Прогнозирование значений энтропии длинных кодовых последовательностей, порождаемых естественными и искусственными языками
Автор: Малыгина Елена Александровна, Иванов Александр Иванович, Язов Юрий Константинович, Надеев Дамир Наилевич
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Теоретические основы технологий передачи и обработки информации и сигналов
Статья в выпуске: 2 т.12, 2014 года.
Бесплатный доступ
Расчет энтропии длинных кодировок букв осмысленного русского языка по Шеннону технически невозможен при существующих ограничениях на вычислительные ресурсы. На примере биометрических данных доказывается, что энтропия низкой размерности зависимых кодов связана с энтропией высоких размерностей экспоненциально. Как следствие, энтропия длинных кодовых последовательностей, порождаемых естественными и искусственными языками, описывается суперпозицией экспоненты и линейной составляющей. Последнее позволяет легко оценивать предельную избыточность естественных и искусственных языков.
Прогнозирование, энтропия длинных зависимых кодов, независимые коды, "белый" шум
Короткий адрес: https://sciup.org/140191675
IDR: 140191675
Список литературы Прогнозирование значений энтропии длинных кодовых последовательностей, порождаемых естественными и искусственными языками
- Иванов А.И., Фунтиков В.А., Майоров А.В., Надеев Д.Н. Моделирование кодовых последовательностей с энтропией естественных и искусственных биометрических языков//ИКТ. Т.8, №4, 2010. -С. 75-79.
- Окончательная редакция проекта ГОСТ Р 52633.7-20 «Защита информации. Техника защиты информации. Высоконадежная мульти-биометрическая аутентификация».
- Dodis Y., Reyzin L., Smith A. Fuzzy Extractors: How to Generate Strong Keys from Biometrics and Other Noisy//In EUROCRYPT, Data April 13, Pages523-540, 2004.
- Язов Ю.К., Волчихин В И., Иванов А.И., Фунтиков В. А., Назаров И.Г. Нейросетевая защита персональных биометрических данных. М.: Радиотехника, 2012. -157 с.
- Волчихин В.И., Иванов А.И., Фунтиков В.А., Малыгина Е.А. Перспективы использования искусственных нейронных сетей с многоуровневыми квантователями в технологии биоме-трико-нейросетевой аутентификации//Известия ВУЗов. Поволжский регион. Технические науки. №4(28), 2013. -С. 88-99.
