Запис Детальніше

Образний підхід до обчислення кількості інформації та оцінки її цінності

Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Образний підхід до обчислення кількості інформації та оцінки її цінності
The figurative approach to calculate the amount of information and estimates its values
 
Creator Заяць, В. М.
Заяць, М. М.
 
Contributor Університет природничо-технологічний (UTP), м. Бидгощ, Польща
Національний університет “Львівська політехніка”
 
Subject теорія інформації
кількість інформації
ймовірність
алгоритм
образ
цінність інформації
theory of information
quantity of information
probability
algorithm
pattern
value of information
004.93.1
 
Description Розглянуто різні підходи до визначення та обчислення основних понять теорії
інформації, зокрема кількості інформації та оцінки її цінності на підставі статистичних
міркувань (класичний підхід), теорії алгоритмів (алгоритмічний підхід) та теорії
розпізнавання образів (образний підхід). Здійснено їх порівняльний аналіз та відзначено
сфери їх ефективного застосування. Запропоновано новий підхід, який дає змогу
кількісно оцінити цінність інформації.
Existent approaches to determination of basic concepts of information theory, coming
from the statistical reasoning (classic approach), theory of algorithms (algorithmic approach)
and theory of pattern recognition (vivid approach) are examined. Their comparative analysis is
conducted. Approach which enables in number to estimate the value of information is offered.
 
Date 2018-11-13T15:34:29Z
2018-11-13T15:34:29Z
2017-03-28
2017-03-28
 
Type Article
 
Identifier Заяць В. М. Образний підхід до обчислення кількості інформації та оцінки її цінності / В. М. Заяць, М. М. Заяць // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 872. — С. 93–100.
http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42945
Zaiats V. M. The figurative approach to calculate the amount of information and estimates its values / V. M. Zaiats, M. M. Zaiats // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — No 872. — P. 93–100.
 
Language uk
 
Relation Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі, 872, 2017
1. Бриллюэн Л. Наука и теория информации / Л. Бриллюэн. – М.: Госиздат, 1960. – 392 с.
2. Хартли Р. В. Теория информации и её приложения / Р.В. Хартли. – М.: Физматгиз, 1959. – 356 с.
3. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / К. Шеннон. – М.: Изд-во иностран. л-ры, 1963. – 286 с.
4. Колмогоров А. Н. Три подхода к определению понятия “количество информации” / А. Н. Колмогоров // Проблемы передачи информации. – Т.1. – Вып. 1. – 1965. – С. 63–67.
5. Харкевич А. А. О ценности информации / А. А. Харкевич // Проблемы кибернетики. – Вып. 4. Физматгиз. – 1960. – С. 53–57.
6. Партико З. В. Образна концепція теорії інформації / З. В. Партико.– Львів: Вид-во ЛНУ ім. І. Франка, 2001. – 98 с.
7. Бонгард М. М. О понятии “полез- ная информация” / М. М. Бонгард // Проблемы кибернетики. Вып. 8. – Физматгиз. – 1963. –С. 71–102.
8. Теслер Г. С. Новая кибернетика / Г. С. Теслер. – К.: Логос, 2004. – 404 с.
9. Сявавко М. С. Ентропія як показник розмитості нечіткої множини / М. С. Сявавко, М. І. Рожанківська // Зб. наукових праць ЛДІНТУ ім. В. Чорновола. – № 2. – 2009. – С. 3–19.
10. De Luca A. On the convergence of entropy measures of fussy sets / A. De Luca, S. Termini // Kybernetes. – Vol. 6. – 1971. –P. 219–227.
11. Шустер Г. Детерминированный хаос: введение. / Г. Шустер; пер. с англ. – М.: Мир,1988. – С. 240.
12. Заяць В. М. Математичний опис системи розпізнавання користувача комп’ютера / В. М. Заяць, М. М. Заяць // Зб. “Фізико-математичне моделювання та інформаційні технології”. – Львів. – 2005. – Вип. 1. – С. 146–152.
13. Харкевич А. А. Опознание образов / А. А. Харкевич // Радиотехника. – 1959. – Т. 14. – С. 15–19.
14. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания / К. Фукунага. – М.: Наука, 1979.– 512 с.
15. Горелик А. Л. Методы распознавания / А. Л. Горелик, В. А. Скрипник. – М.: Высшая школа, 1989. – С. 232.
16. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен. / Р. Дуда, П. Харт.– М.: Мир, 1976.– С. 512.
17. Заяць В. М. Визначення пріоритету детермінованих ознак при побудові системи розпізнавання об’єктів / В. М. Заяць, О. Шокира // Зб. праць науково-практичної конф. ЛДІНТУ імені В. Чорновола “Математичне моделювання складних систем”. – 2007. – С. 135–137.
18. Заяць В. М. Архітектура подіє-орієнтованих систем на прикладі системи розпізнавання рукописного тексту / В. М. Заяць, Д. О. Іванов // Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка” “Комп’ютерна інженерія та інформаційні технології”. – Львів. – 2004. – № 530. – С. 78–83.
19. Томашевський О. М. Методи та алгоритми системи захисту інформації на основі нейромережевих технологій: автореф. дис. ...канд. техн. наук: 05.13.23 / О. М. Томашевський – Львів, 2002. – С. 20.
20. Чалая Л. Є. Сравнительный анализ методов аутентификации. Computer journal of Man-Machine Studies. – 1988. – Vol. 28, n. 1.– P. 67–76.
21. Cohell O. Biometric Identification System Based in Keyboard Filtering / O. Cohel., J. Badia, G. Torres // Proc. Of XXXIII Annual IEEE International Carnahan Conference of Security Technology. – 1999. – P. 203–209.
22. Вовк О. Б. Проблеми захисту шрифтів як специфічних об’єктів авторського права / О. Б. Вовк // Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка” “Інформаційні системи та мережі”. – 2008. – № 610. – С. 85–83.
23. Платонов А.В. Використання експертних ситуативних моделей у сфері державної безпеки / А. В. Платонов, І. В. Баклан, К. В. Крамер // Зб. праць міжнар. наукової конф. ISDMCI’ 2008. – Т. 1. – Євпаторія,2008. – С. 39–43.
24. Суздальцев А. И. Определение психофизического состояния оперативного персонала по клавиатурному почерку на нефтеперерабатывающих мини-заводах / А. И. Суз- дальцев, В. А. Лобанова, В. Г. Абашин // Нефтегазовое дело. – 2006. – С. 1–6.
25 Zayats V. Structural method of hand-written text recognition / V. Zayats, D. Ivanov // Pros. International Conf. “The experience of designing and application of CAD systems in microelectronics”. – Lviv–Polyana, 2005. –P. 493–494.
26. Mccarthy J. Recursive functions of symbolic expressions and their computation by machine // Comm. ACM. – 1960. – Vol. 3. – P. 184–195.
27. Бадаєв Ю.І. Теорія функціонального програмування. Мови CommonLisp та AutoLisp. – К., 1999. – 150 с.
28. Заяць В. М. Функційне програмування: навч. підручник. – Львів: Бескид Біт, 2003. – 160 с.
29. Хендерсон П. Функ- циональное программирование. Применение и реализация. – М.: Мир, 1983. – 349 с.
30. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта.– М.: Вильямс, 2004. – 640 с.
31. Ин Ц., Соломон Д. Использование Турбо-Пролога; пер.с англ. – М.: Мир, 1993. – 608 с.
32. Заяць В.М. Логічне програмування: Ч. 1: Конспект лекцій з дисципліни “Логічне програмування” для студентів базового напрямку 6.08.04 “Програмне забезпечення автоматизованих систем”. – Львів: Вид-во Нац. ун-ту “Львівська політехніка”, 2002. – 48 с.
33. Макаллистер Дж. Искусственный интеллект и Пролог на микро ЭВМ. – М.: Машиностроение, 1990. – 240 с.
34. Заяць В. М., Заяць М. М. Логічне і функційне програмування: навч. посіб. – Львів: Бескид-Біт,2006. – 352 с.
35. Erich Gamma, Richard Helm, Ralih Johnson, John Vlissides. Wzorce projektowe, 2012.
36. Nilsson N. J. Principles of Artificial Intelligence. – Tioga– Springer–Verlag, 1980. – 164 с. 37. Stanislaw Wrycha i inni. UML 2.1. Cwiczenia.
1. Brilliuen L. Nauka i teoriia informatsii, L. Brilliuen, M., Hosizdat, 1960, 392 p.
2. Khartli R. V. Teoriia informatsii i ee prilozheniia, R.V. Khartli, M., Fizmathiz, 1959, 356 p.
3. Shennon K. Raboty po teorii informatsii i kibernetike, K. Shennon, M., Izd-vo inostran. l-ry, 1963, 286 p.
4. Kolmohorov A. N. Tri podkhoda k opredeleniiu poniatiia "kolichestvo informatsii", A. N. Kolmohorov, Problemy peredachi informatsii, V.1, Iss. 1, 1965, P. 63–67.
5. Kharkevich A. A. O tsennosti informatsii, A. A. Kharkevich, Problemy kibernetiki, Iss. 4. Fizmathiz, 1960, P. 53–57.
6. Partyko Z. V. Obrazna kontseptsiia teorii informatsii, Z. V. Partyko, Lviv: Vyd-vo LNU im. I. Franka, 2001, 98 p.
7. Bonhard M. M. O poniatii "polez- naia informatsiia", M. M. Bonhard, Problemy kibernetiki. Iss. 8, Fizmathiz, 1963. –P. 71–102.
8. Tesler H. S. Novaia kibernetika, H. S. Tesler, K., Lohos, 2004, 404 p.
9. Siavavko M. S. Entropiia yak pokaznyk rozmytosti nechitkoi mnozhyny, M. S. Siavavko, M. I. Rozhankivska, Zb. naukovykh prats LDINTU im. V. Chornovola, No 2, 2009, P. 3–19.
10. De Luca A. On the convergence of entropy measures of fussy sets, A. De Luca, S. Termini, Kybernetes, Vol. 6, 1971. –P. 219–227.
11. Shuster H. Determinirovannyi khaos: vvedenie., H. Shuster; transl. from English – M., Mir,1988, P. 240.
12. Zaiats V. M. Matematychnyi opys systemy rozpiznavannia korystuvacha kompiutera, V. M. Zaiats, M. M. Zaiats, Zb. "Fizyko-matematychne modeliuvannia ta informatsiini tekhnolohii", Lviv, 2005, Iss. 1, P. 146–152.
13. Kharkevich A. A. Opoznanie obrazov, A. A. Kharkevich, Radiotekhnika, 1959, V. 14, P. 15–19.
14. Fukunaha K. Vvedenie v statisticheskuiu teoriiu raspoznavaniia, K. Fukunaha, M., Nauka, 1979, 512 p.
15. Horelik A. L. Metody raspoznavaniia, A. L. Horelik, V. A. Skripnik, M., Vysshaia shkola, 1989, P. 232.
16. Duda R. Raspoznavanie obrazov i analiz stsen., R. Duda, P. Khart, M., Mir, 1976, P. 512.
17. Zaiats V. M. Vyznachennia priorytetu determinovanykh oznak pry pobudovi systemy rozpiznavannia obiektiv, V. M. Zaiats, O. Shokyra, Zb. prats naukovo-praktychnoi konf. LDINTU imeni V. Chornovola "Matematychne modeliuvannia skladnykh system", 2007, P. 135–137.
18. Zaiats V. M. Arkhitektura podiie-oriientovanykh system na prykladi systemy rozpiznavannia rukopysnoho tekstu, V. M. Zaiats, D. O. Ivanov, Visnyk Nats. un-tu "Lvivska politekhnika" "Kompiuterna inzheneriia ta informatsiini tekhnolohii", Lviv, 2004, No 530, P. 78–83.
19. Tomashevskyi O. M. Metody ta alhorytmy systemy zakhystu informatsii na osnovi neiromerezhevykh tekhnolohii: avtoref. dys. ...kand. tekhn. nauk: 05.13.23, O. M. Tomashevskyi – Lviv, 2002, P. 20.
20. Chalaia L. Ye. Sravnitelnyi analiz metodov autentifikatsii. Computer journal of Man-Machine Studies, 1988, Vol. 28, n. 1, P. 67–76.
21. Cohell O. Biometric Identification System Based in Keyboard Filtering, O. Cohel., J. Badia, G. Torres, Proc. Of XXXIII Annual IEEE International Carnahan Conference of Security Technology, 1999, P. 203–209.
22. Vovk O. B. Problemy zakhystu shryftiv yak spetsyfichnykh obiektiv avtorskoho prava, O. B. Vovk, Visnyk Nats. un-tu "Lvivska politekhnika" "Informatsiini systemy ta merezhi", 2008, No 610, P. 85–83.
23. Platonov A.V. Vykorystannia ekspertnykh sytuatyvnykh modelei u sferi derzhavnoi bezpeky, A. V. Platonov, I. V. Baklan, K. V. Kramer, Zb. prats mizhnar. naukovoi konf. ISDMCI 2008, V. 1, Yevpatoriia,2008, P. 39–43.
24. Suzdaltsev A. I. Opredelenie psikhofizicheskoho sostoianiia operativnoho personala po klaviaturnomu pocherku na neftepererabatyvaiushchikh mini-zavodakh, A. I. Suz- daltsev, V. A. Lobanova, V. H. Abashin, Neftehazovoe delo, 2006, P. 1–6.
25 Zayats V. Structural method of hand-written text recognition, V. Zayats, D. Ivanov, Pros. International Conf. "The experience of designing and application of CAD systems in microelectronics", Lviv–Polyana, 2005. –P. 493–494.
26. Mccarthy J. Recursive functions of symbolic expressions and their computation by machine, Comm. ACM, 1960, Vol. 3, P. 184–195.
27. Badaiev Yu.I. Teoriia funktsionalnoho prohramuvannia. Movy CommonLisp ta AutoLisp, K., 1999, 150 p.
28. Zaiats V. M. Funktsiine prohramuvannia: navch. pidruchnyk, Lviv: Beskyd Bit, 2003, 160 p.
29. Khenderson P. Funk- tsionalnoe prohrammirovanie. Primenenie i realizatsiia, M., Mir, 1983, 349 p.
30. Bratko I. Prohrammirovanie na iazyke Proloh dlia iskusstvennoho intellekta, M., Viliams, 2004, 640 p.
31. In Ts., Solomon D. Ispolzovanie Turbo-Proloha; per.s anhl, M., Mir, 1993, 608 p.
32. Zaiats V.M. Lohichne prohramuvannia: Ch. 1: Konspekt lektsii z dystsypliny "Lohichne prohramuvannia" dlia studentiv bazovoho napriamku 6.08.04 "Prohramne zabezpechennia avtomatyzovanykh system", Lviv: Vyd-vo Nats. un-tu "Lvivska politekhnika", 2002, 48 p.
33. Makallister Dzh. Iskusstvennyi intellekt i Proloh na mikro EVM, M., Mashinostroenie, 1990, 240 p.
34. Zaiats V. M., Zaiats M. M. Lohichne i funktsiine prohramuvannia: tutorial – Lviv: Beskyd-Bit,2006, 352 p.
35. Erich Gamma, Richard Helm, Ralih Johnson, John Vlissides. Wzorce projektowe, 2012.
36. Nilsson N. J. Principles of Artificial Intelligence, Tioga– Springer–Verlag, 1980, 164 p. 37. Stanislaw Wrycha i inni. UML 2.1. Cwiczenia.
 
Rights © Національний університет „Львівська політехніка“, 2017
© Заяць В. М., Заяць М. М., 2017
 
Format 93-100
8
application/pdf
image/png
 
Coverage Львів
 
Publisher Видавництво Львівської політехніки