Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2020

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Approach to creating an ensemble on a hierarchy of clusters using model decisions correlation

Manziuk Eduard A., Wójcik Waldemar, Barmak Olexander V., Krak Iurii V., Kulias Anatolii I., Drabovska Vira A., Puhach Vitalina M., Sundetov Samat, Mussabekova Aisha

Przegląd Elektrotechniczny

2020

R. 96, nr 9

108--113

In the article, an approach based on clustering is proposed, according to which the influence of an individual model is inversely proportional to the volumes of aggregated groups. With this approach, the influence of an individual solution of the model, which differs from others, is significantly increased. Aggregation of groups is made in direct proportion to the correlation of decisions. Moreover, the aggregation of groups of models is performed according to the hierarchical structure of the ensemble. The solutions of strongly correlated groups of models are replaced by a single cluster solution. This solution at the next level can be grouped with other closest groups of models. Due to this architecture, the level of influence of a single solution of the model is increased. The main advantage of the proposed approach is the determination of the structure of the ensemble depending on the correlation of model decisions. Clusterization of decisions for features of similarity enhances the role of diversity and allows levelling out the error of an individual decision at a local level and to provide acceptable global indicators of cluster efficiency. Advantage of the proposed approach is the possibility of building an ensemble based on the properties of the correlation parameters.

W artykule zaproponowano podejście oparte na grupowaniu, zgodnie z którym wpływ modelu indywidualnego jest odwrotnie proporcjonalny do wielkości grup zagregowanych. Dzięki takiemu podejściu wpływ indywidualnego rozwiązania modelu, różniącego się od innych, jest znacząco zwiększony. Agregacja grup jest dokonywana w sposób wprost proporcjonalny do korelacji decyzji. Ponadto agregacja grup modeli odbywa się zgodnie z hierarchiczną strukturą zespołu. Rozwiązania silnie skorelowanych grup modeli są zastępowane przez jedno rozwiązanie klastrowe. Rozwiązanie to na kolejnym poziomie może być grupowane z innymi najbliższymi grupami modeli. Ze względu na taką architekturę zwiększa się poziom wpływu pojedynczego rozwiązania modelu. Główną zaletą proponowanego podejścia jest określenie struktury zespołu w zależności od korelacji decyzji modelowych. Klasteryzacja decyzji dla cech podobieństwa zwiększa rolę różnorodności i pozwala na wyrównanie błędu pojedynczej decyzji na poziomie lokalnym oraz zapewnienie akceptowalnych globalnych wskaźników efektywności klastra. Zaletą proponowanego podejścia jest możliwość budowania zespołu w oparciu o właściwości parametrów korelacji.

Rapid Text Entry Using Mobile and Auxiliary Devices for People with Speech Disorders Communication

Krak Iurii V., Barmak Olexander V., Bahrii Ruslan O., Wójcik Waldemar, Rakhmetullina Saule, Amirgaliyeva Saltanat

International Journal of Electronics and Telecommunications

2020

Vol. 66, No. 2

273--279

The article considers information technology for the realization of human communication using residual human capabilities, obtained by organizing text entry using mobile and auxiliary devices. The components of the proposed technology are described in detail: the method for entering text information to realize the possibility of introducing a limited number of controls and the method of predicting words that are most often encountered after words already entered in the sentence. A generalized representation of the process of entering text is described with the aid of an ambiguous virtual keyboard and the representation of control signals for the selection of control elements. The approaches to finding the optimal distribution of the set of alphabet characters for different numbers of control signals are given. The method of word prediction is generalized and improved, the statistical language model with "back-off" is used, and the approach to the formation of the training corpus of the spoken Ukrainian language is proposed.