|
|
 |
• Содержание выпуска •
• Методы оптимизации и теория управления •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Математические основы программирования •
Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
Ответственные за рубрику: д.т.н. Хачумов В.М., к.т.н Куршев Е.П.
Слева для каждой статьи показаны: присвоенный статье порядковый номер;
дата поступления статьи в
редакцию; количество страниц статьи в
формате А5; ссылка на полный текст статьи в формате PDF
/r1/pdf.jpg) .
|
5
Поступила в редакцию 16.03.2021
Подписана в печать 14.04.2021
18 с.
/r2/pdf.jpg)
PDF |
В. В. Левшинский
Многоклассовая классификация в задаче дифференциальной диагностики
венозных заболеваний по данным микроволновой радиотермометрии
Работа посвящена применению математических моделей
в задаче дифференциальной диагностики венозных заболеваний по
данным микроволновой радиотермометрии. Описан
модифицированный процесс трансформации
признакового пространства в термометрических данных. После
конструирования признаков выполняется решение задачи многоклассовой
классификации несколькими способами: путем сведения к задачам
бинарной классификации методами «один против
всех» и «каждый против каждого», а также
путем построения многомерной логистической регрессии. Лучшим
алгоритмом классификации достигнут средний показатель
сбалансированной точности 0.574. Ключевой
особенностью подхода является то, что результат
классификации обосновывается в понятных для врача-диагноста
терминах. Представлены наиболее значимые
закономерности и точность, с которой они
могут выявить различные классы заболеваний.
Ключевые слова: микроволновая радиотермометрия, математическое
моделирование, конструирование признаков, многоклассовая
классификация. |
|
Ссылка на статью
обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2021_2_19-36.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2021-12-2-19-36 |
|
6
Поступила в редакцию 16.03.2021
Подписана в печать 14.04.2021
16 с.
PDF |
В. В. Левшинский
Многоклассовая классификация в задаче дифференциальной диагностики
венозных заболеваний по данным микроволновой радиотермометрии
Работа посвящена применению математических моделей
в задаче дифференциальной диагностики венозных заболеваний по
данным микроволновой радиотермометрии. Описан
модифицированный процесс трансформации
признакового пространства в термометрических данных. После
конструирования признаков выполняется решение задачи многоклассовой
классификации несколькими способами: путем сведения к задачам
бинарной классификации методами «один против
всех» и «каждый против каждого», а также
путем построения многомерной логистической регрессии. Лучшим
алгоритмом классификации достигнут средний показатель
сбалансированной точности 0.574. Ключевой
особенностью подхода является то, что результат
классификации обосновывается в понятных для врача-диагноста
терминах. Представлены наиболее значимые
закономерности и точность, с которой они
могут выявить различные классы заболеваний. (англ.)
Ключевые слова: микроволновая радиотермометрия, математическое
моделирование, конструирование признаков, многоклассовая
классификация. |
|
Ссылка на статью
обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2021_2_37-52.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2021-12-2-37-52 |
• Содержание выпуска •
• Методы оптимизации и теория управления •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Математические основы программирования •
|
