Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635051)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии  / №1 2013

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ КЛАССИФИКАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫМИ ФУНКЦИЯМИ (90,00 руб.)

0   0
Первый авторСирота
АвторыЦуриков А.В.
Страниц8
ID511704
АннотацияРассматриваются модели классификации многомерных данных с использованием радиально-базисных функций, применительно к задаче создания контентно-зависимых цифровых водяных знаков. Исследуется вероятность ошибки классификации многомерных данных в зависимости от размерности признакового пространства
УДК621.391:396
Сирота, А.А. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ КЛАССИФИКАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫМИ ФУНКЦИЯМИ / А.А. Сирота, А.В. Цуриков // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2013 .— №1 .— С. 154-161 .— URL: https://rucont.ru/efd/511704 (дата обращения: 05.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

УДК 621.391:396 МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ КЛАССИФИКАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫМИ ФУНКЦИЯМИ А. А. <...> Сирота, А. В. Цуриков Воронежский государственный университет Поступила в редакцию 14.03.2013 г. Аннотация. <...> Рассматриваются модели классификации многомерных данных с использованием радиально-базисных функций, применительно к задаче создания контентно-зависимых цифровых водяных знаков. <...> Исследуется вероятность ошибки классификации многомерных данных в зависимости от размерности признакового пространства. <...> Ключевые слова: цифровой водяной знак, классификация данных, нейронные сети, радиально-базисные функции. <...> The paper determines approaches to creating high-dimensional data classifiers using radial-basis functions for developing content-dependent digital watermarks. <...> ВВЕДЕНИЕ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Одними из перспективных технологий, в которых находят применение методы и алгоритмы классификации данных, являются технологии цифровых водяных знаков (ЦВЗ), используемые для защиты авторских прав на объекты цифрового контента [1]. <...> Наиболее часто ЦВЗ применяются для разметки мультимедиа файлов, служащими контейнерами для скрытного (стеганографического) встраивания идентификационных данных. <...> Существует несколько способов встраивания информации в текстовые контейнеры. <...> Известны методы текстовой стеганографии, такие как метод выравнивания пробелами, метод чередования маркеров конца строки, двоичных нулей, знаков одинакового начертания и другие. <...> Поэтому возникает задача обоснования новых способов © Сирота А. А., Цуриков А. В., 2013 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 13-01-97507 р_центр_ а 154 создания ЦВЗ, которые являются инвариантными формату представления текста и привязанными только к содержанию текста (контентно-зависимыми). <...> В работах [1-3] для создания ЦВЗ в объектах мультимедиа (цифровые изображения, аудио и видеофайлы данных) используется аппарат искусственных нейронных сетей, позволяющий реализовать <...>