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Robustness In Statistical Pattern Recognition (Cód: 6109375)

Yurij Kharin; Iu S. Kharin; Y. Kharin

SPRINGER VERLAG POD

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Robustness In Statistical Pattern Recognition

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Descrição

This monograph is devoted to problems of robust (stable) statistical pattern recognition. Experimental data to be classified usually deviate from assumed hypothetical probability models of the data. In
such cases traditional decision rules constructed by means of the classical pattern recognition theory based on a fixed hypothetical model of the data often become non-stable, and the classification risk increases
non-controllably. The book concentrates on three main problems: robustness evaluation for classical decision rules in the presence of distortion; estimation of critical levels of distortions for given values of the
robustness factor; and the construction of robust decision rules with stable classification risk regarding certain types of distortions. Theoretical results are illustrated by computer modelling and by application to
medical diagnostics. Audience: This volume is primarily intended for mathematicians, statisticians, and engineers in applied mathematics, computer science and cybernetics. It is also
recommended as a textbook for a one-semester course for advanced undergraduate and graduate students training in the indicated fields.

Características

Produto sob encomenda Sim
Marca SPRINGER VERLAG POD
Cód. Barras 9780792342670
Altura 23.40 cm
I.S.B.N. 9780792342670
Profundidade 1.91 cm
Referência 9780792342670
Ano da edição 1996
Idioma Inglês
Número de Páginas 320
Peso 0.45 Kg
Largura 15.60 cm
AutorYurij Kharin; Iu S. Kharin; Y. Kharin

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