Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: analiza cech

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza dialleliczna cech ilosciowych mieszancow F2 pszenicy ozimej

100%

Lonc W. , Zalewski D.

tom 58

265-272

Analiza wspolczynnikow sciezek dla cech rozwijajacych sie w trakcie ontogenezy oraz plonu ziarna pszenzyta ozimego

100%

Madry W. , Pietrzykowski R.

nr 3-4

9-22

Zmiennosc i wspolzaleznosc wazniejszych cech rolniczych w populacji pszenzyta ozimego [Triticosecala Wittmack]

100%

Kociuba W.

tom 58

193-199

Metoda wspolczynnikow sciezek w ocenie wspolzaleznosci wybranych cech zyta ozimego i pszenzyta jarego

100%

Golaszewski J. , Koczowska I. , Korona A. , Idzkowska M.

tom 58

157-163

Porównanie liniowych metod PCA (Principal Component Analysis) i LDA (Linear Discriminant Analysis) zastosowanych do klasyfikacji matryc wzbudzeniowo-emisyjnych wybranych grup substancji biologicznych

100%

Leśkiewicz M. , Kaliszewski M. , Mierczyk Z. , Włodarski M.

tom Vol. 65, nr 1

15--31

W pracy porównano właściwości dwóch liniowych metod (PCA i LDA) pozwalających na redukcję wymiarów w trakcie analizy cech oraz zbadano wydajność tych dwóch algorytmów w procesie klasyfikacji wybranego materiału biologicznego na podstawie jego wzbudzeniowo-emisyjnych matryc fluorescencyjnych. Stwierdzono, że metoda LDA redukuje liczbę wymiarów (znaczących zmiennych) bardziej efektywnie niż metoda PCA. Za pomocą algorytmu LDA udało się uzyskać względnie dobre rozróżnienie badanego materiału biologicznego.

Quality of two linear methods (PCA and LDA) applied to reduce dimensionality of feature analysis is compared and efficiency of their algorithms in classification of the selected biological materials according to their excitation-emission fluorescence matrices is examined. It has been found that LDA method reduces the dimensions (or a number of significant variables) more effectively than PCA method. Arelatively good discrimination within the examined biological material has been obtained with the use of LDA algorithm.

Analiza wspolczynnikow sciezek dla cech plonotworczych mieszancow pojedynczych kukurydzy

84%

Lewandowska S. , Kuriata R.

tom 93

479-484

Bass słoneczny (Lepomis gibbosus, L.) w Polsce - analiza cech biometrycznych i merystycznych oraz rozprzestrzenianie się gatunku w aspekcie zmian klimatycznych

67%

Graczyk L. , Mazurkiewicz J. , Florczyk K.

Komunikaty Rybackie

2016

nr 2