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International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Band 34 (2024): Heft 1 (March 2024)
Uneingeschränkter Zugang
An Empirical Study of a Simple Incremental Classifier Based on Vector Quantization and Adaptive Resonance Theory
Sylwester Czmil
Sylwester Czmil
,
Jacek Kluska
Jacek Kluska
und
Anna Czmil
Anna Czmil
| 26. März 2024
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Band 34 (2024): Heft 1 (March 2024)
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Online veröffentlicht:
26. März 2024
Seitenbereich:
149 - 165
Eingereicht:
01. Juni 2023
Akzeptiert:
24. Sept. 2023
DOI:
https://doi.org/10.61822/amcs-2024-0011
Schlüsselwörter
incremental learning
,
data classification
,
vector quantization
,
adaptive resonance theory
,
classification performance
© 2024 Sylwester Czmil et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Sylwester Czmil
Department of Control and Computer Engineering, Rzeszow University of Technology
Rzeszów, Poland
Jacek Kluska
Department of Control and Computer Engineering, Rzeszow University of Technology
Rzeszów, Poland
Anna Czmil
Department of Control and Computer Engineering, Rzeszow University of Technology
Rzeszów, Poland