Classifying and analysis of random composites using structural sums feature vector
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Discriminative analysis of schizophrenia using support vector machine and recursive feature elimination on structural MRI images
Structural abnormalities in schizophrenia (SZ) patients have been well documented with structural magnetic resonance imaging (MRI) data using voxel-based morphometry (VBM) and region of interest (ROI) analyses. However, these analyses can only detect group-wise differences and thus, have a poor predictive value for individuals. In the present study, we applied a machine learning method that com...
متن کاملanalysis of ruin probability for insurance companies using markov chain
در این پایان نامه نشان داده ایم که چگونه می توان مدل ریسک بیمه ای اسپیرر اندرسون را به کمک زنجیره های مارکوف تعریف کرد. سپس به کمک روش های آنالیز ماتریسی احتمال برشکستگی ، میزان مازاد در هنگام برشکستگی و میزان کسری بودجه در زمان وقوع برشکستگی را محاسبه کرده ایم. هدف ما در این پایان نامه بسیار محاسباتی و کاربردی تر از روش های است که در گذشته برای محاسبه این احتمال ارائه شده است. در ابتدا ما نشا...
15 صفحه اولMicromechanical Analysis of Random Composites
Micromechanical Analysis of Random Composites by Michal Šejnoha and Jan Zeman Effective elastic properties are found for a fibrous graphite-epoxy composite system with fibers randomly distributed within a transverse plane section of the composite aggregate. Two different approaches are examined. The first approach assumes a well defined geometry of the fiber arrangement and specific boundary co...
متن کاملStrong Laws for Weighted Sums of Negative Dependent Random Variables
In this paper, we discuss strong laws for weighted sums of pairwise negatively dependent random variables. The results on i.i.d case of Soo Hak Sung [9] are generalized and extended.
متن کاملHigh performance of the support vector machine in classifying hyperspectral data using a limited dataset
To prospect mineral deposits at regional scale, recognition and classification of hydrothermal alteration zones using remote sensing data is a popular strategy. Due to the large number of spectral bands, classification of the hyperspectral data may be negatively affected by the Hughes phenomenon. A practical way to handle the Hughes problem is preparing a lot of training samples until the size ...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences
سال: 2019
ISSN: 1364-5021,1471-2946
DOI: 10.1098/rspa.2018.0698