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Robuste Lernverfahren und Datenkomprimierung

Robuste Lernverfahren und Datenkomprimierung
鲁棒的学习方法和数据压缩
批准号:
5435325
负责人:
Professor Dr. Rüdiger Reischuk
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2004
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2003-12-31 至 2007-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
Klassisch wind der Aufwand zur Lösung算法- mischer problem for die worst Komplexität gemessen und es wind gefwdert bzw。参考文献:问题分析:lösen和die Eingabedaten。<s:1> r viele Optimierungsproblemen kann es keine exakten worst effizienten Lösungsverfahren geben, falls komplexitätstheoretische Vermutungen wie P 54 ....zutreffen。每个死亡的平均情况Komplexität和近似情况Lösungsverfahren。基于<s:1> r信息系统<e:1>的数据分析,基于网络的<s:1> r信息系统<e:1>算法分析,基于网络的数据分析,基于网络的数据分析。Daneben在网上被人骂了一顿,而sicherheitse在网上被人骂了一顿。分子生物学家,德国学者,德国学者,德国学者,德国学者,德国学者,德国学者,德国学者,德国学者。他的sollen算法,即方法,在derartigen下进行求解inpräzisen Bedingungen求解,具有高效和鲁棒性Problemlösung ermöglichen。摘要<s:1>最短公超串问题——基于Lernen相关属性表派生的问题。在längerfristiges中,我们发现了一个问题,我们发现了一个问题,我们发现了一个问题,我们发现了一个问题Eingabepräzision。
英文摘要
Klassisch wird der Aufwand zur Lösung algorithmischer Probleme durch die worst-case Komplexität gemessen und es wird gefordert bzw. angenommen, daß das Problems exakt zu lösen ist und die Eingabedaten fehlerfrei vorliegen. Für viele Optimierungsproblemen kann es keine exakten worst-case effizienten Lösungsverfahren geben, falls komplexitätstheoretische Vermutungen wie P 54 .... zutreffen. Deshalb sind auch die average-case Komplexität und approximative Lösungsverfahren von Interesse. Für das Sortieren von Daten, für Informationsübertragung in Netzen sowie beim algorithmischen Lernen Boolescher Funktionen haben wir hierzu in der ersten Projektphase Untersuchungen begonnen und wollen diese weiterführen. Daneben sollen auch online und Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden. Bei manchen Anwendungen - etwa bei der Verarbeitung molekularbiologischer Daten - ist die Situation dadurch erschwert, daß die Eingabedaten mit Fehlern behaftet sind. Es sollen algorithmische Methoden entwickelt werden, die unter derartigen inpräzisen Bedingungen dennoch eine effiziente und robuste Problemlösung ermöglichen. Für das Shortest-Common-Superstring-Problem sowie das Lernen relevanter Attribute ist derartiges bereits geschehen. Ein längerfristiges Ziel ist es, bei kombinatorischen Problemen Eigenschaften zu finden, die zu der notwendigen Eingabepräzision korrelieren.
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Information Hiding: komplexitätstheoretische Modellierung und Analyse
Für konkrete algorithmische Probleme soll der mittlere Zweitaufwand zu ihrer Lösung, Approximationsmöglichkeiten sowie Strategien bei fehlerbehafteten Eingabedaten untersucht werden
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