Знание-ориентированный подход к адаптации алгоритмов

• Datum: 2008
• 1. Verfasser: Шинкаренко, В.И.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
• Schlagworte: Обучающие и экспертные системы
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6982
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Знание-ориентированный подход к адаптации алгоритмов / В.И. Шинкаренко // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 388-395. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Предлагается методика формирования альтернативно адаптивных алгоритмов. Знания вырабатываются с
 использованием показателей степени превосходства и области превосходства алгоритмов. Для адаптации к
 исходным данным алгоритмов выявляются их атрибуты, по ним исходные данные кластеризуются методом
 максиминного расстояния. Разработано программное обеспечение для построения альтернативно адаптивных
 алгоритмов. Экспериментально исследованы возможности их применения к решению задачи сжатия данных
 без потерь. Пропонується методика формування альтернативно адаптивних алгоритмів. Знання визначаються з
 застосуванням показників ступеня та області переваги алгоритмів. Для адаптації до вхідних даних алгоритмів
 виявляються їх атрибути, за ними вхідні дані кластеризуються методом максимінних відстаней. Розроблене
 програмне забезпечення для формування альтернативно адаптивних алгоритмів. Експериментально досліджені
 можливості їх застосування при стисканні файлів без втрат. The method to alternatively adaptive algorithm‘s designing is offered. Knowledge extracts with use such
 measures as degree of the superiority and area of the superiority of algorithms. The attributes of source data
 of algorithm‘s are detected and clustered by method of minimum and maximum distances. The specific
 software is developed for designing alternatively adaptive algorithms. Facilities of their application to the
 decision of a problem of lost-free compression of data are experimentally investigated.