Výsledky vyhledávání - "отбор признаков"

Enhancing and extending CatBoost for accurate detection and classification of DoS and DDoS attack subtypes in network traffic

Autoři: A. Hajjouz E. Yu. Avksentieva

Zdroj: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 1, Pp 114-127 (2025)

Témata: информационная безопасность, обнаружение сетевых вторжений, атаки dos, атаки ddos, машинное обучение, обнаружение в реальном времени, отбор признаков, оптимизация модели, Information technology, T58.5-58.64

Popis souboru: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/427; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Přístupová URL adresa: https://doaj.org/article/0b0426456c6043fa9138ae7ee3f8ae5a

Transfer learning based feature selection for feedforward neural network for speech emotion classifier ; Отбор признаков на основе техники переноса обучения для классификации эмоций в речи с помощью полносвязной нейронной сети прямого распространения

Autoři: D. V. Krasnoproshin M. I. Vashkevich Д. B. Краснопрошин a další

Zdroj: «System analysis and applied information science»; № 1 (2025); 38-43 ; Системный анализ и прикладная информатика; № 1 (2025); 38-43 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2025-1

Témata: метод опорных векторов, feature selection, MFCC, neural networks, linear discriminant analysis, support vector machine, отбор признаков, МЧКК, нейронные сети, линейный дискриминантный анализ

Popis souboru: application/pdf

Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/729/528; Issa D. Speech emotion recognition with deep convolutional neural networks / D. Issa, M. Demirci, A. Yazici // Biomedical Signal Processing and Control. – 2020. – Vol. 59. – Pp. 1-11.; Baruah M., Banerjee B. Speech emotion recognition via generation using an attention-based variational recurrent neural network // Proceedings of the INTERSPEECH. – 2022. – Pp. 4710-4714.; Краснопрошин Д.В., Вашкевич М.И. Метод распознавания эмоций в речевом сигнале с использованием машины опорных векторов и надсегментных акустических признаков // Доклады БГУИР. – 2024. – Т. 22. – № 3. – С. 93-100.; Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / пер. с англ. А.А. Слинкина. М.: ДМК Пресс, 2015. 400 с.; Tsanas A. et al. Novel speech signal processing algorithms for high-accuracy classification of Parkinson's disease // IEEE transactions on biomedical engineering. – 2012. – Т. 59. – № 5. – P. 1264-1271.; Huang S. H. Supervised feature selection: A tutorial //Artif. Intell. Res. – 2015. – Т. 4. – № 2. – С. 22-37.; Джеймс Г. и др. Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани //М.: ДМК Пресс, 2016. – 450 с.; Pichora-Fuller, M. Kathleen, and Kate Dupuis. Toronto Emotional Speech Set (TESS). Borealis, 2020. https://doi.org/10.5683/SP2/E8H2MF; Livingstone, Steven R., and Frank A. Russo. The Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS). Zenodo, 2018. https://doi.org/10.5281/zenodo.1188975; Luna-Jiménez C. Multimodal emotion recognition on RAVDESS dataset using transfer learning / C. Luna-Jiménez, Griol, Z. Callejas, R. Kleinlein, J. M. Montero, F. Fernández-Martínez // Sensors. – 2021. – Vol. 22. – Pp. 1–29.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/729

Dostupnost: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/729
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2025-1-38-43

Оценивание информативности признаков в наборах данных для проведения продлённой аутентификации

Autoři: Sergey Davydenko Evgeny Kostyuchenko Sergey Novikov

Zdroj: Информатика и автоматизация, Vol 23, Iss 1, Pp 65-100 (2024)

Témata: информативность, классификация, продлённая аутентификация, машинное обучение, отбор признаков, информационная безопасность, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Popis souboru: electronic resource

Relation: http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15698; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Přístupová URL adresa: https://doaj.org/article/5ff52ea5b9fb4e9a905676b5b136e38b

Feature selection methods for authorship attribution in cybersecurity context

Zdroj: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. 12:1-1

Témata: анализ текста, feature selection, authorship attribution, machine learning, information security, определение автора, информационная безопасность, отбор признаков, нейронные сети, text analysis, neural networks, машинное обучение

Selection of network infrastructure monitoring parameters to classify network status

Autoři: Martovytskyi, Vitalii Ruban, Igor Sievierinov, Оleksandr a další

Zdroj: Сучасні інформаційні системи, Vol 2, Iss 4 (2018)
Сучасні інформаційні системи; Том 2 № 4 (2018): Сучасні інформаційні системи; 5-10
Advanced Information Systems; Vol. 2 No. 4 (2018): Advanced Information Systems; 5-10
Современные информационные системы-Sučasnì ìnformacìjnì sistemi; Том 2 № 4 (2018): Современные информационные системы; 5-10

Témata: методи фільтрації, сети, filtration methods, Information theory, 9. Industry and infrastructure, методы фильтрации, методы обертки, отбор признаков, машинне навчання, машинное обучение, встроенные методы, вбудовані методи, QA76.75-76.765, machine learning, feature selection, відбір ознак, мережі, embedded methods, networks, Computer software, wrapping methods, Q350-390, 004.8, методи обгортки

Popis souboru: application/pdf

Přístupová URL adresa: http://ais.khpi.edu.ua/article/download/2522-9052.2018.4.01/151730
https://doaj.org/article/3e88ebca77dd4f6bbb0288ee5fb6159b
http://ais.khpi.edu.ua/article/download/2522-9052.2018.4.01/151730
http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/40556
http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/40556/1/AIS_2018_2_4_Martovytskyi_Vidbir_parametriv_monitorynhu.pdf
http://ais.khpi.edu.ua/article/view/2522-9052.2018.4.01
http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/40556
http://ais.khpi.edu.ua/article/view/2522-9052.2018.4.01

THE SYSTEM OF CRITERIA FOR FEATURE INFORMATIVENESS ESTIMATION IN PATTERN RECOGNITION

Autoři: Oliinyk, A. Subbotin, S. Lovkin, V. a další

Zdroj: Radio Electronics, Computer Science, Control; № 4 (2017): Radio Electronics, Computer Science, Control; 85-96
Радиоэлектроника, информатика, управление; № 4 (2017): Радиоэлектроника, информатика, управление; 85-96
Радіоелектроніка, iнформатика, управління; № 4 (2017): Радіоелектроніка, інформатика, управління; 85-96

Témata: Data sample, pattern recognition, feature selection, informativeness criterion, individual informativeness, group informativeness, Выборка даннях, распознавание образов, отбор признаков, критерий информативности, индивидуальная информативность, групповая информативность, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology, Вибірка даних, розпізнавання образів, відбір ознак, критерій інформативності, індивідуальна інформативність, групова інформативність

Popis souboru: application/pdf

Přístupová URL adresa: http://ric.zntu.edu.ua/article/download/126354/121223
http://ric.zntu.edu.ua/article/download/126354/121223
https://cyberleninka.ru/article/n/the-system-of-criteria-for-feature-informativeness-estimation-in-pattern-recognition/pdf
https://cyberleninka.ru/article/n/the-system-of-criteria-for-feature-informativeness-estimation-in-pattern-recognition
http://ric.zntu.edu.ua/article/view/126354/121223
http://ric.zntu.edu.ua/article/view/126354

ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ К ЗАДАЧАМ ВЫБОРА ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ

Témata: регуляризация, корреляция, плюс-L минус-R, энтропия, методы фильтрации, регрессия, отбор признаков, метод включения, встроенные методы, решающее дерево, метод полного перебора, случайный лес, методы обертывания, минимальная избыточность и максимальная релевантность, двунаправленный поиск, взаимная информация

Method for Construction the Diagnostic Features Space of Switched Reluctance Motors Based on Integral Dynamic Models

Autoři: Fomin, O. O. Ruban, O. D. Rudkovskyi, O. V.

Témata: нелинейные динамические объекты, диагностические модели, редукция моделей, отбор признаков, корреляционный анализ

Relation: https://zenodo.org/communities/pereg/; https://zenodo.org/records/4316968; oai:zenodo.org:4316968; https://doi.org/10.5281/zenodo.4316968

Dostupnost: https://doi.org/10.5281/zenodo.4316968
https://zenodo.org/records/4316968

Method for Construction the Diagnostic Features Space of Switched Reluctance Motors Based on Integral Dynamic Models

Autoři: Fomin, A.A. Fomin, O. Rudkovslii, O.V. a další

Zdroj: Problemele Energeticii Regionale 48 (4) 35-44

Témata: нелинейные динамические объекты, диагностические модели, отбор признаков, selectarea caracteristicilor, feature selection, correlation, obiecte dinamice neliniare, diagnostic models, model reduction, modele de diagnostic, reducerea modelului, nonlinear dynamic objects, редукция моделей, корреляционный анализ, analiza corelației

Popis souboru: application/pdf

Přístupová URL adresa: https://ibn.idsi.md/vizualizare_articol/116976

Comparison and selection of radiomic and deep convolutional features for improving the accuracy of CT-image texture classification

Autoři: Shariaty, Faridoddin Pavlov, Vitalii Surakov, Murat

Témata: компьютерная томография, machine learning, feature selection, radiomics, deep convolutional features, computed tomography, отбор признаков, радиомика, глубокие свёрточные признаки, машинное обучение, 3. Good health

Feature selection for fuzzy classifier using the spider monkey algorithm ; Отбор признаков для нечеткого классификатора с использованием алгоритма паукообразных обезьян

Autoři: Ходашинский, Илья А. Немирович-Данченко, Михаил М. Самсонов, Сергей С.

Zdroj: Business Informatics; Vol 13 No 2 (2019); 29-42 ; Бизнес-информатика; Том 13 № 2 (2019); 29-42 ; 2587-8158 ; 2587-814X ; 10.17323/1998-0663.2019.2

Témata: fuzzy classifier, feature selection, wrapper method, binary spider monkey algorithm, binary metaheuristics, fuzzy rule, нечеткий классификатор, отбор признаков, метод обертки, бинарный алгоритм паукообразных обезьян, бинарные метаэвристики, нечеткое правило

Popis souboru: application/pdf

Relation: https://bijournal.hse.ru/article/view/26027/21620; https://bijournal.hse.ru/article/view/26027/21621; https://bijournal.hse.ru/article/view/26027

Dostupnost: https://bijournal.hse.ru/article/view/26027
https://doi.org/10.17323/1998-0663.2019.2.29.42

Modeling the biological age of the patients based on their functional indicators

Zdroj: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. 9:28-29

Témata: задача регрессии, биологический возраст, feature selection, machine learning, поиск и удаление аномалий, отбор признаков, машинное обучение, regression problem, finding and removing anomalies, 3. Good health, biological age

Алгоритмическое и программное обеспечение выделения значимых предикторов из медицинской документации осмотра пациента

Autoři: Демченко, Ирина Сергеевна Аксёнов, Сергей Владимирович

Přispěvatelé: Демченко, Ирина Сергеевна Аксёнов, Сергей Владимирович

Témata: история болезни, анализ текстовых данных, машинное обучение, метод опорных векторов, отбор признаков, medical records, text mining, machine learning, support vector classifier, feature selection, 09.04.04, 004.4.021:61:002.1:616-071.2

Popis souboru: application/pdf

Relation: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/53936

Dostupnost: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/53936

Comparison of the efficiency of different selecting features methods for solving the binary classification problem of predicting in vitro fertilization pregnancy

Zdroj: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. 8:25-26

Témata: binary classification problem, feature selection, machine learning, assisted reproductive technologies, задача бинарной классификации, вспомогательные репродуктивные технологии, small data analysis, отбор признаков, машинное обучение, анализ малых данных, 3. Good health

ПРИМЕНЕНИЕ РАНЖИРОВАНИЯ И СХЕМ КРОССВАЛИДАЦИИ ПРИ ОТБОРЕ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ НЕЧЕТКОГО КЛАССИФИКАТОРА: FEATURE SELECTION FOR FUZZY CLASSIFIERS USING THE RANKING AND CROSS-VALIDATION

Zdroj: Информационные и математические технологии в науке и управлении.

Témata: бинарные метаэвристики, отбор признаков, кроссвалидация, классификаторы

ОТБОР ПРИЗНАКОВ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ ПРИ СМЕЩЕНИИ КОНЦЕПТА ДЛЯ ПОТОКОВ ДАННЫХ

Autoři: ТУРКОВ ПАВЕЛ АНАТОЛЬЕВИЧ КРАСОТКИНА ОЛЬГА ВЯЧЕСЛАВОВНА МОТТЛЬ ВАДИМ ВЯЧЕСЛАВОВИЧ a další

Témata: ОТБОР ПРИЗНАКОВ,СМЕЩЕНИЕ КОНЦЕПТА,ИЗМЕНЕНИЕ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ,КЛАССИФИКАЦИЯ НА ПОТОКАХ ДАННЫХ,ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ,РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ,FEATURE SELECTION,CONCEPT DRIFT,CHANGING ENVIRONMENT,DATA STREAMS CLASSIFICATION,SUPERVISED LEARNING,PATTERN RECOGNITION

Popis souboru: text/html

Dostupnost: http://cyberleninka.ru/article/n/otbor-priznakov-v-zadache-klassifikatsii-pri-smeschenii-kontsepta-dlya-potokov-dannyh
http://cyberleninka.ru/article_covers/16936199.png

Согласованные полиномиальные признаки для анализа полутоновых биомедицинских изображений

Autoři: Гайдель Андрей Викторович

Témata: текстурный анализ, дискриминантный анализ, построение признаков, отбор признаков, компьютерная диагностика, полиномиальные признаки

Popis souboru: text/html

Dostupnost: http://cyberleninka.ru/article/n/soglasovannye-polinomialnye-priznaki-dlya-analiza-polutonovyh-biomeditsinskih-izobrazheniy
http://cyberleninka.ru/article_covers/16538450.png

Отбор признаков для задачи диагностики остеопороза по рентгеновским изображениям шейки бедра

Autoři: Гайдель Андрей Викторович Крашенинников Виктор Ростиславович

Témata: текстурный анализ, отбор признаков, компьютерная диагностика, остеопороз, линейный классификатор, полиномиальные признаки

Popis souboru: text/html

Dostupnost: http://cyberleninka.ru/article/n/otbor-priznakov-dlya-zadachi-diagnostiki-osteoporoza-po-rentgenovskim-izobrazheniyam-sheyki-bedra
http://cyberleninka.ru/article_covers/16936447.png

Stationary signal processing in the problem of gas turbine engine blade diagnosis

Autoři: Subbotin, S.A.

Zdroj: Herald of Aeroenginebuilding; № 1 (2014): Herald of aeroenginebuilding
Вестник двигателестроения; № 1 (2014): Вестник двигателестроения
Вісник двигунобудування; № 1 (2014): Вісник двигунобудування

Témata: стационарный сигнал, диагностирование, сокращение размерности данных, отбор признаков, извлечение признаков, stationary signal, diagnosis, data dimensionality reduction, feature selection, feature extraction

Popis souboru: application/pdf

Přístupová URL adresa: http://vd.zntu.edu.ua/article/view/98344

THE COMPLEX DATA DIMENSIONALITY REDUCTION FOR DIAGNOSTIC AND RECOGNITION MODEL BUILDING ON PRECEDENTS

Autoři: Subbotin, S. A.

Zdroj: Radio Electronics, Computer Science, Control; № 4 (2016): Radio Electronics, Computer Science, Control
Радиоэлектроника, информатика, управление; № 4 (2016): Радиоэлектроника, информатика, управление
Радіоелектроніка, iнформатика, управління; № 4 (2016): Радіоелектроніка, інформатика, управління

Témata: выборка, экземпляр, признак, сокращение размерности данных, формирование выборки, отбор признаков, диагностирование, sample, instance, feature, data dimensionality reduction, sampling, feature selection, diagnosis

Popis souboru: application/pdf

Přístupová URL adresa: http://ric.zntu.edu.ua/article/download/90429/86180
http://ric.zntu.edu.ua/article/view/90429