| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кобяк, И. П. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-03T12:30:56Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-03T12:30:56Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Кобяк, И. П. Асимптотика для вероятности пропуска ошибки при наблюдении векторов переходов / И. П. Кобяк // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 328–335. | ru_RU |
| dc.identifier.isbn | 978-985-7267-09-5 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43879 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассмотрен метод идентификации случайных процессов оценками вероятности наблюдения векторов переходов. Определено соотношение для одной из верхних границ вероятности пропуска ошибки, соответствующее предложенному алгоритму при регистрации заданных пар событий в асимптотике. Полученное соотношение позволило выполнить сравнение уровней ошибки, порождаемых методом наблюдения векторов переходов с известными алгоритмами формирования контрольных кодов, такими как сигнатурный анализ и счет векторов состояний. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Бестпринт | ru_RU |
| dc.subject | публикации ученых | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | субдинамические объекты | ru_RU |
| dc.subject | идентификация последовательностей | ru_RU |
| dc.subject | сигнатурный анализ | ru_RU |
| dc.subject | subdominic objects | ru_RU |
| dc.subject | identification of sequences | ru_RU |
| dc.subject | signature analysis | ru_RU |
| dc.title | Асимптотика для вероятности пропуска ошибки при наблюдении векторов переходов | ru_RU |
| dc.title.alternative | Asymptotics for the probability of error skipping when observing transition vectors | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The article discusses the method of identifying random processes with estimates of the likelihood of transition vectors. The ratio for one of the upper boundaries of the probability of a pro-start of an error corresponding to this algorithm when registering specified pairs of events in asymptotic tick is registered. The resulting ratio made it possible to compare the error levels generated by the method of observing transition vectors with known algorithms for the formation of control codes, such as an alarm analysis and the score of state vectors. | - |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021)
|
