KFU. Card publication. Нахождение оптимальных наборов признаков в задачах классификации воздействий на вибрационных датчиках

KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY

- RUS
- 中文
- ES

НАХОЖДЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ НАБОРОВ ПРИЗНАКОВ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ ВОЗДЕЙСТВИЙ НА ВИБРАЦИОННЫХ ДАТЧИКАХ

Form of presentation

Articles in Russian journals and collections

Year of publication

2018

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Glavackiy Nikita Vladimirovich, author

Golousov Svyatoslav Vladimirovich, author

Ermakov Dmitriy Vladimirovich, author

Kokunin Petr Anatolevich, author

Stepanov Aleksey Nikolaevich, author

Chikrin Dmitriy Evgenevich, author

Authors, postgraduates KFU

Golousov Svyatoslav Vladimirovich, postgraduate kfu

Ermakov Dmitriy Vladimirovich, postgraduate kfu

Stepanov Aleksey Nikolaevich, postgraduate kfu

Authors, students KFU

Glavackiy Nikita Vladimirovich, author

Ermakov Dmitriy Vladimirovich, author

Bibliographic description in the original language

Nakhozhdenie optimalnykh naborov priznakov v zadachakh klassifikacii vozdeystviy na vibracionnykh datchikakh / D.E. Chikrin, S.V. Golousov, N.V. Glavackiy, D.V. Ermakov, A.N. Stepanov, P.A. Kokunin // Sovremennaya nauka: aktualnye problemy teorii i praktiki. Seriya: estestvennye i tekhnicheskie nauki. 2018. №7. S. 147–153.

Annotation

В работе представлен сравнительный анализ методов извлечения признаков машинного обучения применительно к задаче трехклассовой классификации по экспериментальной выборке. Входная выборка данных представляла собой равномерно дискретизированную последовательность нормированных амплитуд воздействий, получаемых с вибрационного датчика. В качестве метода классификации был использован метод ближайших соседей. В результате исследований был найден оптимальный набор признаков и оптимальная метрика расстояния с точки зрения минимизации ошибки классификации; по рассматриваемым признакам определена степень их позитивного или негативного влияния на процесс классификации.

Keywords

классификация, машинное обучение, вибрации, метод ближайших соседей, вейвлет, спектральное разложение, кепстр, эксцесс, асимметрия, метрика городских кварталов

The name of the journal

Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия «Естественные и технические науки»

URL

https://elibrary.ru/item.asp?id=35565982

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=196632&p_lang=2

Resource files

File name	Size (MB)	Format
p24.pdf	0,87	pdf	show / download

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Glavackiy Nikita Vladimirovich	ru_RU
dc.contributor.author	Golousov Svyatoslav Vladimirovich	ru_RU
dc.contributor.author	Ermakov Dmitriy Vladimirovich	ru_RU
dc.contributor.author	Kokunin Petr Anatolevich	ru_RU
dc.contributor.author	Stepanov Aleksey Nikolaevich	ru_RU
dc.contributor.author	Chikrin Dmitriy Evgenevich	ru_RU
dc.contributor.author	Glavackiy Nikita Vladimirovich	ru_RU
dc.contributor.author	Ermakov Dmitriy Vladimirovich	ru_RU
dc.contributor.author	Golousov Svyatoslav Vladimirovich	ru_RU
dc.contributor.author	Ermakov Dmitriy Vladimirovich	ru_RU
dc.contributor.author	Stepanov Aleksey Nikolaevich	ru_RU
dc.date.accessioned	2018-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2018-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2018	ru_RU
dc.identifier.citation	Нахождение оптимальных наборов признаков в задачах классификации воздействий на вибрационных датчиках / Д.Е. Чикрин, С.В. Голоусов, Н.В. Главацкий, Д.В. Ермаков, А.Н. Степанов, П.А. Кокунин // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: естественные и технические науки. 2018. №7. С. 147–153.	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=196632&p_lang=2	ru_RU
dc.description.abstract	Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия «Естественные и технические науки»	ru_RU
dc.description.abstract	В работе представлен сравнительный анализ методов извлечения признаков машинного обучения применительно к задаче трехклассовой классификации по экспериментальной выборке. Входная выборка данных представляла собой равномерно дискретизированную последовательность нормированных амплитуд воздействий, получаемых с вибрационного датчика. В качестве метода классификации был использован метод ближайших соседей. В результате исследований был найден оптимальный набор признаков и оптимальная метрика расстояния с точки зрения минимизации ошибки классификации; по рассматриваемым признакам определена степень их позитивного или негативного влияния на процесс классификации.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	классификация	ru_RU
dc.subject	машинное обучение	ru_RU
dc.subject	вибрации	ru_RU
dc.subject	метод ближайших соседей	ru_RU
dc.subject	вейвлет	ru_RU
dc.subject	спектральное разложение	ru_RU
dc.subject	кепстр	ru_RU
dc.subject	эксцесс	ru_RU
dc.subject	асимметрия	ru_RU
dc.subject	метрика городских кварталов	ru_RU
dc.title	Нахождение оптимальных наборов признаков в задачах классификации воздействий на вибрационных датчиках	ru_RU
dc.type	Articles in Russian journals and collections	ru_RU