Нові комп'ютерні компоненти для оцінки близькості та розпізнавання двійкових об'єктів, що кодуються символами бінарного алфавіту

Abstract

Численні двійкові міри схожості та відстані дозволяють ефективно вирішувати різноманітні завдання розпізнавання, класифікації, оцінки близькості двійкових послідовностей тощо. Оскільки продуктивність запропонованих систем багато в чому залежить від вибору відповідних заходів та відстаней, багато дослідників витратили чимало зусиль, щоб знайти більш ефективні двійкові співвідношення для вирішення зазначених завдань. Численні двійкові співвідношення, особливо бінарні, були запропоновані та досліджені у різних галузях науки. Однак визначити одну або групу відстаней або подібних заходів ефективних при вирішенні будь-яких завдань не вдавалося. У зв'язку з цим було запропоновано низку нових методів, заснованих на використанні для навчання алгоритмів, і на зовнішній схожості співвідношень, що мають різних назв методів і запропонованих різними фахівцями, та введення попередньої обробки вихідних даних з метою визначення вагових коефіцієнтів при їх використанні.

Numerous binary measures of similarity and distance make it possible to effectively solve various tasks of recognition, classification, estimation of proximity of binary sequences, etc. Since the performance of the proposed systems largely depends on the choice of appropriate measures and distances, many researchers have spent considerable effort to find more efficient binary ratios for solving the mentioned tasks. Numerous binary relations, especially binary ones, have been proposed and investigated in various fields of science. However, it was not possible to determine one or a group of distances or similar measures effective in solving any tasks. In this regard, a number of new methods were proposed, based on the use of algorithms for learning, and on the external similarity of ratios that have different names of methods and proposed by different specialists, and the introduction of pre-processing of the initial data in order to determine the weighting factors when using them.