| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Лєсна, Н. | |
| dc.contributor.author | Шатовська, Т. | |
| dc.contributor.author | Рєпка, В. | |
| dc.date.accessioned | 2020-03-26T10:56:43Z | - |
| dc.date.available | 2020-03-26T10:56:43Z | - |
| dc.date.created | 2001-03-27 | |
| dc.date.issued | 2001-03-27 | |
| dc.identifier.citation | Лєсна Н. Вибір технології класифікації для передбачення прогнозу результату квазістаціонарного процесу / Н. Лєсна, Т. Шатовська, В. Рєпка // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002. — № 440 : Радіоелектроніка та телекомунікації. — С. 145–149. | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/47876 | - |
| dc.description.abstract | Розглянуто аналіз методів класифікації та побудову складеного
класифікатора, призначеного для допомоги досліднику у виборі методу
зміщеного, робасного та класичного регресійного оцінювання параметрів
математичної моделі квазістаціонарного процесу, який, зокрема, може бути
використаний для моделювання процесів дрейфу параметрів радіоелектронних пристроїв. | |
| dc.description.abstract | This paper presents an analysis of different techniques that is designed to aid a
researcher in determining which of the classification techniques would be most
appropriate to choose the ridge, robust and linear regression methods for predicting
outcomes for specific kvazistationarity process. | |
| dc.format.extent | 145-149 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Видавництво Національного університету “Львівська політехніка” | |
| dc.relation.ispartof | Вісник Національного університету “Львівська політехніка”, 440 : Радіоелектроніка та телекомунікації, 2002 | |
| dc.title | Вибір технології класифікації для передбачення прогнозу результату квазістаціонарного процесу | |
| dc.type | Article | |
| dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2002 | |
| dc.rights.holder | © Лєсна Н., Шатовська Т., Рєпка В., 2002 | |
| dc.contributor.affiliation | Харківський університет радіоелектроніки | |
| dc.format.pages | 5 | |
| dc.identifier.citationen | Liesna N. Vybir tekhnolohii klasyfikatsii dlia peredbachennia prohnozu rezultatu kvazistatsionarnoho protsesu / N. Liesna, T. Shatovska, V. Riepka // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2002. — No 440 : Radioelektronika ta telekomunikatsii. — P. 145–149. | |
| dc.relation.references | 1. Лесная Н.С., Репка В.Б., Шатовская Т.Б. Метод выбора эффективных процедур оценивания параметров моделей квазистационарных процессов в нейросетевой экспертной системе // Радиотехника. Всеукраинский межведомственный научно-технический сборник. - Харьков. 2001. - N9 119. - С. 195-198. | |
| dc.relation.references | 2. Skalak D.B. Prototype selection for composite nearest neighbour classifiers. Neurological Research 2001; 20. P. 116-328. | |
| dc.relation.references | 3. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. Classification and regression tress. Belmont, CA: Wadsworth. 1984. | |
| dc.relation.references | 4. Lang E.W., Pitts L.H., Damron S.L., Rutledge R. Outcome after severe head injury: Analysis of prediction based upon comparison o f neural network versus logistic regression analysis. Neurological Research 1997; 19. P. 274-280. | |
| dc.relation.references | 5. Grishy J., Kooken R., Hershberger J. Simulated neural network to predict outcomes, cost and length o f stay among orthopedic rehabilitation patients. Arch. Phys. Med. Rehabil. 1994. Vol. 75. P. 1077-1082. | |
| dc.relation.referencesen | 1. Lesnaia N.S., Repka V.B., Shatovskaia T.B. Metod vybora effektivnykh protsedur otsenivaniia parametrov modelei kvazistatsionarnykh protsessov v neirosetevoi ekspertnoi sisteme, Radiotekhnika. Vseukrainskii mezhvedomstvennyi nauchno-tekhnicheskii sbornik, Kharkov. 2001, N9 119, P. 195-198. | |
| dc.relation.referencesen | 2. Skalak D.B. Prototype selection for composite nearest neighbour classifiers. Neurological Research 2001; 20. P. 116-328. | |
| dc.relation.referencesen | 3. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. Classification and regression tress. Belmont, CA: Wadsworth. 1984. | |
| dc.relation.referencesen | 4. Lang E.W., Pitts L.H., Damron S.L., Rutledge R. Outcome after severe head injury: Analysis of prediction based upon comparison o f neural network versus logistic regression analysis. Neurological Research 1997; 19. P. 274-280. | |
| dc.relation.referencesen | 5. Grishy J., Kooken R., Hershberger J. Simulated neural network to predict outcomes, cost and length o f stay among orthopedic rehabilitation patients. Arch. Phys. Med. Rehabil. 1994. Vol. 75. P. 1077-1082. | |
| dc.citation.journalTitle | Вісник Національного університету “Львівська політехніка” | |
| dc.citation.issue | 440 : Радіоелектроніка та телекомунікації | |
| dc.citation.spage | 145 | |
| dc.citation.epage | 149 | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.coverage.placename | Lviv | |
| dc.subject.udc | 519.7 | |
| dc.subject.udc | 007.52 | |
| Appears in Collections: | Радіоелектроніка та телекомунікації. – 2002. – №440
|
