Identificación de electrodomésticos

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Bol El objetivo de este trabajo es proponer un nuevo sistema de identificación de electrodomésticos. Nuestra primera aportación es proponer un sistema de identificación basado en la utilización de parámetros estadísticos de armónicos y la aplicación del clasificador KNN combinado con el método de reglas de votación. Los resultados obtenidos muestran que la extracción de 500 parámetros, basada en la estimación de la media estadística y la desviación estándar, combinada con la clasificación KNN y la estrategia de la regla de votación, proporciona la mejor tasa de clasificación CR del 94,97%. Nuestra segunda contribución consiste en reducir la dimensionalidad utilizando una representación compacta de los parámetros (denominada DWE) que se basa en la estimación de la media y la desviación estándar de la energía calculada en cada nivel de descomposición diádica del análisis wavelet. También se extraen de este análisis dos descriptores denominados LWE y WCC aplicando respectivamente el logaritmo de la energía total y la transformada discreta del coseno. Los resultados muestran que el descriptor WCC ofrece un CR máximo del 98,13%.

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El objetivo de este trabajo es proponer un nuevo sistema de identificación de electrodomésticos. Nuestra primera aportación es proponer un sistema de identificación basado en la utilización de parámetros estadísticos de armónicos y la aplicación del clasificador KNN combinado con el método de reglas de votación. Los resultados obtenidos muestran que la extracción de 500 parámetros, basada en la estimación de la media estadística y la desviación estándar, combinada con la clasificación KNN y la estrategia de la regla de votación, proporciona la mejor tasa de clasificación CR del 94,97%. Nuestra segunda contribución consiste en reducir la dimensionalidad utilizando una representación compacta de los parámetros (denominada DWE) que se basa en la estimación de la media y la desviación estándar de la energía calculada en cada nivel de descomposición diádica del análisis wavelet. También se extraen de este análisis dos descriptores denominados LWE y WCC aplicando respectivamente el logaritmo de la energía total y la transformada discreta del coseno. Los resultados muestran que el descriptor WCC ofrece un CR máximo del 98,13%.

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Pagina's: 88, Paperback, Ediciones Nuestro Conocimiento


Productspecificaties

Merk Ediciones Nuestro Conocimiento
EAN
  • 9786202416467
Maat

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