Približné vyhledávání pomocí kombinace automatového prístupu a binárních neuronových sítí

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03133219" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:03133219 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Aproximate String Matching by Combining Automaton Approach and Binary Neural Networks

Popis výsledku v původním jazyce

The article describes an approximate string matching method based on Correlation Matrix Memories (CMMs). As the measure of similarity, we use the Damerau-Levenshtein string edit distance, which is suitable for typing errors. CMMs are type of binary neural networks. They are capable of both exact and approximate matching (based on the Hamming distance). While the substitution operation can be performed by the common recalling method of CMM, the other edit operations (insertion, deletion and transposition) require enhancement of the recalling method. We incorporated a simple automaton for each of these operations into the recalling process. The proposed method preserves the advantage of this type of neural network: its simplicity. To keep both simplicityand the recalling speed, we primarily focus on approximate matching allowing a single error. Besides the edit distance problem we proposed two methods that speeds up the recalling process of CMMs.

Název v anglickém jazyce

Aproximate String Matching by Combining Automaton Approach and Binary Neural Networks

Popis výsledku anglicky

The article describes an approximate string matching method based on Correlation Matrix Memories (CMMs). As the measure of similarity, we use the Damerau-Levenshtein string edit distance, which is suitable for typing errors. CMMs are type of binary neural networks. They are capable of both exact and approximate matching (based on the Hamming distance). While the substitution operation can be performed by the common recalling method of CMM, the other edit operations (insertion, deletion and transposition) require enhancement of the recalling method. We incorporated a simple automaton for each of these operations into the recalling process. The proposed method preserves the advantage of this type of neural network: its simplicity. To keep both simplicityand the recalling speed, we primarily focus on approximate matching allowing a single error. Besides the edit distance problem we proposed two methods that speeds up the recalling process of CMMs.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Artificial Intelligence and Soft Computing

ISBN

978-0-88986-693-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

66

Strana od-do

19-24

Název nakladatele

ACTA Press

Místo vydání

Anaheim

Místo konání akce

Palma de Malorca

Datum konání akce

29. 8. 2007

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—