Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 18.188.40.207
    [SESS_TIME] => 1713276737
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => f65307d53109a4dbbb1eff7b44ed5dff
    [UNIQUE_KEY] => 113620b068defddffcc3d72c66442bf8
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2005 год, номер 1

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ СИМВОЛЬНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ

О. И. Нечаева
(Новосибирск)
Страницы: 57-70
Подраздел: АНАЛИЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация

Рассматриваются алгоритмы кластеризации символьных последовательностей с использованием расстояния Левенштейна, основанные на методе k-средних и нейронной сети Кохонена. Приводятся описание и сравнительная характеристика по времени и точности двух эвристических алгоритмов нахождения ядра в кластерах: алгоритма выбора ядра из кластера и алгоритма подсчета символов. Оценивается возможность применения метода k-средних с переходом к частотным словарям для кластеризации различных типов символьных последовательностей. Сравниваются по времени и качеству алгоритмы кластеризации векторов в евклидовом пространстве методом k-средних и с помощью нейронной сети Кохонена.