Проблемы компрессии данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей - Винокурова, Е. А. (ХНУРЭ, 2012)
Предложено 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.
Keywords: сжатие данных большого объема; вэйвлет-нейро-компрессор; нестационарные временные ряды; mass data compression; authentication; non-stationary time series