Littérature scientifique sur le sujet « ANN Classifiers »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « ANN Classifiers ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "ANN Classifiers"
Mohamad, Mumtazimah, Wan Nor Shuhadah Wan Nik, Zahrahtul Amani Zakaria et Arifah Che Alhadi. « An Analysis of Large Data Classification using Ensemble Neural Network ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.14 (6 avril 2018) : 53. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.14.11155.
Texte intégralMahanya, G. B., et S. Nithyaselvakumari. « Analysis And Comparison Of Ventricular Cardiac Arrhythmia Classification Using Potassium Channel Parameters With ANN And KNN Classifier ». CARDIOMETRY, no 25 (14 février 2023) : 926–33. http://dx.doi.org/10.18137/cardiometry.2022.25.926933.
Texte intégralMahanya, G. B., et S. Nithyaselvakumari. « Analysis And Comparison Of Ventricular Cardiac Arrhythmia Classification Using Sodium Channel Parameters With ANN And KNN Classifier ». CARDIOMETRY, no 25 (14 février 2023) : 911–18. http://dx.doi.org/10.18137/cardiometry.2022.25.911918.
Texte intégralBenmouna, Brahim, Raziyeh Pourdarbani, Sajad Sabzi, Ruben Fernandez-Beltran, Ginés García-Mateos et José Miguel Molina-Martínez. « Comparison of Classic Classifiers, Metaheuristic Algorithms and Convolutional Neural Networks in Hyperspectral Classification of Nitrogen Treatment in Tomato Leaves ». Remote Sensing 14, no 24 (16 décembre 2022) : 6366. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246366.
Texte intégralChang, Mahmud, Shin, Nguyen-Quang, Price et Prithiviraj. « Comparison of Image Texture Based Supervised Learning Classifiers for Strawberry Powdery Mildew Detection ». AgriEngineering 1, no 3 (4 septembre 2019) : 434–52. http://dx.doi.org/10.3390/agriengineering1030032.
Texte intégralPatgiri, Chayashree, et Amrita Ganguly. « Machine Learning Techniques for Automatic Detection of Sickle Cell Anemia using Adaptive Thresholding and Contour-based Segmentation Method ». Asian Pacific Journal of Health Sciences 9, no 4 (20 juin 2022) : 165–70. http://dx.doi.org/10.21276/apjhs.2022.9.4.33.
Texte intégralManjunatha, G., et H. C. Chittappa. « Bearing Fault Classification Using Statistical Features And Machine Learning Approach ». Journal of Mines, Metals and Fuels 70, no 4 (1 mars 2022) : 104. http://dx.doi.org/10.18311/jmmf/2022/30676.
Texte intégralManjunatha, G., et H. C. Chittappa. « Bearing Fault Classification Using Statistical Features And Machine Learning Approach ». Journal of Mines, Metals and Fuels 70, no 3A (12 juillet 2022) : 104. http://dx.doi.org/10.18311/jmmf/2022/30687.
Texte intégralMasood, Ibrahim, Nadia Zulikha Zainal Abidin, Nur Rashida Roshidi, Noor Azlina Rejab et Mohd Faizal Johari. « Design of an Artificial Neural Network Pattern Recognition Scheme Using Full Factorial Experiment ». Applied Mechanics and Materials 465-466 (décembre 2013) : 1149–54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.465-466.1149.
Texte intégralWang, Daliang, et Xiaowen Guo. « Research on Intelligent Recognition and Classification Algorithm of Music Emotion in Complex System of Music Performance ». Complexity 2021 (24 juin 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4251827.
Texte intégralThèses sur le sujet "ANN Classifiers"
Eldud, Omer Ahmed Abdelkarim. « Prediction of protein secondary structure using binary classificationtrees, naive Bayes classifiers and the Logistic Regression Classifier ». Thesis, Rhodes University, 2016. http://hdl.handle.net/10962/d1019985.
Texte intégralJoo, Hyonam. « Binary tree classifier and context classifier ». Thesis, Virginia Polytechnic Institute and State University, 1985. http://hdl.handle.net/10919/53076.
Texte intégralMaster of Science
Billing, Jeffrey J. (Jeffrey Joel) 1979. « Learning classifiers from medical data ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2002. http://hdl.handle.net/1721.1/8068.
Texte intégralIncludes bibliographical references (leaf 32).
The goal of this thesis was to use machine-learning techniques to discover classifiers from a database of medical data. Through the use of two software programs, C5.0 and SVMLight, we analyzed a database of 150 patients who had been operated on by Dr. David Rattner of the Massachusetts General Hospital. C5.0 is an algorithm that learns decision trees from data while SVMLight learns support vector machines from the data. With both techniques we performed cross-validation analysis and both failed to produce acceptable error rates. The end result of the research was that no classifiers could be found which performed well upon cross-validation analysis. Nonetheless, this paper provides a thorough examination of the different issues that arise during the analysis of medical data as well as describes the different techniques that were used as well as the different issues with the data that affected the performance of these techniques.
by Jeffrey J. Billing.
M.Eng.and S.B.
Siegel, Kathryn I. (Kathryn Iris). « Incremental random forest classifiers in spark ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2016. http://hdl.handle.net/1721.1/106105.
Texte intégralCataloged from PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (page 53).
The random forest is a machine learning algorithm that has gained popularity due to its resistance to noise, good performance, and training efficiency. Random forests are typically constructed using a static dataset; to accommodate new data, random forests are usually regrown. This thesis presents two main strategies for updating random forests incrementally, rather than entirely rebuilding the forests. I implement these two strategies-incrementally growing existing trees and replacing old trees-in Spark Machine Learning(ML), a commonly used library for running ML algorithms in Spark. My implementation draws from existing methods in online learning literature, but includes several novel refinements. I evaluate the two implementations, as well as a variety of hybrid strategies, by recording their error rates and training times on four different datasets. My benchmarks show that the optimal strategy for incremental growth depends on the batch size and the presence of concept drift in a data workload. I find that workloads with large batches should be classified using a strategy that favors tree regrowth, while workloads with small batches should be classified using a strategy that favors incremental growth of existing trees. Overall, the system demonstrates significant efficiency gains when compared to the standard method of regrowing the random forest.
by Kathryn I. Siegel.
M. Eng.
Palmer-Brown, Dominic. « An adaptive resonance classifier ». Thesis, University of Nottingham, 1991. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.334802.
Texte intégralXue, Jinghao. « Aspects of generative and discriminative classifiers ». Thesis, Connect to e-thesis, 2008. http://theses.gla.ac.uk/272/.
Texte intégralPh.D. thesis submitted to the Department of Statistics, Faculty of Information and Mathematical Sciences, University of Glasgow, 2008. Includes bibliographical references. Print version also available.
Frankowsky, Maximilian, et Dan Ke. « Humanness and classifiers in Mandarin Chinese ». Universitätsbibliothek Leipzig, 2017. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-224789.
Texte intégralLee, Yuchun. « Classifiers : adaptive modules in pattern recognition systems ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1989. http://hdl.handle.net/1721.1/14496.
Texte intégralChungfat, Neil C. (Neil Caye) 1979. « Context-aware activity recognition using TAN classifiers ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2002. http://hdl.handle.net/1721.1/87220.
Texte intégralIncludes bibliographical references (p. 73-77).
by Neil C. Chungfat.
M.Eng.
Li, Ming. « Sequence and text classification : features and classifiers ». Thesis, University of East Anglia, 2006. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.426966.
Texte intégralLivres sur le sujet "ANN Classifiers"
Raudys, Šarūnas. Statistical and Neural Classifiers. London : Springer London, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-0359-2.
Texte intégralLearning and using Japanese numbers. Lincolnwood, Ill., USA : Passport Books, 1996.
Trouver le texte intégralSharma, C. D. Classified catalogue code in theory and practice. 2e éd. Jodhpur, India : Scientific Publishers, 1990.
Trouver le texte intégralLearning kernel classifiers : Theory and algorithms. Cambridge, Mass : MIT Press, 2002.
Trouver le texte intégralC, Carter Ruth, dir. Education and training for catalogers and classifiers. New York : Haworth Press, 1987.
Trouver le texte intégralCummings, James. Classified classics. Los Angeles : Price/Stern/Sloan, 1987.
Trouver le texte intégralDaniels, B. J. Classified Christmas. Toronto, Ontario : Harlequin, 2007.
Trouver le texte intégral(Army), Senior National Representatives. Defense, information exchange : Memorandum of understanding between the United States of America and other governments, signed at Washington, London, Paris and Bonn October 19, November 13 and 27, 1995 and January 9, 1996 with attachments and an understanding. Washington, D.C : Dept. of State, 2003.
Trouver le texte intégralXu, Dan, dir. Plurality and Classifiers across Languages in China. Berlin, Boston : DE GRUYTER, 2012. http://dx.doi.org/10.1515/9783110293982.
Texte intégralXu, Dan. Plurality and classifiers across languages in China. Berlin : De Gruyter Mouton, 2012.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "ANN Classifiers"
Bakraouy, Zineb, Amine Baina et Mostafa Bellafkih. « Agreement-Broker : Performance Analysis Using KNN, SVM, and ANN Classifiers ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 868–79. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-73689-7_82.
Texte intégralDutta, Munmi, Chayashree Patgiri, Mousmita Sarma et Kandarpa Kumar Sarma. « Closed-Set Text-Independent Speaker Identification System Using Multiple ANN Classifiers ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 377–85. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-11933-5_41.
Texte intégralWalse, Kishor H., Rajiv V. Dharaskar et Vilas M. Thakare. « PCA Based Optimal ANN Classifiers for Human Activity Recognition Using Mobile Sensors Data ». Dans Proceedings of First International Conference on Information and Communication Technology for Intelligent Systems : Volume 1, 429–36. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-30933-0_43.
Texte intégralRashmi et Udayan Ghose. « Hybrid Entropy Method for Large Data Set Reduction Using MLP-ANN and SVM Classifiers ». Dans Data Science and Analytics, 49–63. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5827-6_5.
Texte intégralNiranjana Murthy, H. S., et M. Meenakshi. « Comparison between ANN-Based Heart Stroke Classifiers Using Varied Folds Data Set Cross-Validation ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 693–99. New Delhi : Springer India, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-2012-1_74.
Texte intégralKim, Tae-Kyun, et Roberto Cipolla. « Multiple Classifier Boosting and Tree-Structured Classifiers ». Dans Machine Learning for Computer Vision, 163–96. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-28661-2_7.
Texte intégralYang, Ai-min, Yong-mei Zhou et Min Tang. « A Classifier Ensemble Method for Fuzzy Classifiers ». Dans Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 784–93. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11881599_97.
Texte intégralJamnejad, Mohammad Iman, Sajad Parvin, Ali Heidarzadegan et Mohsen Moshki. « A Meta Classifier by Clustering of Classifiers ». Dans Nature-Inspired Computation and Machine Learning, 140–51. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-13650-9_13.
Texte intégralCai, ChenWei, Dickson Keddy Wornyo, Liangjun Wang et XiangJun Shen. « Building Weighted Classifier Ensembles Through Classifiers Pruning ». Dans Communications in Computer and Information Science, 131–39. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-8530-7_13.
Texte intégralRamos-Pollán, Raúl, Miguel Ángel Guevara-López et Eugénio Oliveira. « Introducing ROC Curves as Error Measure Functions : A New Approach to Train ANN-Based Biomedical Data Classifiers ». Dans Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications, 517–24. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16687-7_68.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "ANN Classifiers"
Aswin, K. S., Manav Purushothaman, Polisetty Sritharani et Angel T. S. « ANN and Deep Learning Classifiers for BCI applications ». Dans 2022 Third International Conference on Intelligent Computing Instrumentation and Control Technologies (ICICICT). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icicict54557.2022.9917834.
Texte intégralKarimi, M., M. Banejad, H. Hassanpour et A. Moeini. « Classification of power system faults using ANN classifiers ». Dans Energy Conference (IPEC 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/ipecon.2010.5697048.
Texte intégralEkbote, Juhi, et Mahasweta Joshi. « Indian sign language recognition using ANN and SVM classifiers ». Dans 2017 4th International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/iciiecs.2017.8276111.
Texte intégralOmrani, Takwa, Adel Dallali, Belgacem Chibani Rhaimi et Jaouhar Fattahi. « Fusion of ANN and SVM classifiers for network attack detection ». Dans 2017 18th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/sta.2017.8314974.
Texte intégralAiordachioaie, Dorel. « On Thermal Image Classification with ANN and Similarity Based Classifiers ». Dans 2022 International Conference on Communications, Information, Electronic and Energy Systems (CIEES). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ciees55704.2022.9990680.
Texte intégralIzquierdo, R., I. Parra, J. Munoz-Bulnes, D. Fernandez-Llorca et M. A. Sotelo. « Vehicle trajectory and lane change prediction using ANN and SVM classifiers ». Dans 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/itsc.2017.8317838.
Texte intégralHarini, V., Nayana N. Patil et H. M. Rajashekar Swamy. « Comparison of Bayesian and ANN Classifiers for Crack Detection in Columns ». Dans 2020 4th International Conference on Electronics, Materials Engineering & Nano-Technology (IEMENTech). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iementech51367.2020.9270084.
Texte intégralMahima et N. B. Padmavathi. « Comparative study of kernel SVM and ANN classifiers for brain neoplasm classification ». Dans 2017 International Conference on Intelligent Computing, Instrumentation and Control Technologies (ICICICT). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icicict1.2017.8342608.
Texte intégralAkhmedova, Shakhnaz, et Eugene Semenkin. « ANN-based Classifiers Automatically Generated by New Multi-objective Bionic Algorithm ». Dans 12th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2015. http://dx.doi.org/10.5220/0005571603100317.
Texte intégralSovierzoski, Miguel Antonio, Fernanda Isabel Marques Argoud et Fernando Mendes de Azevedo. « Evaluation of ANN Classifiers During Supervised Training with ROC Analysis and Cross Validation ». Dans 2008 International Conference on Biomedical Engineering And Informatics (BMEI). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/bmei.2008.251.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "ANN Classifiers"
Searcy, Stephen W., et Kalman Peleg. Adaptive Sorting of Fresh Produce. United States Department of Agriculture, août 1993. http://dx.doi.org/10.32747/1993.7568747.bard.
Texte intégralUmunoza Gasana, Emelyne, Dietrich von Rosen et Martin Singull. Edgeworth-type expansion of the density of the classifier when growth curves are classified via likelihood. Linköping University Electronic Press, mai 2023. http://dx.doi.org/10.3384/lith-mat-r-2023-02.
Texte intégralOstendorf, M., L. Atlas, R. Fish, O. Cetin, S. Sukittanon et G. D. Bernard. Joint Use of Dynamical Classifiers and Ambiguity Plane Features. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada436824.
Texte intégralDube, Arindrajit, Ethan Kaplan et Suresh Naidu. Coups, Corporations, and Classified Information. Cambridge, MA : National Bureau of Economic Research, avril 2011. http://dx.doi.org/10.3386/w16952.
Texte intégralRangwala, Huzefa, et George Karypis. Building Multiclass Classifiers for Remote Homology Detection and Fold Recognition. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, avril 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada446086.
Texte intégralWu, Jin Chu, et Raghu N. Kacker. Standard Errors and Significance Testing in Data Analysis for Testing Classifiers. National Institute of Standards and Technology, juillet 2021. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.8383.
Texte intégralNelson, Bruce, et Ammon Birenzvigo. Linguistic-Fuzzy Classifier for Discrimination and Confidence Value Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada426951.
Texte intégralHines, Paul C., et Carolyn M. Binder. Automatic Classification of Cetacean Vocalizations Using an Aural Classifier. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada573485.
Texte intégralHines, Paul C., et Carolyn M. Binder. Automatic Classification of Cetacean Vocalizations Using an Aural Classifier. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 2013. http://dx.doi.org/10.21236/ada598331.
Texte intégralHeisele, Bernd, Thomas Serre, Sayan Mukherjee et Tomaso Poggio. Feature Reduction and Hierarchy of Classifiers for Fast Object Detection in Video Images. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada458821.
Texte intégral