Vyvážený bayesovský klasifikátor

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F18%3A00322461" target="_blank" >RIV/68407700:21220/18:00322461 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://iat.fs.cvut.cz/nmp/2018.pdf" target="_blank" >http://iat.fs.cvut.cz/nmp/2018.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Vyvážený bayesovský klasifikátor
Popis výsledku v původním jazyce
Článek představuje novou modifikaci zpracování statistik v Bayesovském klasifikátoru provozních poruchových stavů. Modifikace umožní pro generování statistik používat taková trénovací data, kdy rozsahy (délky) trénovacích množin pro jednotlivé provozní režimy se výrazně liší. Při použití běžných postupů by vedlo použití takových dat k nevyváženým statistikám, takže Bayesovský klasifikátor by generoval vychýlené odhady rozdělení pravděpodobností jednotlivých provozních režimů.
Název v anglickém jazyce
Balanced Bayes classifier
Popis výsledku anglicky
The article presents a new modification of statistics processing in the Bayesian classifier of operational failure states. Modification allows to use training data sets with considerably different lengths for individual operating modes. Using common procedures to proces such data sets would lead to unbalanced statistics, so Bayesian classifier would generate biased estimates of the probability distribution of individual operating modes.

Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Nové metody a postupy v oblasti přístrojové techniky, automatického řízení a informatiky 2018
ISBN
978-80-01-06477-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
52-58
Název nakladatele
ČVUT FS, Ústav přístrojové a řídící techniky
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Příbram - Podlesí
Datum konání akce
28. 5. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)