Добірка наукової літератури з теми "Automatic classification Statistical methods"
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Статті в журналах з теми "Automatic classification Statistical methods"
Couvreur, Christophe, and Yoram Bresler. "Automatic classification of environmental noise sources by statistical methods." Noise Control Engineering Journal 46, no. 4 (1998): 167. http://dx.doi.org/10.3397/1.2828469.
Повний текст джерелаGarnsey, Margaret R. "Automatic Classification of Financial Accounting Concepts." Journal of Emerging Technologies in Accounting 3, no. 1 (January 1, 2006): 21–39. http://dx.doi.org/10.2308/jeta.2006.3.1.21.
Повний текст джерелаChristlieb, N., L. Wisotzki, and G. Graßhoff. "Statistical methods of automatic spectral classification and their application to the Hamburg/ESO Survey." Astronomy & Astrophysics 391, no. 1 (July 29, 2002): 397–406. http://dx.doi.org/10.1051/0004-6361:20020830.
Повний текст джерелаŞtefan, Raluca-Mariana, Măriuţa Şerban, Iulian-Ion Hurloiu, and Bianca-Florentina Rusu. "Kernel Methods for Data Classification." International conference KNOWLEDGE-BASED ORGANIZATION 22, no. 3 (June 1, 2016): 572–75. http://dx.doi.org/10.1515/kbo-2016-0098.
Повний текст джерелаSiracusano, Giulio, Francesca Garescì, Giovanni Finocchio, Riccardo Tomasello, Francesco Lamonaca, Carmelo Scuro, Mario Carpentieri, Massimo Chiappini, and Aurelio La Corte. "Automatic Crack Classification by Exploiting Statistical Event Descriptors for Deep Learning." Applied Sciences 11, no. 24 (December 17, 2021): 12059. http://dx.doi.org/10.3390/app112412059.
Повний текст джерелаGHOSH, ANIL KUMAR, and SMARAJIT BOSE. "FEATURE EXTRACTION FOR CLASSIFICATION USING STATISTICAL NETWORKS." International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 21, no. 07 (November 2007): 1103–26. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001407005855.
Повний текст джерелаAMARO-CAMARGO, ERIKA, CARLOS A. REYES-GARCÍA, EMILIO ARCH-TIRADO, and MARIO MANDUJANO-VALDÉS. "STATISTICAL VECTORS OF ACOUSTIC FEATURES FOR THE AUTOMATIC CLASSIFICATION OF INFANT CRY." International Journal of Information Acquisition 04, no. 04 (December 2007): 347–55. http://dx.doi.org/10.1142/s0219878907001423.
Повний текст джерелаA. S. Hazaa, Muneer, Nazlia Omar, Fadl Mutaher Ba-Alwi, and Mohammed Albared. "Automatic Extraction Of Malay Compound Nouns Using A Hybrid Of Statistical And Machine Learning Methods." International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, no. 3 (June 1, 2016): 925. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i3.9663.
Повний текст джерелаA. S. Hazaa, Muneer, Nazlia Omar, Fadl Mutaher Ba-Alwi, and Mohammed Albared. "Automatic Extraction Of Malay Compound Nouns Using A Hybrid Of Statistical And Machine Learning Methods." International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 6, no. 3 (June 1, 2016): 925. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v6i3.pp925-935.
Повний текст джерелаProtopapas, Pavlos. "Workshop on Algorithms for Time-Series Analysis." Proceedings of the International Astronomical Union 7, S285 (September 2011): 271. http://dx.doi.org/10.1017/s1743921312000737.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Automatic classification Statistical methods"
Latino, Diogo Alexandre Rosa Serra. "Automatic learning for the classification of chemical reactions and in statistical thermodynamics." Doctoral thesis, FCT - UNL, 2008. http://hdl.handle.net/10362/1752.
Повний текст джерелаArshad, Irshad Ahmad. "Using statistical methods for automatic classifications of clouds in ground-based photographs of the sky." Thesis, University of Essex, 2003. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.250129.
Повний текст джерелаShepherd, Gareth William Safety Science Faculty of Science UNSW. "Automating the aetiological classification of descriptive injury data." Awarded by:University of New South Wales. School of Safety Science, 2006. http://handle.unsw.edu.au/1959.4/24934.
Повний текст джерелаMonroy, Chora Isaac. "An investigation on automatic systems for fault diagnosis in chemical processes." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2012. http://hdl.handle.net/10803/77637.
Повний текст джерелаLa seguridad de planta es el problema más inquietante para las industrias químicas. Un fallo en planta puede causar pérdidas económicas y daños humanos y al medio ambiente. La mayoría de los fallos operacionales son previstos en la etapa de diseño de un proceso mediante la aplicación de técnicas de Análisis de Riesgos y de Operabilidad (HAZOP). Sin embargo, existe la probabilidad de que pueda originarse un fallo en una planta en operación. Por esta razón, es de suma importancia que una planta pueda detectar y diagnosticar fallos en el proceso y tomar las medidas correctoras adecuadas para mitigar los efectos del fallo y evitar lamentables consecuencias. Es entonces también importante el mantenimiento preventivo para aumentar la seguridad y prevenir la ocurrencia de fallos. La diagnosis de fallos ha sido abordada tanto con modelos analíticos como con modelos basados en datos y usando varios tipos de técnicas y algoritmos. Sin embargo, hasta ahora no existe la propuesta de un sistema general de seguridad en planta que combine detección y diagnosis de fallos ya sea registrados o no registrados anteriormente. Menos aún se han reportado metodologías que puedan ser automatizadas e implementadas en la práctica real. Con la finalidad de abordar el problema de la seguridad en plantas químicas, esta tesis propone un sistema general para la detección y diagnosis de fallos capaz de implementarse de forma automatizada en cualquier industria. El principal requerimiento para la construcción de este sistema es la existencia de datos históricos de planta sin previo filtrado. En este sentido, diferentes métodos basados en datos son aplicados como métodos de diagnosis de fallos, principalmente aquellos importados del campo de “Aprendizaje Automático”. Estas técnicas de aprendizaje han resultado ser capaces de detectar y diagnosticar no sólo los fallos modelados o “aprendidos”, sino también nuevos fallos no incluidos en los modelos de diagnosis. Aunado a esto, algunas técnicas de mantenimiento basadas en riesgo (RBM) que son ampliamente usadas en la industria petroquímica, son también propuestas para su aplicación en el resto de sectores industriales como parte del mantenimiento preventivo. En conclusión, se propone implementar en un futuro no lejano un programa general de seguridad de planta que incluya el sistema de detección y diagnosis de fallos propuesto junto con un adecuado programa de mantenimiento preventivo. Desglosando el contenido de la tesis, el capítulo uno presenta una introducción general al tema de esta tesis, así como también la motivación generada para su desarrollo y el alcance delimitado. El capítulo dos expone el estado del arte de las áreas relacionadas al tema de tesis. De esta forma, los métodos de detección y diagnosis de fallos encontrados en la literatura son examinados en este capítulo. Asimismo, se propone una taxonomía de los métodos de diagnosis que unifica las clasificaciones propuestas en el área de Inteligencia Artificial y de Ingeniería de procesos. En consecuencia, se examina también la evaluación del performance de los métodos de diagnosis en la literatura. Además, en este capítulo se revisa y reporta el estado del arte correspondiente al “Análisis de Riesgos” y a la “Gestión del Mantenimiento” como técnicas complementarias para la toma de medidas correctoras y preventivas. Por último se abordan los casos de estudio considerados como puntos de referencia en el campo de investigación para la aplicación del sistema propuesto. La tercera parte incluye el capítulo siete, el cual constituye el corazón de la tesis. En este capítulo se presenta el esquema o sistema general de diagnosis de fallos propuesto. El sistema es dividido en tres partes: construcción de los modelos de diagnosis, validación de los modelos y aplicación on-line. Además incluye un modulo de detección de fallos previo a la diagnosis y una metodología de detección de anomalías para la detección de nuevos fallos. Por último, de este sistema se desglosan varias metodologías para procesos continuos y por lote. La cuarta parte de esta tesis presenta la validación de las metodologías propuestas. Específicamente, el capítulo ocho presenta la validación de las metodologías propuestas para su aplicación en procesos continuos y el capítulo nueve presenta la validación de las metodologías correspondientes a los procesos por lote. El capítulo diez valida la metodología de detección de anomalías en procesos por lote reales. Primero es aplicada a un intercambiador de calor escala laboratorio y después su aplicación es escalada a un proceso Foto-Fenton de planta piloto, lo cual corrobora el potencial y éxito de la metodología en la práctica real. Finalmente, la quinta parte de esta tesis, compuesta por el capítulo once, es dedicada a presentar y reafirmar las conclusiones finales y las principales contribuciones de la tesis. Además, se plantean las líneas de investigación futuras y se lista el trabajo desarrollado y presentado durante el periodo de investigación.
Fu, Qiang. "A generalization of the minimum classification error (MCE) training method for speech recognition and detection." Diss., Georgia Institute of Technology, 2008. http://hdl.handle.net/1853/22705.
Повний текст джерелаGorecki, Christophe. "Classification par échantillonnage de la densité spectrale d'énergie : Application à l'étude statistique des surfaces et à l'analyse de particules." Besançon, 1989. http://www.theses.fr/1989BESA2015.
Повний текст джерелаDimara, Euthalie. "L'agriculture grecque : une étude chronologique et régionale par l'analyse des correspondances et la classification automatique." Paris 6, 1988. http://www.theses.fr/1988PA066199.
Повний текст джерелаSastre, Jurado Carlos. "Exploitation du signal pénétrométrique pour l'aide à l'obtention d'un modèle de terrain." Thesis, Université Clermont Auvergne (2017-2020), 2018. http://www.theses.fr/2018CLFAC003/document.
Повний текст джерелаThis research focuses on the site characterization of shallow soils using the dynamic cone penetrometer Panda® which uses variable energy. The main purpose is to study and propose several techniques as part of an overall method in order to obtain a ground model through a geotechnical campaign based on the Panda test.This work is divided into four parts, each of them it is focused on a specific topic :first of all, we introduce the main site characterization techniques, including the dynamic penetrometer Panda. Then, we present a brief overview of the geotechnical model and the mathematical methods for the characterization of uncertainties in soil properties;the second part deals with the automatic identification of physical homogeneous soil units based on penetration's mechanical response of the soil using the Panda test. Following a study about the soil layers identification based only on expert's judgment, we have proposed statistical moving window procedures for an objective assessment. The application of these statistical methods have been studied for the laboratory and in situ Panda test;the third part focuses on the automatic classification of the penetrations curves in the homogeneous soil units identified using the statistical techniques proposed in part II. An automatic methodology to predict the soil grading from the dynamic cone resistance using artificial neural networks has been proposed. The framework has been studied for two different research problems: the classification of natural soils and the classification of several crushed aggregate-bentonite mixtures;finally, the last chapter was devoted to model the spatial variability of the dynamic cone resistance qd based on random field theory and geostatistics. In order to reduce uncertainty in the field where Panda measurements are carried out, we have proposed the use of conditional simulation in a three dimensional space. This approach has been applied and studied to a real site investigation carried out in an alluvial mediterranean deltaic environment in Spain. Complementary studies in order to improve the proposed framework have been explored based on another geotechnical campaign conducted on a second experimental site in France
Wei, Yi. "Statistical methods on automatic aircraft recognition in aerial images." Thesis, University of Strathclyde, 2002. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.248947.
Повний текст джерелаKim, Heeyoung. "Statistical methods for function estimation and classification." Diss., Georgia Institute of Technology, 2011. http://hdl.handle.net/1853/44806.
Повний текст джерелаКниги з теми "Automatic classification Statistical methods"
Statistical methods for speech recognition. Cambridge, Mass: MIT Press, 1997.
Знайти повний текст джерелаLogunova, Oksana, Petr Romanov, and Elena Il'ina. Processing of experimental data on a computer. ru: INFRA-M Academic Publishing LLC., 2020. http://dx.doi.org/10.12737/1064882.
Повний текст джерелаAmbergen, A. W. Statistical uncertainties in posterior probabilities. Amsterdam: Centrum voor Wiskunde en Informatica, 1993.
Знайти повний текст джерелаVasilʹev, D. V. Uskorennoe statisticheskoe modelirovanie sistem upravlenii͡a︡. Leningrad: Ėnergoatomizdat, Leningradskoe otd-nie, 1987.
Знайти повний текст джерелаT, Denison David G., ed. Bayesian methods for nonlinear classification and regression. Chichester, England: Wiley, 2002.
Знайти повний текст джерелаA, Oliver M., and Webster R, eds. Statistical methods in soil and land resource survey. Oxford [England]: Oxford University Press, 1990.
Знайти повний текст джерелаCanada, Canada Agriculture, ed. Optimal set covering for biological classification. Ottawa: Agriculture Canada, 1993.
Знайти повний текст джерелаClarke, Stevens H. Probationer recidivism in North Carolina: Measurement and classification of risk. [Chapel Hill]: Institute of Government, University of North Carolina at Chapel Hill, 1988.
Знайти повний текст джерелаGriffiths, A. Evaluation of clustering methods for automatic document classification: Final report for the period October 1982 to September 1984. Sheffield: Dept. of Information Studies, University of Sheffield, 1985.
Знайти повний текст джерелаSeo, Eun-Gyoung. An experiment in automatic indexing with Korean texts: A comparison of syntactico-statistical and manual methods. Ann Arbor, Mich: University Microfilms International, 1993.
Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Automatic classification Statistical methods"
Dey, Abhishek, and Kashi Nath Dey. "Automated Glaucoma Detection from Fundus Images of Eye Using Statistical Feature Extraction Methods and Support Vector Machine Classification." In Lecture Notes in Networks and Systems, 511–21. Singapore: Springer Singapore, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-3953-9_49.
Повний текст джерелаWehenkel, Louis A. "Statistical Methods." In Automatic Learning Techniques in Power Systems, 47–70. Boston, MA: Springer US, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-5451-6_3.
Повний текст джерелаRizzi, Alfredo. "Statistical Methods for Cryptography." In Data Analysis and Classification, 13–21. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-03739-9_2.
Повний текст джерелаHastie, Trevor, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman. "Linear Methods for Classification." In The Elements of Statistical Learning, 1–37. New York, NY: Springer New York, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/b94608_4.
Повний текст джерелаHastie, Trevor, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman. "Linear Methods for Classification." In The Elements of Statistical Learning, 101–37. New York, NY: Springer New York, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7_4.
Повний текст джерелаHastie, Trevor, Jerome Friedman, and Robert Tibshirani. "Linear Methods for Classification." In The Elements of Statistical Learning, 79–113. New York, NY: Springer New York, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-21606-5_4.
Повний текст джерелаEguchi, Shinto, and Osamu Komori. "Classification." In Minimum Divergence Methods in Statistical Machine Learning, 179–95. Tokyo: Springer Japan, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-56922-0_7.
Повний текст джерелаTsuda, Koji. "Graph Classification Methods in Chemoinformatics." In Handbook of Statistical Bioinformatics, 335–51. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16345-6_16.
Повний текст джерелаHonerkamp, Josef. "Statistical Tests and Classification Methods." In Graduate Texts in Physics, 483–507. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-28684-1_13.
Повний текст джерелаHonerkamp, Josef. "Statistical Tests and Classification Methods." In Advanced Texts in Physics, 445–69. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04763-7_13.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Automatic classification Statistical methods"
Alqadah, Hatim F., H. Howard Fan, and John A. Plaga. "Comparison of Time-Frequency Classification Methods for Intelligent Automatic Jettisoning Device of Helmet- Mounted Display Systems." In 2007 IEEE/SP 14th Workshop on Statistical Signal Processing. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/ssp.2007.4301355.
Повний текст джерелаDima, M., and T. Dima. "DEEP LEARNING FOR AUTOMATIC RF-MODULATION CLASSIFICATION." In 9th International Conference "Distributed Computing and Grid Technologies in Science and Education". Crossref, 2021. http://dx.doi.org/10.54546/mlit.2021.28.31.001.
Повний текст джерелаRamakrishnan, Sabitha, V. Akshaya, S. Kishor, and T. Thyagarajan. "Real time implementation of arrhythmia classification algorithm using statistical methods." In 2017 Trends in Industrial Measurement and Automation (TIMA). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/tima.2017.8064824.
Повний текст джерелаUcar, Ferhat, Omer Faruk Alcin, Besir Dandil, and Fikret Ata. "Machine learning based power quality event classification using wavelet — Entropy and basic statistical features." In 2016 21st International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/mmar.2016.7575171.
Повний текст джерелаBlazquez, Desamparados, Josep Domenech, José A. Gil, and Ana Pont. "Automatic detection of e-commerce availability from web data." In CARMA 2016 - 1st International Conference on Advanced Research Methods and Analytics. Valencia: Universitat Politècnica València, 2016. http://dx.doi.org/10.4995/carma2016.2016.3603.
Повний текст джерелаAlibekov, M. R. "Diagnosis of Plant Biotic Stress by Methods of Explainable Artificial Intelligence." In 32nd International Conference on Computer Graphics and Vision. Keldysh Institute of Applied Mathematics, 2022. http://dx.doi.org/10.20948/graphicon-2022-728-739.
Повний текст джерелаChen, Yubao. "Intelligent Diagnosis of the Root Cause for Rejects in the Automatic Transmission Assembly Process." In ASME 1998 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 1998. http://dx.doi.org/10.1115/imece1998-1021.
Повний текст джерелаLima Angelo dos Santos, Laura, Nadege Bize-Forest, Giovanna de Fraga Cameiro, Adna Grazielly Paz de Vasconcelos, and Patrick Pereira Machado. "Unsupervised Facies Pattern Recognition of Brazilian Pre-Salt Carbonates Borehole Images." In 2022 SPWLA 63rd Annual Symposium. Society of Petrophysicists and Well Log Analysts, 2022. http://dx.doi.org/10.30632/spwla-2022-0129.
Повний текст джерелаBritto, Larissa, and Luciano Pacífico. "Classificação de Espécies de Plantas Usando Extreme Learning Machine." In Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2019. http://dx.doi.org/10.5753/eniac.2019.9268.
Повний текст джерелаBobby, Thomas Christy, and Swaminathan Ramakrishnan. "Evaluation of Human Femur Bone Radiographic Images Using AdaBoost and Support Vector Machines." In ASME 2011 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. ASMEDC, 2011. http://dx.doi.org/10.1115/imece2011-65107.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Automatic classification Statistical methods"
Ryan, F. M., D. N. Anderson, K. K. Anderson, D. N. Hagedorn, K. T. Higbee, N. E. Miller, T. Redgate, and A. C. Rohay. Statistical classification methods applied to seismic discrimination. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), June 1996. http://dx.doi.org/10.2172/257361.
Повний текст джерелаEngel, Bernard, Yael Edan, James Simon, Hanoch Pasternak, and Shimon Edelman. Neural Networks for Quality Sorting of Agricultural Produce. United States Department of Agriculture, July 1996. http://dx.doi.org/10.32747/1996.7613033.bard.
Повний текст джерелаBurks, Thomas F., Victor Alchanatis, and Warren Dixon. Enhancement of Sensing Technologies for Selective Tree Fruit Identification and Targeting in Robotic Harvesting Systems. United States Department of Agriculture, October 2009. http://dx.doi.org/10.32747/2009.7591739.bard.
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