Key points are not available for this paper at this time.
يعاني التعرف على الأسماك الحية في المواطن المائية المفتوحة من عدم اليقين العالي في العديد من البيانات. للتخفيف من هذه المشكلة دون استبعاد تلك البيانات، يجب على النظام تعلم هرم الأنواع بحيث يمكن تعيين تسميات عالية المستوى للبيانات الغامضة. في هذه الورقة، تم اقتراح خوارزمية تصنيف جزئي هرمية منهجية للتعرف على أنواع الأسماك تحت الماء. يتم تطبيق التصنيف الجزئي في كل مستوى من هرم الأنواع بحيث يتوقف تصنيف الخشن إلى الدقيق بمجرد أن تكون ثقة القرار منخفضة. من خلال تعريف دالة الفائدة الأسية، نصيغ اختيار عتبة القرار كمشكلة تحسين. كما يتم التركيز على الصفات من الأجزاء التشريحية المهمة للأسماك لتوليد أوصاف مميزة للميزات. تظهر التجارب أن الطريقة المقترحة تحقق دقة تصل إلى 94%، مع معدل قرار جزئي أقل من 5%، على صور الأسماك تحت الماء ذات عدم اليقين العالي وعدم توازن الفئات.
دراسة تشوانغ وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.