DETERMINISTIC AND EVOLUTIONARY EXTRACTION OF DELTA-LOGNORMAL PARAMETERS: PERFORMANCE COMPARISON
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A theory, called the Kinematic Theory of Rapid Human Movement, was proposed a few years ago to analyze rapid human movements, called the Kinematic Theory of Rapid Human Movements, based on a delta-lognormal equation that globally describes the basic properties of the velocity profiles of an end-effector using seven parameters. This realistic model has been very useful for proposing original solutions to various pattern recognition problems (signature segmentation and verification, handwriting analysis and synthesis, etc.). Most of these applications rely on the use of an efficient algorithm to extract the delta-lognormal parameters from real data with the best possible fit. In this paper, we compare two such algorithms: a deterministic one, based on nonlinear regression, and a Breeder Genetic algorithm. The performance of these two algorithms and of their combinations are compared using the same artificial database, composed of analytical delta-lognormal profiles and their noisy versions (20 dB SNR). In the free-noise case, the analysis of the experimental results shows that the deterministic approach leads to better results than the evolutionary one, while under the extremely noisy conditions selected, the evolutionary approach seems to be less sensitive to noise, but is nevertheless less successful than the deterministic search.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle