Энтропия бинарной матрицы и её применение в задачах анализа многомерных данных

(Материалы к гранту по проекту РФФИ 05-08-65501-А)


 
Предлагается подход к решению проблемы построения процедур автоматической классификации многомерных данных на основе использования  энтропии бинарной матрицы. Потребность использования таких процедур обусловлена необходимостью одновременного выявления и компактного описания структурных особенностей многомерных данных, описывающих объекты распознавания и состояния сложных технических и биологических систем, что позволяет снизить затраты времени и вычислительные ресурсы при последующей обработке, хранении, передаче данных по каналам связи и выполнении др. операций. Приведен явный вид энтропии бинарной матрицы. Эффективность использования процедур классификации и градации данных, построенных на основе использования энтропии бинарной матрицы, показана на кластеризации признаков цветов ириса, сегментации последовательности текущих спектров речевого сигнала и изображений.
 
 
 
Н.И. Куренков, д-р техн. наук, доц.
С.Н. Ананьев, канд. техн. наук, доц.
"Энтропия бинарной матрицы и её применение в задачах анализа многомерных данных"