Метод построения системы памяти для хранения и поиска многомерных пространственно-временных последовательностей - page 8

MBRMeasure. Необходимо отметить, что согласно данным работы [7]
величина доли ошибочныхраспознаваний, не превышающая 0,10, счи-
тается приемлемой характеристикой меры.
Значительным преимуществом предложенного способа оценки по-
хожести последовательностей является возможность оценки по непол-
ным запросам, т.е. когда на вход функции оценки подается лишь часть
сохраненной последовательности. В табл. 2 приведены интервалы из-
менений значений
ρ
при распознавании запросов, длина которыхсо-
ставляет 50% и 25% общей длины сохраненной последовательности.
Таблица 2
Интервалы значенийдоли ошибочных распознаваний
ρ
для различных
методов расчета меры близости, различных тестовых последовательностейи
для различных длин запросов
Методы расчета
Тестовые последовательности
ASL,
5 классов,
50 %
ASL,
5 классов,
25%
ASL,
10 клас-
сов, 50 %
ASL,
10 клас-
сов, 25 %
Данные
ASL +шум,
50 %
Данные
ASL +шум,
25 %
Евклидова мера 0,04–0,24 0,04–0,60 0,03–0,1 0,05–
0,52
0,22–0,40 0,54–
0,68
LCSS (
d
= 20
,
e
= 0
,
1
)
0,04–0,72 0,12–0,68 0,18–
0,75
0,08–
0,72
0,26–0,86 0,44–
0,92
MBRMeasure
(
λ
= 5
,
δ
= 0
,
05
)
0,04–0,36 0,0–0,28 0,08–
0,25
0,13–
0,33
0,24–0,44 0,20–
0,64
Диапазоны ошибочныхраспознаваний соответствуют разбросу по-
казателей, которые возникают при задании различныхначальныхто-
чек выбора фрагмента запроса. Начальные элементы различныхслов
в ASL достаточно похожи друг на друга и поэтому доля ошибочных
распознаваний выше. Средние части траекторий, наоборот, значитель-
но отличаются друг от друга и доля ошибок на этихучасткахпадает.
В целом видно, что выразительность предложенного критерия не хуже
выразительности евклидовой метрики.
Экспериментальные данные, приведенные в табл. 1 и 2, показы-
вают обоснованность выбора критерия близости пространственно-
временныхпоследовательностей на основе представления одной из
нихпоследовательностью
n
-мерныхпараллелепипедов.
Построение подсистемы памяти на основе хаотического про-
цессора.
Рассмотрим построение памяти для числовыхпоследова-
тельностей на основе хаотических процессоров, как это описано
А.С. Дмитриевым [7]. В работе [7] предлагается построить такое
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2007. № 2 111
1,2,3,4,5,6,7 9,10,11,12,13,14,15,16
Powered by FlippingBook