О ЧИСЛЕ РЕШЕНИЙ НЕКОТОРЫХ СПЕЦИАЛЬНЫХ ЗАДАЧ ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЦЕЛОЧИСЛЕННЫХ ДАННЫХ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В классе дискретных перечислительных задач важное место принадлежит задачам поиска в целочисленных данных часто и нечасто встречающихся элементов. Вопросы эффективности такого поиска напрямую связаны с изучением метрических (количественных) свойств множеств частых и нечастых элементов. Предполагается, что исходные данные представлены в виде целочисленной матрицы, строки которой являются описаниями исследуемых объектов в заданной системе числовых характеристик этих объектов, называемых атрибутами. Рассмотрен случай, когда каждый атрибут принимает значения из множества {\(0,1, \ldots ,k - 1\} ,{\text{\;}}k \geqslant 2\). Приведены асимптотические оценки типичного числа специальных частых фрагментов описаний объектов, называемых правильными фрагментами, и оценки типичной длины такого фрагмента. Представлены также новые результаты, касающиеся изучения метрических свойств минимальных нечастых фрагментов описаний объектов.

Об авторах

А. П. Дюкова

ФИЦ ИУ РАН

Email: edjukova@mail.ru
Россия, Москва

Е. В. Дюкова

ФИЦ ИУ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: edjukova@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Баскакова Л.В., Журавлев Ю.И. Модель распознающих алгоритмов с представительными наборами и системами опорных множеств // ЖВМ и МФ. 1981. Т. 21. № 5. С. 1264–1275.
  2. Hammer P.L. Partially Defined Boolean Functions and Cause-effect Relationships // Lecture at the Intern. Conf. on Multi-Attrubute Decision Making Via ORBased Expert Systems. Passau, Germany: University of Passau, 1986.
  3. Дюкова Е.В., Журавлев Ю.И. Дискретный анализ признаковых описаний в задачах распознавания большой размерности // ЖВМ и МФ. 2000. Т. 40. № 8. С. 1264–1278.
  4. Дюкова Е.В., Песков Н.В. Поиск информативных фрагментов описаний объектов в дискретных процедурах распознавания // ЖВМ и МФ. 2002. Т. 42. № 5. С. 741–753.
  5. Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: ФАЗИС, 2006. 159 с.
  6. Dragunov N., Djukova E. and Djukova A. Supervised Classification and Finding Frequent Elements in Data // VIII Intern. Conf. on Information Technology and Nanotechnology (ITNT-2022). Samara, Russian Federation: IEEE, 2022. P. 1–5.
  7. Дюкова Е.В., Дюкова А.П. О сложности обучения логических процедур классификации // Информатика и ее применения. 2022. Т. 16. Вып. 4. С. 57–62.
  8. Андреев А.Е. Об асимптотическом поведении числа тупиковых тестов и длины минимального теста для почти всех таблиц // Пробл. кибернетики. 1984. Вып. 41. С. 117–142.
  9. Дюкова Е.В., Сотнезов Р.М. Асимптотические оценки числа решений задачи дуализации и ее обобщений // ЖВМ и МФ. 2011. Т. 51. № 8. С. 1431–1440.
  10. Носков В.Н., Слепян В.А. О числе тупиковых тестов для одного класса таблиц // Кибернетика. 1972. № 1. С. 60–65.
  11. Aggarwal Charu C. Frequent Pattern Mining. N. Y.: Springer International Publishing, 2014. 469 p. (https://www.charuaggarwal.net/freqbook.pdf).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (32KB)
3.

Скачать (29KB)

© А.П. Дюкова, Е.В. Дюкова, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах