Search academic texts

Information × Registration Number 2120U009257, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title THE POLAR COORDINATES BASED HASHING FOR DATA DIMENSIONALITY REDUCTION popup.author Субботін С. О.Subbotin S. A. popup.publication 22-12-2020 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/218598 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Для скорочення розмірності даних в задачах розпізнавання та діагностування на основі гешування виникає необхідність скорочення витрат часу на формування гешувального перетворення.Мета. Мета роботи – зменшення витрат часу на скорочення розмірності даних шляхом створення методу гешування, що не потребує вирішення оптимізаційної задачі пошуку найкращого випадкового перетворення, а також зменшення втрат локальних властивостей простору ознак.Метод. Запропоновано метод формування гешу, який переводить координати екземплярів з вихідної системи ознак у багатовимірну полярну систему координат, на основі яких, дискретизуючи полярні координати, за допомогою евристик різним способами кодує і комбінує значення дискретизованих полярних координат, формуючи геші екземплярів, з яких в якості результуючого перетворення вибирає найкраще у системі заданих критеріїв на основі мінімізації кількості колізій, при яких екземпляри різних класів і різних значеннях вихідних ознак, отримують однакові геши. Це дозволяє автоматизувати формування гешувальних перетворень, виключити необхідність вирішення оптимізаційних задач перебору випадкових проекцій, забезпечивши скорочення витрат часу, а також робить гешувальне перетворення більш вільним від нав'язування даним розбиття простору ознак, непритаманної їм природи, що дозволяє підвищити узагальнюючі властивості і точність перетворень. Запропоновано критерії оцінювання якості гешувальних перетворень, що містять визначення кількостей позитивних і негативних колізій, а також оцінювання на їхній основі ймовірностей відповідних колізій. Це дозволяє автоматизувати аналіз і вибір гешувальних перетворень для скорочення розмірності даних в задачах розпізнавання та діагностування.Результати. Проведено експериментальне дослідження, яке підтвердило працездатність запропонованих методів при вирішенні практичних завдань.Висновки. Розроблене математичне забезпечення може бути рекомендовано для вирішення завдань скорочення размірності даних.  popup.nrat_date 2026-02-09 Close