Информатика

Сообщение об ошибке

  • Notice: Undefined index: node в функции izjournal_preprocess_page() (строка 186 в файле /var/www/izvestiya/sites/mmi.sgu.ru/themes/izjournal/template.php).
  • Notice: Trying to get property of non-object в функции izjournal_preprocess_page() (строка 186 в файле /var/www/izvestiya/sites/mmi.sgu.ru/themes/izjournal/template.php).

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ НА ОСНОВЕ СКРЫТЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ ОТДЕЛЬНЫХ СЛОВ

Приведены результаты разработки программных модулей, реализующих систему распознавания речи на основе скрытых Марковских моделей отдельных слов и использования линейного предсказания при кодировании признаков звукового сигнала. Обосновывается структура системы распознавания речи, использующая скрытые марковские модели отдельных слов, состоящая из четырех модулей: модуль выделения слов из звукового потока, модуль анализа признаков слова, модуль обучения скрытых марковских моделей и модуль распознавания слов.

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ, АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ГРАФОВЫХ МОДЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Рассматривается задача поиска сообществ (кластеров) в неориентированных графах (задача кластеризации). Кластеризация - объединение в группы схожих объектов- является одной из фундаментальных задач в области анализа данных. Список прикладных областей, где она применяется, широк: сегментация изображений, маркетинг, борьба с мошенничеством, прогнозирование, анализ текстов и многие другие. На сегодняшний момент не существует универсального эффективного решения данной задачи.

О СХОДИМОСТИ ЖАДНОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПОСТРОЕНИЯ МОНОТОННОЙ РЕГРЕССИИ

В статье представлены жадные алгоритмы, которые используют подход типа Франка - Вульфа для нахождения разреженной монотонной регрессии.  Проблема нахождения монотонной регрессии возникает при сглаживании эмпирических данных, в задачах динамического программирования, математической статистике и во многих других прикладных задачах.  Для решения данной задачи требуется найти неубывающую последовательность точек, имеющую наименьшую ошибку приближения к заданному множеству точек на плоскости.