The problem of decomposition of a training sequence (TS) is formulated. Two types of TS decomposition for a centralized database are formulated. Theorems concerning memory occupancy by the TS after decomposition are proved. The calculation complexity of decomposition algorithms is estimated. The results of a calculation experiment are presented that illustrate memory occupancy depending on the decomposition type, the redundancy of features in the tree, the path, and the tree height.
PL
Sformułowano problem dekompozycji ciągu uczącego (CU). Zdefiniowano dwa rodzaje dekompozycji CU dla scentralizowanej bazy danych (SBD). Udowodniono twierdzenia dotyczące zajętości pamięci przez CU po dekompozycji. Oszacowano złożoność obliczeniową algorytmów dekompozycji. Przedstawiono wyniki eksperymentu obliczeniowego ilustrującego zajętość pamięci w zależności od rodzaju dekompozycji, redundancji cech w drzewie i na ścieżce oraz wysokości drzewa.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In the last few years Vector Quantisation has become an important technique in speech and image compression and recognition. The jump from one dimension to the multiple ones allows wealth of new ideas, concepts, techniques and applications. In this paper there is enclosed a desription of vector quantisation idea, the design techniques, optimization methods and practical implementations.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.