TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: Sử dụng hàm cực đại trong bài toán nhận dạng = Using maximum function in discrimination analysis

Dựa vào hàm cực đại của các hàm mật độ chúng tôi đã đưa ra một phương pháp mới rất thuận lợi cho bài toán nhận dạng trong các trường hợp khác nhau. Việc tìm hàm cực đại và tính sai số Bayes cũng được khảo sát. Hai chương trình được viết để tính toán cụ thể. Từ khóa: Hàm cực đại, hàm mật độ xác suất, nhận dạng, sai số Bayes. 1. GIỚI THIỆU Nhận dạng một phần tử mới thuộc tổng thể nào trong số k tổng thể đã cho là một hướng thống kê có rất nhiều. | TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH CN TẬP 12 SÓ 07 - 2009 SỬ DỤNG HÀM CỰC ĐẠI TRONG BÀI TOÁN NHẬN DẠNG Võ Văn Tài 1 Tô Anh Dũng 2 1 Trường Đại học Cần Thơ 2 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên ĐHQG-HCM Bài nhận ngày 07 tháng 04 năm 2009 hoàn chỉnh sửa chữa ngày 17 tháng 06 năm 2009 TÓM TĂT Dựa vào hàm cực đại của các hàm mật độ chúng tôi đã đưa ra một phương pháp mới rất thuận lợi cho bài toán nhận dạng trong các trường hợp khác nhau. Việc tìm hàm cực đại và tính sai số Bayes cũng được khảo sát. Hai chương trình được viết để tính toán cụ thê. Từ khóa Hàm cực đại hàm mật độ xác suất nhận dạng sai số Bayes. 1. GIỚI THIỆU Nhận dạng một phần tử mới thuộc tổng thể nào trong số k tổng thể đã cho là một hướng thống kê có rất nhiều ứng dụng trong thực tế với nhiều lĩnh vực khác nhau Nông nghiệp y học kinh tế . Đặc biệt với sự bùng nổ thông tin hiện nay thì những ứng dụng này ngày càng trở nên đa dạng và cần thiết hơn. Chính vì vậy ngày càng có nhiều bài toán học nghiên cứu đến vấn đề này. Bài toán nhận dạng được đặt ra như sau Từ một tập hợp gồm n phần tử mà ta biết rõ các phần tử đến từ tổng thể nào trong số k tổng thể dựa trên n biến quan sát từ mỗi phần tử đưa ra một qui luật để khi có phần tử mới thì biết cách xếp vào tổng thể nào là thích hợp nhất. Bài toán nhận dạng hiện đang được nhiều nhà toán học quan tâm tuy nhiên trong việc giải quyết nó theo sự hiểu biết của chúng tôi nhiều khía cạnh liên quan của bài toán này vẫn chưa có lời giải một cách trọn vẹn. Hiện tại có nhiều phương pháp giải quyết bài toán này trong đó phương pháp Bayes được xem có nhiều ưu điểm nhất vì nó giải quyết được bài toán cho tập dữ liệu bất kỳ và tính được xác suất sai lầm trong nhận dạng. Tuy nhiên trong thực tế tính toán theo phương pháp này còn rất nhiều khó khăn bởi việc xác định hàm mật độ xác suất việc tính tích phân việc xác định sai bài viết này dựa trên phương pháp Bayes chúng tôi đưa ra một phương pháp được gọi là phương pháp hàm cực đại rất thuận lợi cho việc lập trình tính toán. 2. .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• Bài toán nhận dạng
• Hàm cực đại
• sai số Bayes
• Hàm mật độ xác suất
• Sai số Bayes
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học