OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : Filtering as a Tool of Diversity in Ensemble of Classifiers
Citace : Volná, E., Kotyrba, M. a Kocian, V. Filtering as a Tool of Diversity in Ensemble of Classifiers. In: International Conference on Industrial Engineering, Management Science and Applications 2015: Industrial Engineering, Management Science and Applications 2015, Lecture Notes in Electrical Engineering 2015-05-26 Tokyo, Japan. Springer Berlin Heidelberg, 2015. s. 767-777. ISBN 978-3-662-47199-9.
Podnázev :
Rok * : 2015
Obor * : Informatika
Počet stran * : 11
Strana od * : 767
Strana do * : 777
Forma vydání * : Tištená verze
Kód ISBN * : 978-3-662-47199-9
Kód ISSN : 1876-1100
Název sborníku * : Industrial Engineering, Management Science and Applications 2015, Lecture Notes in Electrical Engineering
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : Springer Berlin Heidelberg
Místo vydání * : Neuveden
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : International Conference on Industrial Engineering, Management Science and Applications 2015
Místo konání konference * : Tokyo, Japan
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID : 2-s2.0-84946064728
Klíčová slova anglicky * :
filtering, ensemble of classifiers, diversity, neural networks
Popis v původním jazyce * :
This paper discusses possibilities of using ensembles of neural-networks-based classifiers in pattern recognition and classification. Attention is paid to systems that minimize demands on data preprocessing. Minimizing of requirements for preprocessing leads automatically to systems that are able to sufficiently classify the submitted data into predefined classes without knowledge of details of their significance. In our experiment, we try to increase diversity of classifiers by various filtering methods. The methods proposed in this paper come out from a technique called boosting, which is based on the principle of combining a large number of so-called weak classifiers into a strong classifier. All proposed improvements are experimentally verified.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/15:A1601EAW

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}