10.1109/jbhi.2021.3106110
Publikováno v:
Information Sciences. 581:536-552
Automated learning from datasets with a long-tailed distribution has gradually become a research hotspot due to the increasing complexity of large-scale real-world datasets. Existing solutions to long-tailed data classification usually involve re-bal
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::f969b336e8279bcaefefabbba9af5371
https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.09.059
https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.09.059
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Wireless Personal Communications. 121:659-686
According to this research work, the updated KDD-99 database is considered for the enlargement of hybrid hierarchical intrusion detection system (IDS). A total set of 4,898,431 testing instances comprising of 972,781 testing instances of normal type
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::83d785f1d2b84a205d095488ff434f12
https://doi.org/10.1007/s11277-021-08655-1
https://doi.org/10.1007/s11277-021-08655-1