Винокурова, Е. А.2016-06-132016-06-132012Винокурова, Е. А. Проблемы компрессии данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей / Е. А. Винокурова // Прикладная радиоэлектроника : науч.-техн. журн. – Х. : ХНУРЭ, 2012. – Т. 11, № 2. – С. 250–254.http://openarchive.nure.ua/handle/document/863Предложено архитектуру и алгоритм обучения всех параметров вэйвлет-нейро-компрессора данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей данных. Вэйвлет-нейро-компрессор позволяет сжимать не только данные, поданные в виде таблиц “объект-свойство”, но и нестационарные нелинейные временные ряды в on-line режиме. Предложенный подход может быть использован для решения задач интеллектуальной обработки сигналов произвольной природы и в задачах аутентификации пользователей по их биометрическому образу. An architecture and all parameters learning algorithm of a wavelet-neuro-compressor of mass data to detect local features under uncertainty conditions are proposed. The wavelet-neuro-compressor allows to compress not only data in an “object-property” table but non-stationary nonlinear time series in the on-line mode. The proposed approach can be used for solving of different problems of intelligent signal processing and in the tasks of authenticating users by their biometric image.ruсжатие данных большого объемавэйвлет-нейро-компрессорнестационарные временные рядыmass data compressionauthenticationnon-stationary time seriesArticle