НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ И МОДЕЛИ СТОХАСТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ В УСЛОВИЯХ МАЛЫХ ВЫБОРОК
Рассматривается методика построения линейных и нелинейных непараметрических коллективов решающих функций в задачах распознавания образов и восстановления стохастических зависимостей. Предлагаемые системы обеспечивают эффективную обработку информации большой размерности. Приводятся результаты вычислительных экспериментов.
Ключевые слова: непараметрическая статистика, распознавание образов, непараметрические модели, плотность вероятности, малые выборки
