Software pro sekvenční selekci příznaků

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F15%3APR28292" target="_blank" >RIV/00216305:26220/15:PR28292 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://splab.cz/download/software/software-pro-sekvencni-selekci-priznaku" target="_blank" >http://splab.cz/download/software/software-pro-sekvencni-selekci-priznaku</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Software pro sekvenční selekci příznaků

Popis výsledku v původním jazyce

V oblasti analýzy biomedicínských signálů (např. zpracování řeči, zpracování ručně psaného projevu, atd.) se často stává, že výsledkem parametrizačního procesu, kterého účelem je kvantifikace užitečné informace obsažené v datech pomocí parametrů (příznaků), je vysoce dimenzionální prostor, který je nazýván také parametrizačním prostorem. Tento prostor popisuje vypočtené parametry pro všechna pozorování a výsledkem parametrizace je tzv. matice parametrů. Následujícím krokem je ve většině případů analýzamatice parametrů, která zahrnuje kupříkladu výběr nejvhodnějších parametrů pro další klasifikaci nebo regresi. Výběr množiny parametrů, které obsahují nejvíce užitečné informace a jsou tedy nejvhodnějšími kandidáty pro následnou klasifikaci nebo regresije důležitým krokem analýzy parametrizačního prostoru. Problematice vysoké dimenze dat byl přiřazen termín ?Curse of dimensionality?, který popisuje skutečnost, že použití velkého počtu parametrů (vysoké dimenze matice) může způsobit tzv.

Název v anglickém jazyce

Sequential floating feature selection tool

Popis výsledku anglicky

In the field of biomedical signal processing (such as the speech signal processing, hand-written text processing, etc.), it often happens that the result of the parametrization process (parametrization serves us to quantify the useful information storedin the data with so called parameters) is a high-dimensional parametrization space. It describes the computed parameters (features) for all observations in the dataset in the parametrization matrix. Subsequent step in most cases is the analysis of the parametrization matrix including the feature selection step to select the best possible feature subset, which is the most suitable subset for the consequent classification or regression task. The feature selection step is one of the most important step inthe data analysis and the issue of dimensionality, also called the curse of dimensionality describes the fact that the high-dimensional feature space can lead to overfitting, which often worsens the results of the analysis. The purpose of

Druh

R - Software

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

SFFS Software

Technické parametry

Pro jednání o licenčních podmínkách tohoto softwaru je za VUT pověřen pracovník Centra pro transfer technologií VUT v Brně Ing. Lukáš Novák, Kounicova 966/67a, Veveří, 60200, Brno, Česká republika, novak@ro.vutbr.cz.

Ekonomické parametry

Software je využíván na univerzitě Escola Universitaria Politecnica de Mataro, Avda. Ernest Lluch 32, 08302 Mataro (BARCELONA), Spain a v technologickém kampusu Tecnocampus Mataro-Maresme, Avda. Ernest Lluch 32, 08302 Mataro (BARCELONA) Spain. Pro výzkumné, vývojové a akademické účely je software šířen pod licencí GPL.

IČO vlastníka výsledku

00216305

Název vlastníka

Ústav telekomunikací