Год выпуска: 2013 Автор: Hassan Farsi and Pouriya Etezadifar Издательство: LAP Lambert Academic Publishing Страниц: 92 ISBN: 9783659364600
Описание
In this book, first, we introduce Huffman coding and present some examples for more clarification. We then present Huffman problems in form of some examples. Next, we explain Probability Density Function (PDF) for a stream. Our aim in this chapter is to fit a function on probability density curve representing an information stream using artificial Neural Network (NN). This methodology results in a specific function which represents a memorize able probability density curve. We then use the resulting function for information compression by Huffman algorithm. For this aim, first we introduce the basis of neural network with some examples and then we show popular transfer function using in NN. Also, we represent neural network structure which is applied in this chapter. We next propose two different algorithms for information encoding and decoding using time variable estimation of probability density function. In order to evaluate the proposed algorithm, the percentage of compression...
Ирина, я просто в восторге!!! Даже, наверное, это я слабо выразилась. Я ее всю естественно не читала, но то, что я отрывками прочитала, и просмотрела, мне понравилось ужасно. Если работу оценят на пять, я вам вышлю еще 2000 рублей. (1000 за то, что она (уже) нравится мне, и 1000 за огромный труд.) Спасибо еще раз!!!