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 * : Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název * : The F-transform Plus PCA Dimensionality Reduction with Application to Pattern Recognition in Large Databases
Citace : Perfiljeva, I. a Hurtík, P. The F-transform Plus PCA Dimensionality Reduction with Application to Pattern Recognition in Large Databases. In: 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence: 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2018) 2018-11-18 Bengaluru. Bengaluru: IEEE publishing services, 2018. s. 1020-1026. ISBN 978-1-5386-9275-2.
Podnázev :
Rok * : 2018
Obor * : Obecná matematika
Počet stran * : 7
Strana od * : 1020
Strana do * : 1026
Forma vydání * : Elektronická verze
Kód ISBN * : 978-1-5386-9275-2
Kód ISSN :
Název sborníku * : 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2018)
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : IEEE publishing services
Místo vydání * : Bengaluru
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence
Místo konání konference * : Bengaluru
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS : 000459238800138
EID :
Klíčová slova anglicky * :
F-transform, dimensionality reduction, Laplacianeigenmaps, fuzzy partition, PCA, pattern recognition
Popis v původním jazyce * :
Two distinguished properties of the F-transform:the best approximation in a local sense and the reductionin dimension imply the fact that the F-transform has manysuccessful applications. In the first part, we propose another wayof computing the F-transform components of a functional data.This way is based on the particular dimensionality reductionalgorithm named Laplacian eigenmaps. In the second part,we strengthen the effect of F-transform-based dimensionalityreduction by applying the PCA reduction method over theF0- or F1- transform results. We demonstrate the efficiency ofthe proposed combinations F0zT+PCA and F1zT+PCA on theproblem of patter recognition in a large database. We compareboth combinations with other relevant techniques (besides other,LENET-like CNN) and show that they outperform them fromthe computation time and success rate points of view.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17610/18:A1901X6O

© 2019 Centre for Information Technology

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