Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Восстановление отсутсвующих данных в символьных последовательностях



Год выпуска: 2012
Автор: Мария Сенашова, Михаил Садовский und Антон Рубцов
Издательство: LAP Lambert Academic Publishing
Страниц: 120
ISBN: 9783659239663
Описание
В книге описаны методы восстановления отсутствующих данных, которые работают с символьными последовательностями. Отсутствующая часть последовательности восстанавливается с использованием только той информации, которая содержится в самой последовательности (частотные словари). Для восстановления данных используются следующие методы: кинетическая машина Кирдина, матричное представление частотных словарей и генетические алгоритмы. Обсуждены достоинства и недостатки этих методов. Восстановление отсутствующих данных выполняется без учета семантики. Ни один метод восстановления отсутствующих данных не гарантирует восстановления точных данных и не дает оценок точности восстановленных данных. Можно говорить только о том, что полученные данные наиболее близки к отсутствующим в силу того или иного критерия. В нашем случае таким критерием является условная энтропия. Условная энтропия определяет количество остающейся энтропии после восстановления данных (остающейся неопределенности).


Похожие книги

  1. В.К. Романко. Статистический анализ данных в психологии. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. – 312 с.
  2. В.П. Агальцов. Базы данных. В 2 книгах. Книга 1. Локальные базы данных. – М.: Инфра-М, Форум, 2009. – 352 с.
  3. Сергей Семенов, Вячеслав Давыдов und Светлана Гавриленко. Защита данных в компьютеризированных управляющих системах. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 244 с.
  4. Мария Тимошина. Повышение скорости передачи данных в мультисервисных сетях. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 136 с.
  5. Александр Пыхалов und Александр Букатов. Методы интеграции реляционных баз данных в распределенных сетях. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 172 с.
  6. Андрей Бородин und Сергей Поршнев. Алгоритмы быстрого доступа к многомерным данным в OLAP-системах. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 176 с.
  7. Диана Диденко. Качественное представление пространственных данных в ГИС. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 104 с.
  8. Михаил Медведев. Сжатие данных в условиях ограниченности ресурсов. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 84 с.
  9. Мария Сенашова, Михаил Садовский und Антон Рубцов. Восстановление отсутсвующих данных в символьных последовательностях. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 120 с.
  10. Д.С. Тулупов. Арктическая политика России, Норвегии и Дании в конце ХХ - начале XXI века. – М.: Издательство СПбГУ, 2014. – 164 с.
  11. Натан Марц и Джеймс Уоррен. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени. – М.: Вильямс, 2016. – 368 с.
  12. И.Ю. Торшин, О.А. Громова. Экспертный анализ данных в молекулярной фармакологии. – М.: МЦНМО, 2012. – 688 с.
  13. Падение царского режима. Стенографические отчеты допросов и показаний, данных в 1917 году в Чрезвычайной следственной комиссии Временного Правительства. Том VII. – М.: , . –  с.
  14. Дмитрий Храмов. Сбор данных в Интернете на языке R. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 282 с.
  15. И.Бычков,Г.Ружников,А.Хмельнов,А.Шигаров,А.Гаченко,Е.Фереферов,Ю.Новицкий,Р.Федоров,А.Попова. Интеграция информационно-аналитических ресурсов и обработка пространственных данных в задачах управления территориальным развитием. – М.: СО РАН, 2012. – 368 с.
  16. Д.З. Уздин. Анализ данных в теории распознавания. Алгоритм установления диагноза и некоторые приложения, включая выборы президента. – М.: МАКС Пресс, 2018. – 112 с.
  17. Е.В. Панкратова, И.Н. Смирнова. Анализ данных в программе SPSS для начинающих социологов. – М.: Едиториал УРСС, 2018. – 200 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Базы данных в консалтинге
Информационные технологии управления
Реферат
20 стр.
Информатизация в туризме
Туризм
Курсовая работа
35 стр.
Информатика
Информатика
Реферат
16 стр.
Информатика
Информатика
Реферат
18 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
галинка
спасибо вам за помощь, все защитила на 5