Поиск сложных непериодических шаблонов в последовательности чисел и символов методами локальной геометрии
Аннотация
Приводится краткое описание новой технологии обнаружение логических закономерностей на базе представлений локальной геометрии. Описываются особенности ее применения для поиска сложных непериодических шаблонов в последовательностях чисел и символов. Приводятся примеры.Литература
Главные компоненты временных рядов: метод «Гусеница» (Под ред. Д. Л. Данилова и А. А. Жиглявского). — Санкт-Петербург Государственный университет, 1997.
Richard J. Povinelli Time series data mining: Identifying temporal patterns for characterization and prediction of time series events. — A Dissertation submitted of the Graduated School, Marguette University, in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy. — Milwaukee, Wisconsin. —- December, 1999.
Fayyad U. M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthrsamy R. Advances in knowledge discovery and data mining. — Menlo Park, California: AAAI Press, 1996.
Дюк В. А. Обработка данных на ПК в примерах. — СПб: "Питер", 1997.
Duke V. A. Latent knowledge extraction by methods of local geometry: development of expert system for keen appendicitis diagnostics // Proc. Int. Conf. On Informatics and Control (ICI&C 97), St. Petersburg, Russia, 1997, vol. 2, p.p. 663–668.
Дюк В. А. Формирование знаний в системах искусственного интеллекта: геометрический подход (ч. 4, глава 2) // Телемедицина. Новые информационные технологии на пороге XXI века. — СПб: «Анатолия», 1998. С. 367–389.
Дюк В. А. От данных к знаниям — новые возможности обработки баз данных // Тр. Межд. науч. конф. «Интеллектуальные системы и информационные технологии управления (Псков, 19–23 июня 2000 г.). — СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. — с. 438-440.
Richard J. Povinelli Time series data mining: Identifying temporal patterns for characterization and prediction of time series events. — A Dissertation submitted of the Graduated School, Marguette University, in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy. — Milwaukee, Wisconsin. —- December, 1999.
Fayyad U. M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthrsamy R. Advances in knowledge discovery and data mining. — Menlo Park, California: AAAI Press, 1996.
Дюк В. А. Обработка данных на ПК в примерах. — СПб: "Питер", 1997.
Duke V. A. Latent knowledge extraction by methods of local geometry: development of expert system for keen appendicitis diagnostics // Proc. Int. Conf. On Informatics and Control (ICI&C 97), St. Petersburg, Russia, 1997, vol. 2, p.p. 663–668.
Дюк В. А. Формирование знаний в системах искусственного интеллекта: геометрический подход (ч. 4, глава 2) // Телемедицина. Новые информационные технологии на пороге XXI века. — СПб: «Анатолия», 1998. С. 367–389.
Дюк В. А. От данных к знаниям — новые возможности обработки баз данных // Тр. Межд. науч. конф. «Интеллектуальные системы и информационные технологии управления (Псков, 19–23 июня 2000 г.). — СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. — с. 438-440.
Опубликован
2002-04-01
Как цитировать
Дюк,. (2002). Поиск сложных непериодических шаблонов в последовательности чисел и символов методами локальной геометрии. Труды СПИИРАН, 2(1), 263-268. https://doi.org/10.15622/sp.1.19
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
