Инд. авторы:	Куликова Е.А.
Заглавие:	Непараметрическая классификация спутниковых данных с полуобучением
Библ. ссылка:	Куликова Е.А. Непараметрическая классификация спутниковых данных с полуобучением // VI Международный научный конгресс «ГЕО-Сибирь-2010» (Новосибирск, Россия, 27.04 - 29.04.2010): сборник материалов. - Новосибирск: СГТА, 2010. - Т.1. - С.128-132.
Внешние системы:	РИНЦ: 18075707;
Реферат:	eng: The nonparametric semi-supervised satellite image classification algorithm which does not require training set for all classes is proposed. The results of experiments performed on models and real dataset which confirm the effectiveness of the algorithm are demonstrated. rus: Предлагается непараметрический алгоритм классификации спутниковых данных с полуобучением, не требующий наличия обучающей выборки для всех классов. Приводятся результаты экспериментальных исследований на модельных и реальных данных, подтверждающие эффективность предлагаемого метода.
Издано:	Новосибирск: СГГА, 2010
Физ. характеристика:	с.128-132
Конференция:	Название: VI Международный научный конгресс «ГЕО-Сибирь-2010» Город: Новосибирск Страна: Россия Даты проведения: 2010-04-27 - 2010-04-29
Цитирование:	1. Chapelle, O., Schölkopf, B., Zien, A. Semi-Supervised Learning/ O. Chapelle // MIT Press, Cambridge, MA. - 2006. 2. Пестунов, И.А., Куликова, Е.А., Бериков, В.Б., Махатков, И.Д. Сеточный алгоритмкластеризации с использованием ансамблевого подхода к принятию решений / И.А. Пестунов //Горный информационно-аналитический бюллетень. Серия: Отдельный выпуск<Кузбасс 2>. - 2009. - С. 52 - 64. 3. Juszczak P., Duin, R.P. W.Learning from a test set / P. Juszczak// Proc. of 4th Intern. Conf. on Computer Recognition Systems. LNCS, Springer Verlag. - 2005. P.203 - 210.