問題タブ [threshold]

私が扱っている問題 (示されている例は非常に単純化されています) は一般的な問題のようですが、まだ解決策を見つけていません。v1、v2、v3 の 3 つの異なる反応があり、次のように定義されています。

v1: R <-> A + C; v1 = k1*(R - A*C/5000.)

v2: R <-> B + C; v2 = k2*(R - B*C/5000.)

v3: A + B -> P; v3 = k3*A*B

リソース R を使用して、最初の 2 つの反応はそれぞれ A と C および B と C を生成しますが、3 番目の反応は A と B を生成物 P に変換します (k1、k2、k3 は定数で、ここでは 1 に設定されています)。

3 番目の反応は、C が Cthr (ここでは Cthr = 25) と呼ばれる特定のしきい値を超えた場合にのみ発生すると想定されています。それ以外の場合は v3 は 0 です。製品Pの.

私はそれを次のように実装しました：

シミュレーションの出力は次のようになります: http://i50.tinypic.com/apdvkj.png

したがって、最初にしきい値に達するまで (v3 が 0、P が生成されない) 動作するようですが、その後は C が 0 に設定されず、理由がわかりません。
私が取得したいのは、C がしきい値まで生成され、0 に低下し、再び生成され、0 に低下するなど、のこぎり波のように見えることです。
P の時間経過は階段のように見えるはずです (Cthr を超えた場合にのみ生成されます)。

C を 0 に戻し、期待される出力を受け取るために私がしなければならないことを誰かが知っていますか? どうもありがとう！

アプリがスパムのしきい値を超えるとどうなりますか? アプリは削除され、ブラックリストに登録されますか?

画像の赤い領域を認識するタスクがあり、最大限の精度が必要です。しかし、ソース画像の品質はかなり悪いです。cvThreshold を使用して赤い領域が検出されたマスクのノイズを最小限に抑えようとしています。残念ながら、期待される効果はありません。灰色のアーティファクトが残ります。

ここで同時に正常に動作します-保存された画像は純粋な白です:

しきい値の前のマスクの例: http://dl.dropbox.com/u/52502108/input.jpg

しきい値の後のマスクの例: http://dl.dropbox.com/u/52502108/output.jpg

前もって感謝します。コンスタンティン B.

私はここで少し混乱しています。私はニューラルネットワークのテーマから始めたばかりで、最初に構築したものは、各ニューロンにしきい値を設定したステップアクティベーションを使用しました。今、私はシグモイド活性化を実装したくありませんが、このタイプの活性化はしきい値を使用せず、ニューロン間の重みのみを使用しているようです。しかし、これについて私が見つけた情報には、しきい値の単語があり、活性化関数のどこにあるべきかを見つけることができないのは私だけです。

ニューラルネットワークのシグモイド活性化関数でしきい値が使用されていますか？

毎月一定の使用レベルまで無料で提供したいアプリを立ち上げています。ユーザーがしきい値を超えると、アプリは毎月のサブスクリプションを請求します。ただし、サブスクリプションが毎月自動的に更新されることは望ましくありません。むしろ、翌月に使用量をリセットして、ユーザーが閾値を超えなければその月はアプリを無料にしてほしい。

これを実現するための創造的なアイデアはありますか?

次の結果セットがあります。

T-SQLで計算を実行する必要があります。しきい値が指定された場合、レコードは（一時テーブルに）挿入され、しきい値外の値は無視されます。

したがって、この例では、しきい値が500であるとすると、最初のレコードと2番目のレコードが挿入されます。

編集：このシナリオでは現在の合計を処理する必要があるため、たとえば（上記の例を更新）上記のシナリオでは、一時テーブルは1番目と2番目のレコードを挿入し、しきい値500に達したため停止する必要があります。

しきい値を計算する式があります。元のコードは次のとおりです。

その後、次のように変更されました。

元のコードとその背後にあるロジックは理解できますが、前者の改訂版である後者のコードについて説明してもらえますか?

ありがとう。

5 つの人間の行動を分類する分類器 (ガウス混合モデル) を作成します。観測ごとに、分類器はクラスターに属する事後確率を計算します。

0 から 100 までの値のしきい値でパラメーター化されたシステムのパフォーマンスを評価したいと考えています。すべてのしきい値について、すべての観察について、クラスターの 1 つに属する確率がしきい値よりも大きい場合、分類子の結果を受け入れます。それ以外の場合は破棄します。

すべてのしきい値について、真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性の数を計算します。

感度と特異度の 2 つの関数を次のように計算します。

マトラブで：

ROC曲線を持っています。しかし、結果は私が期待するものではありません。

これは、1 つのアクションのしきい値を変化させる、破棄、エラー、修正、感度、および特異性の関数のプロットです。

これは、1 つのアクションの ROC 曲線のプロットです。

これは、同じアクションの ROC 曲線のステムです。

私は間違っていますが、どこにあるのかわかりません。おそらく、特に分類器の結果がしきい値よりも小さい場合に、FP、FN、TP、TN の計算を間違っているため、破棄されます。破棄がある場合、何をインクリメントする必要がありますか?

以下の株式保有を入力画像に適用することで、画質を向上させようとしています。

これは私の入力ファイルです

しきい値を適用することで、すべての線を白で、他のすべての領域を黒で描画する必要がありますが、出力にはいくつかの行がありません。では、この問題を克服する方法を誰かが説明できますか?

これは、しきい値を超えて適用した後の出力です。

私はいくつかの頌歌を含む次の関数を持っています:

以下にいくつかの結果を示します。

州 Y は異なります。理由を説明してもらえますか?

しきい値を正しく設定していないと思います。その方法はありますか？

ありがとう！