НовостиВыпускиАвторыТребованияКонтакты

Таврический Вестник Информатики и Математики


Главное Меню



Новости

Все Выпуски

Авторы Публикаций

Члены Редакционного Совета

Требования К
Оформлению Статей


Адрес Редакции

Скачать
Стилевой Файл


Скачать Пример
Статьи в TEX




[Зайти На Сайт]


 Ramblers Top100

Rating@Mail.ru
  Информатика и программирование

ТВИМ №1 за 2005



УДК: 519.6, стр.: 75-81
Анафиев Айдер Сератович

Решение задачи обучения по прецедентам методом минимизации сложности модели



В данной работе рассматрниастсн один из подходов решения задачи обучения по прецедентам, основанный на минимизации сложности мидели искомой функции. Вводятся понятия модели функции, шаблона класса функций, сложности модели функции, сложности функции. На основании предложенного подхода решается задача восстановления псевдобулевой функции по прецедентам. Приводится пример решения подобной задачи.

У даній роботі розглядається один з підходів рішення задачі навчання по прецедентах, заснований на мінімізації складності моделі шуканої функції. Уводяться поняття моделі функції, шаблона класу функцій, складності моделі функції, склад пості функції. На підставі запропонованого підходу вирішується задача відновлення псевдобулевой функції по прецедентах. Приводиться приклад рішення подібної задачі.
УДК: 519.9, стр.: 25-34
Донской Владимир Иосифович

Колмогоровская сложность классов общерекурсивных функций с ограниченной ёмкостью



Доказано двойное неравенство VCD(S) ≤ Kl(S)< VCD(S)log l, где VCD(S) - размерность Вапника-Червоненкеса некоторого семейства общерекурсивных функций, Kl(S) - колмогоровская сложность этого семейства функций S,l - длина выборки. Предложен новый pVCD подход для оценивания VCD на основании приведенного выше двойного неравенства.

Доведено подвійну нерівність VCD(S) ≤ Kl(S)< VCD(S)log l, где VCD(S) -розмірність Вапніка-Червоненкіса деякого сімейства загальнорекурсивнюс функцій, Kl(S) - колмогоровська складність цього сімейства функцій S,l - довжина вибірки. Запропоновано новий pVCD підхід для оцінювання VCD на підставі приведеної вище подвійної нерівності.
УДК: 681.3.06, стр.: 35-48
Емельянов Геннадий Мартинович, Михайлов Дмитрий Владимирович

Построение Модели Управления предикатного слова на основе его лексикографического толкования



Описывается, предложенная авторами методика поиска потенциальных характеристик глубинных синтаксических актантов предикатного слова по элементам лексикографического толкования. Более подробно рассматривается идея алгоритма распознавания ролевых ориентаций семантических валентностей.

Описується запропонована авторами методіка потенційних характеристик глибинних синтаксичних актантів предикатного слова по елементам лексикографічного толковання. Біліш докладно розглянуто ідеї алгоритму розпізнавання ролевих орієнтацій семантичних валентностей.
УДК: 519.9, стр.: 61-74
Голодников Александр Николаевич, Левашко Татьяна Петровна, Пепеляев Владимир Анатольевич

Новые подходы к оцениванию параметров в гиббсовских моделях распознавания образов



В статье рассмотрен подход к решению задач распознавания образов, который основан на использовании гиббсовских случайных полей. Критичным в гиббсовских моделях является оценивание параметров гиббсовского распределения. Один из возможных подходов к решению этой задачи использует принцип максимума ентропии, согласно которому в качестве искомого гиббсовского распределения выбирается распредиление вероятностей, которое бы было настолько неинформативным, это возможно при условии наличии частичной информации. В статье предлагается альтернативный подход к выбору гиббсовског распределения, согласно когорому осуществляется поиск распределений, при которых достигается максимальное или минимальное значение вероятностей наблюдаемого случайного объекта.

У статті розглянуто підхід до розв`язування задач розпізнавання образів, що основано на використанні гиббсовських випадкових полів. Критичним в гиббсовських моделях є оцінювання параметрів гиббсовського розподілу. Один з можлмих підходів до розв`язування цієї задачі використовує принцип максимума ентропії, згідно якому в якості шуканого гиббсокького розподілу Обирається розподіл ймовірностей, яке б було настільки неінформативним, наскільки це можливо при умовi наявності частково, iнформацiї. В статтi пропонується альтернативний пiдхiд до вибору гиббсовського розподлу, згiдно якому здiйснюється пошук розподiлiв, при яких досягається максимальне або мінiмальне значення ймовірностей випадкового об`єкта, що спостерiгається.
УДК: 517.977, стр.: 3-15
Наконечный Александр Григорьевич, Подлипенко Юрий Константинович, Левошич Олег Леонидович

Прогнозирование решений начально-краевых задач сопряжения для параболических уравнений с неполными данными



Рассматриваются системы, описываемые начально-краевыми задачами для параболических уравнений второго порядка в частных производных с разрывными коэффициентами. По наблюдениям за состоянием систем на конечном временном интервале найдены минимаксные оценки для функционалов от решений этих начально-краевых задач в произвольный момент времени в будущем.При этом предполагалось, что правые части уравнений, граничные условия, условия сопряжения и ошибки измерений точно не известны, а известны лишь множества, которым они принадлежат, и что информация о начальных условиях отсутствует. Установлено, что нахождение минимаксных оценок сводится к решению некоторых систем интегро-дифференциальных уравнений.

Розглядаються системи, які описуються початково-крайовими задачами для параболічних рівнянь другого порядку в частинних похідних із розривними коефіцієнтами. За спостереженнями стану систем на скінченному часовому інтервалі знайдені мінімаксні прогнозні оцінки функціоналів від розв`язків цих початкопо-крайових задач у довільний момент часу в майбутньому. При цьому припускаеться, що праві частини рівнянь, граничні умови, умовин спряження, а також похибки вимірів точно не відомі, а відомі лише множини, яким вони належать і, що іпформація відносно початкових умов відсутня, Встановлено, що знаходження мінімаксних прогнозних оцінок зводиться до розв`язання деяких систем інтегро-диференціальних рівнянь.


2003-2008, г. Симферополь ©Таврический Университет им. В.И.Вернадского,
© Крымский научный центр Национальной Академии наук и Министерства образования и науки Украины