Тестирование нейронов для распознавания биометрических образов при различной информативности признаков
Издательство:
Автор
Метки:
информационные технологии (IT),тестирование,модели и методики,нейронные сети,биометрия,корреляцияЖанры:
программирование,технические науки,информатика и вычислительная техника,тестирование,информационные технологии (IT),корреляция,модели и методики,нейросети / нейронные сети,биометрия
В статье сформулирована шкала информативности признаков. Автором проведено тестирование эффективности нейронов «широкой» нейросети, в основе которых лежат различные вариации функционалов, базирующихся на следующих критериях проверки закона распределения случайной величины: Смирнова-Крамера-фон Мизеса, Андерсона-Дарлинга, Ватсона, Фроцини, среднего геометрического сравниваемых функций плотностей вероятности, Колмогорова-Смирнова, Купера. Предложен критерий максимума площади пересечения сравниваемых функций плотности вероятности. Кроме того, найдены варианты модернизации функционалов для обработки признаков с заметной и высокой корреляционной зависимостью, в частности на основе критерия Смирнова-Крамера-фон Мизеса.
