@article{Li Q.-B. 2020-11-27,
author = { Li Q.-B. ,  Wei Y. ,  Li W.-J. },
title = {Метод точного распознавания образов космических целей с помощью нечетко-приблизительного алгоритма ближайшего соседа по информационной энтропии},
year = {2020},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Предлагается нечетко-приблизительный алгоритм ближайшего соседа по информационной энтропии (EFRNN) для повышения точности распознавания похожих космических целей, который является улучшением алгоритма нечеткого ближайшего соседа. Путем введения веса признака, определенного с использованием информационной энтропии, рассматриваются и количественно оцениваются характеристики всех обучающих выборок. Предложенный алгоритм в сочетании с теорией нечетких множеств может в определенной степени преодолеть нечеткую неопределенность, вызванную перекрытием классов, и грубую неопределенность, вызванную недостаточными функциями. Результаты моделирования показывают, что классификатор EFRNN дает общую точность классификации 95.83%. Предлагаемый алгоритм прост и эффективен для распознавания похожих космических целей, не требует предустановленных параметров и сложной предварительной обработки. },
URL = {https://www.academjournals.by/publication/15959},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/15913},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}