Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Дискретный анализ и исследование операций
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Дискретн. анализ и исслед. опер.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Дискретный анализ и исследование операций, 2022, том 29, выпуск 1, страницы 18–32
DOI: https://doi.org/10.33048/daio.2022.29.713 (Mi da1290) 		 
Вычислительная сложность двух задач когнитивного анализа данных

О. А. Кутненкоab

a Институт математики им. С. Л. Соболева, пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия
b Новосибирский гос. университет, ул. Пирогова, 2, 630090 Новосибирск, Россия
PDF полного текста (327 kB)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.33048/daio.2022.29.713
Аннотация: Доказана NP-трудность в сильном смысле двух задач когнитивного анализа данных: задачи таксономии (кластеризации)  — разбиения неклассифицированной выборки объектов на непересекающиеся подмножества  — и задачи выбора подмножества типичных представителей классифицированной выборки, состоящей из объектов двух образов. Первую задачу можно рассматривать как частный случай второй задачи при условии, что один из образов состоит из одного объекта. Для количественной оценки качества множества выбранных типичных представителей выборки используется функция конкурентного сходства (FRiS-функция), с помощью которой оценивается сходство объекта с ближайшим типичным объектом. Ил. 1, библиогр. 18.
Ключевые слова: NP-трудность, таксономия (кластеризация), выбор типичных объектов (прототипов), функция конкурентного сходства.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации FWNF-2022-0015
Исследование выполнено в рамках государственного задания ИМ СО РАН (проект № FWNF–2022–0015).
Статья поступила: 26.04.2021
Переработанный вариант: 02.12.2021
Принята к публикации: 03.12.2021
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.87+519.854
Образец цитирования: О. А. Кутненко, “Вычислительная сложность двух задач когнитивного анализа данных”, Дискретн. анализ и исслед. опер., 29:1 (2022), 18–32
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Kut22}
\by О.~А.~Кутненко
\paper Вычислительная сложность двух задач когнитивного анализа данных
\jour Дискретн. анализ и исслед. опер.
\yr 2022
\vol 29
\issue 1
\pages 18--32
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/da1290}
\crossref{https://doi.org/10.33048/daio.2022.29.713}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=4412506}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/da1290
  • https://www.mathnet.ru/rus/da/v29/i1/p18
    • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Дискретный анализ и исследование операций
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:175
    PDF полного текста:27
    Список литературы:51
    Первая страница:7
     
      Обратная связь:
    math-net2025_04@mi-ras.ru     		 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025