1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx

76 521 1

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 76
Dung lượng 784,14 KB

Nội dung

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỖ THỊ HẠNH TÌM KIẾM MỜ ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TRONG CÁC VĂN BẢN NÉN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 35 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ Người hướng dẫn: PGS.TS. ĐOÀN VĂN BAN Thái Nguyên - 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỖ THỊ HẠNH TÌM KIẾM MỜ ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TRONG CÁC VĂN BẢN NÉN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 35 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ Người hướng dẫn: PGS.TS. ĐOÀN VĂN BAN Thái Nguyên - 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn các thầy, cô khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Thái Nguyên đã tạo điều kiện giúp đỡ truyền đạt cho em những kiến thức về chuyên ngành những kiến thức xã hội. Đặc biệt, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS. Đoàn Văn Ban - Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam. Thầy đã trực tiếp hướng dẫn giúp đỡ em hoàn thành luận văn. Mặc dù, trong quá trình làm luận văn em đã gặp nhiều khó khăn nhưng thầy luôn động viên, chia sẻ, đó là nguồn động lực lớn giúp em vượt qua. Thầy chính là tấm gương cho em trong công tác giảng dạy, nghiên cứu khoa học, cũng như trong cuộc sống. Em xin cảm ơn thầy. Em không quên sự động viên, khích lệ của gia đình, bạn những người thân đã giúp đỡ em vượt qua mọi khó khăn để em hoàn thành khoá học. Em xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, tháng 11 năm 2009 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 Chương 1. TÌM KIẾM MẪU TRONG VĂN BẢN THEO CÁCH TIẾP CẬN OTOMAT MỜ 5 1.1. Tổng quan về tìm kiếm mẫu trên văn bản 5 1.1.1 Giới thiệu chung về vấn đề tìm kiếm văn bản 5 1.1.2. Các dạng tìm kiếm các kết quả nghiên cứu 7 1.1.2.1. Tìm đơn mẫu 7 1.1.2.2. Tìm đa mẫu 8 1.1.2.3. Tìm mẫu mở rộng 9 1.1.2.4. Tìm kiếm xấp xỉ 10 1.1.2.4.1. Phát biểu bài toán 10 1.1.2.4.2. Các tiếp cận tìm kiếm xấp xỉ 11 1.1.2.4.3. Độ tương tự giữa hai xâu 12 1.1.3. Tìm kiếm trong văn bản nén mã hoá 14 1.2. Hệ mờ 15 1.3. Ý tưởng chung của tiếp cận otomat mờ 15 1.4. Khái niệm otomat mờ 17 1.5. Một số thuật toán so mẫu 18 1.5.1. Thuật toán KMP ( Knuth- Morris- Pratt) 18 1.5.2. Thuật toán BM ( Boyer- Moor) 22 1.6. Kết luận chương 1 26 Chương 2. BÀI TOÁN SO MẪU THEO CÁCH TIẾP CẬN OTOMAT MỜ 27 2.1. Bài toán so mẫu chính xác 27 2.1.1. Phát biểu bài toán 27 2.1.2. Độ mờ của hình 27 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 2.1.3. Thuật toán KMP mờ 28 2.1.3.1. Otomat so mẫu 28 2.1.3.2. Tính đúng đắn của thuật toán 29 2.1.3.3. Thuật toán 29 2.1.3.4. So sánh KM P thuật toán KMP mờ 32 2.1.4. Thuật toán KMP - BM mờ 33 2.1.4.1. Ý tưởng của thuật toán 33 2.1.4.2. Otomat mờ so mẫu 35 2.1.4.3. Thuật toán 2.4 37 2.2. Bài toán so mẫu xấp xỉ 38 2.2.1. Đặt vấn đề 38 2.2.2. Bài toán 39 2.2.3. Độ tương tự dựa trên độ dài khúc con chung của hai xâu 40 2.2.3.1. Phát biểu bài toán 40 2.2.3.2. Otomat so mẫu 42 2.2.4. Độ gần tựa ngữ nghĩa 43 2.2.4.1. Ý tưởng về độ gần 43 2.2.4.2. Thuật toán sơ bộ tính độ gần 44 2.2.4.2.1. Ý tưởng 44 2.2.4.2.2. Thuật toán chi tiết 44 2.2.4.3. Giải thích độ mờ của hình 45 2.3. Kết luận chương 2 46 Chương 3. TÌM KIẾM MẪU TRONG VĂN BẢN NÉN MÃ HOÁ 47 3.1. Tiếp cận tìm kiếm tổng quát trên văn bản nén mã hoá 47 3.2. Tìm kiếm trên văn bản nén 50 3.2.1. Các hình nén văn bản 50 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 3.2.2. Thuật toán tìm kiếm trên dữ liệu nén dạng text 50 3.3. Tìm kiếm trên văn bản mã hóa 55 3.3.1. Tìm kiếm trên văn bản mã hóa dạng khối kí tự 55 3.3.2. Mã đàn hồi 55 3.3.3. Tìm kiếm trên văn bản mã hóa bởi mã đàn hồi 58 3.3.3.1. Ý tưởng chung 58 3.3.3.2. Phương pháp đánh giá độ mờ xuất hiện mẫu trên văn bản mã hóa 59 3.3.3.2.1. Bài toán 59 3.3.3.2.2. tả phương pháp 59 3.3.3.2.3. Chi tiết hóa các otomat trong thuật toán 60 3.3.3.2.4. Thuật toán tìm kiếm mẫu dựa trên otomat 61 3.3.4. Tìm kiếm trên văn bản mã hóa hai tầng 63 3.4. Kết luận chương 3 64 KẾT LUẬN 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu  Xâu rỗng w i Ký tự thứ i của xâu w w(f, d) Xâu con (hay khúc con) độ dài f của xâu w, kết thúc ở vị trí d trên w w1 ≤ s w2 Xâu w1 là khúc đuôi của w2 w1 ≤ ls w2 Xâu w1 là khúc đuôi dài nhất của w2 w(t) hoặc pref t (w) Khúc đầu độ dài t của xâu w suf t (w) Khúc cuối độ dài t của xâu w |A| Lực lượng của tập A Các chữ viết tắt NFA Otomat đa định hữu hạn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1. Ý nghĩa của mảng next 19 Hình 1.2. Ý nghĩa của mảng next tại vị trí m + 1 19 Hình 2.1. Dịch chuyển con trỏ trên mẫu 32 Hình 2.2. Ý tưởng chung của thuật toán KMP-BM mờ 35 Hình 2.3. Một ví dụ với các khối độ dài t = 3 44 Hình 2.4. Tập mờ tả độ gần tựa ngữ nghĩa của mẫu P so với xâu đích S 45 Hình 3.1. Phương pháp so mẫu trên miền nén có sử dụng otomat mờ 48 Hình 3.2. Phương pháp so mẫu không giải mã 49 Hình 3.3. Queue trước (a) sau (b) khi thực hiện thủ tục Decompress 52 Hình 3.4. Queue trước (a) sau (b) bước nhảy n2‟ 53 Hình 3.5. Đồ thị xây dựng khái niệm tích đàn hồi 56 Hình 3.6. Đồ thị xác định mã đàn hồi 58 Hình 2.7. Quá trình mã hóa hai tầng 64 Hình 2.8. Quá trình giải mã hai tầng 64 Hình 2.9. Quá trình tìm kiếm mẫu trên văn bản mã hóa hai tầng 64 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Bộ não của con người có thể xử lý thông tin ở hai mức: - Mức định lượng (chính xác) - Mức định tính (không chính xác, bất định, hồ, không chắc chắn, nhập nhằng, không rõ ràng, mờ) Tính thông minh trong quá trình xử lý thông tin thể hiện ở khả năng xử lý thông tin định tính. Đây là điều mà thế hệ máy tính hiện nay đang hướng tới. Máy tính ngày nay đã được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực đã góp phần quan trọng vào việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế, xã hội, khoa học kỹ thuật, … Máy tính ra đời nhằm phục vụ cho những mục đích nhất định của con người. Với tất cả sự xử lý của máy tính để lấy thông tin hữu ích trong quá trình xử lí đó một vấn đề đặc biệt quan trọngtìm kiếm thông tin với khối lượng lớn, độ chính xác cao, thời gian nhanh nhất. Tìm kiếm thông tin thì bài toán đóng vai trò quan trọng là bài toán so mẫu, với mẫu có thể ở bất kỳ kiểu dữ liệu nào, từ văn bản đến các loại dữ liệu đa phương tiện khác (ảnh, video, âm thanh, …). Trên thực tế có rất nhiều ứng dụng tìm kiếm thông tin như: công cụ tìm kiếm của các hệ điều hành, khai phá web trên Internet, Để tìm kiếm thông tin thì cần phải xem thông tin đó lưu trữ dưới dạng dữ liệu nào? Dữ liệu được lưu trữ dưới nhiều dạng, song phổ biến nhất vẫn là dạng text nên chúng tôi chọn đề tài này cụ thể là tìm kiếm văn bản text. Tìm kiếm văn bản text nếu như những văn bản có khối lượng lớn thì có thể mất nhiều thời gian với những thuật toán kinh điển. Vậy đặt ra vấn đề tìm kiếm văn bản nhưng ở dạng nén sẽ nhanh hơn. [...]... chúng tôi đi vào làm cụ thể là tìm kiếm mẫu trong văn bản nén Ngoài ra, văn bản nén cũng là văn bản mã hoá nhưng dung lượng giảm nhiều so với văn bản nguồn nên chúng tôi đi nghiên cứu mở rộng thêm văn bản mã hoá Trong các bài toán tìm kiếm, để tìm kiếm nhanh đáp ứng được nhu cầu không chỉ tìm kiếm cứng nhắc trong với từ khoá đưa ra Người dùng mong muốn có thể tìm được cả những thông tin liên quan... KIẾM MẪU TRONG VĂN BẢN THEO CÁCH TIẾP CẬN OTOMAT MỜ 1.1 Tổng quan về tìm kiếm mẫu trên văn bản 1.1.1 Giới thiệu chung về vấn đề tìm kiếm văn bản Kiểu văn bản (Text) là dạng biểu diễn dữ liệu hay gặp nhất trong các hệ thống thông tin Tìm kiếm văn bản (text searching) là vấn đề chủ yếu thuộc lĩnh vực quản lý văn bản Một dạng cơ bản tổng quát hơn là tìm kiếm chuỗi (hay xâu) (String searching) hay đối... so mẫu trên miền nén sử dụng giải pháp nén từng phần của văn bản Nén dữ liệu text thực chất là một quá trình mã hoá, chuyển các thông báo nguồn (trong bảng chữ nguồn A) thành các bản mã (trong bản chữ mã B) ngược lại là quá trình giải mã Vì vậy thuật toán tìm kiếm trên văn bản nén có thể áp dụng đối với văn bản mã hoá dạng khối ký tự Tuy nhiên, do yêu cầu bảo mật, đối với những văn bản mã hoá, cần... 1.1.3 Tìm kiếm trong văn bản nén mã hoá Để giảm sự dư thừa trong lưu trữ truyền dữ liệu, một giải pháp được sử dụngnén dữ liệu Quá trình nén làm cho các tệp chiếm ít không gian lưu trữ hơn, giảm được thời gian chi phí truyền thông nhưng lại làm mất đi phần lớn cấu trúc của dữ liệu, dẫn đến khó khăn trong việc tìm kiếm trích rút thông tin Cách đơn giản nhất song rất tốn thời gian (và khó... tệp nén mở nén một số mã nén, lưu kết quả giải nén cục bộ vào vùng đệm áp dụng thuật toán theo tiếp cận mờ trên vùng đệm này Nội dung luận văn gồm có phần mở đầu, 3 chương, phần kết luận, tài liệu tham khảo phụ lục Chương 1- Giới thiệu chung về vấn đề tìm kiếm văn bản, trọng tâm là bài toán so xâu mẫu Hướng tiếp cận của luận văn cho bài toán so mẫu, chính xác xấp xỉ, trên môi trường nén và. .. việc tìm kiếm theo hệ mờ là rất cần thiết Vì vậy cần phải xây dựng các thuật toán mềm dẻo cho phép phát huy được sức mạnh của tìm kiếm mờ đặc biệt cho phép sử dụng được nguồn tri thức giàu tính chuyên gia trong những tính huống tìm kiếm phức tạp 2 Mục đích nghiên cứu Luận văn tập trung nghiên cứu về tiếp cận otomat mờ xây dựng một số giải thuật tiếp cận otomat mờ để tìm kiếm mẫu của văn bản nén. .. nghiên cứu - Tìm hiểu về otomát mờ - Tìm hiểu về văn bản nén mã hoá - Cách so mẫu theo hướng tiếp cận otomát mờ 4 Giả thuyết khoa học Nếu chúng ta sử dụng tiếp cận otomát mờ thì chúng ta không những tìm kiếm được những thông tin chính xác mong muốn mà còn tìm kiếm được những thông tin liên quan trong thời gian nhanh nhất, đáp ứng nhu cầu người dùng 5 Nhiệm vụ nghiên cứu - Nghiên cứu về otomat mờ - Nghiên... dạng đặc biệt được dùng trong đoán nhận mẫu Tận dụng những ưu điểm trên sự kết hợp với lý thuyết mờ, sử dụng một số hệ hình thức otomat mờ để giải bài toán so xâu mẫu Để thấy rõ được tiếp cận otomat mờ chúng tôi chọn một bài toán cụ thể là tìm kiếm mẫu trong văn bản nén mã hoá Trong phạm vi luận văn, bài toán có thể làm với các tệp dữ liệu nén mà không cần giải nén toàn bộ Ý tưởng cơ bản là... một trong những bài toán kinh điển nhất phổ dụng nhất của khoa học máy tính, bởi hầu hết các ứng dụng đều có sự đối sánh chuỗi ở một dạng nào đó Các phương pháp tìm kiếm văn bản tìm kiếm chuỗi chính là cốt lõi trong rất nhiều loại phần mềm khác nhau như: các tiện ích của hệ điều hành, các hệ thống trích rút dữ liệu (data retrieval system), trình soạn thảo văn bản (text editors), máy tìm kiếm. .. ra một vài kiểu “lỗi”, như những lỗi đánh máy hay lỗi chính tả trong hệ thống trích rút thông tin, những sự biến đổi chuỗi gen hay các lỗi đo đạc trong sinh- tin học những lỗi truyền dữ liệu trong các hệ thống xử lý tín hiệu,… Vì trong các hệ thống tin học khó có thể tránh được các “lỗi” nên vấn đề tìm kiếm xấp xỉ càng trở nên quan trọng Đặc biệt, khi sử dụng các hệ thống trích rút thông tin, người . 1. TÌM KIẾM MẪU TRONG VĂN BẢN THEO CÁCH TIẾP CẬN OTOMAT MỜ 5 1.1. Tổng quan về tìm kiếm mẫu trên văn bản 5 1.1.1 Giới thiệu chung về vấn đề tìm kiếm văn bản 5 1.1.2. Các dạng tìm kiếm và các. NGHỆ THÔNG TIN ĐỖ THỊ HẠNH TÌM KIẾM MỜ VÀ ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TRONG CÁC VĂN BẢN NÉN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 35 01 LUẬN VĂN. NGHỆ THÔNG TIN ĐỖ THỊ HẠNH TÌM KIẾM MỜ VÀ ỨNG DỤNG TÌM KIẾM THÔNG TIN TRONG CÁC VĂN BẢN NÉN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 35 01 LUẬN VĂN

Ngày đăng: 27/06/2014, 22:20

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[4]. Aho A.V.(1992), Algorithms for finding patterns in strings, Chapter 5 of Jan Van Leeuwen (ed.), Handbook of Theoretical Computer Science "Algorithms and Complexity", The MIT Press, pp. 255-300 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Algorithms and Complexity
Tác giả: Aho A.V
Năm: 1992
[6]. Phan Trung Huy và Nguyễn Quý Khang (2002), "A New Algorithm For LCS Problem", Kỷ yếu Hội nghị Toán học Toàn quốc 9/2002 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A New Algorithm For LCS Problem
Tác giả: Phan Trung Huy và Nguyễn Quý Khang
Năm: 2002
[1]. Gonzalo Navarro, Mathieu Raffinot (2000), Fast and Flexible String Matching by Combining Bit - Parallelism and Suffix Automata, ACM Journal of Experimental Algorithmics (JEA) Khác
[2]. Gonzalo Navarro, Mathieu Raffinot (2002), Flexible Pattern Matching in Strings, Cambridge University Press, ISBN 0-521-81307-7 Khác
[3]. Heikki Hyyro (2002), A Bit - Vector Algorithm for Computing Levenshtein and Damerau Edit Distances, Proceedings of the Prague Stringology Conference '02, pp. 44-54 Khác
[5]. Christian Charras, Thierry Lecroq (2000), Handbook of Exact Stringmatching Algorithms.Tiếng Việt Khác
[7]. Robert Sedgewick (1994), Cẩm nang thuật toán, Tập 1: Các thuật toán thông dụng, NXB Khoa học và Kỹ thuật, tr. 324 - 351 Khác
[8]. Vũ Thành Nam, Phan Trung Huy, Nguyễn Thị Thanh Huyền (2005), Mã tích đàn hồi và tìm kiếm trên văn bản mã hoá sử dụng thuật toán so mẫu theo tiếp cận mờ, Báo cáo khoa học tại Hội nghị Ứng dụng toán học toàn quốc lần 2, Hà Nội, 12/2005 Khác
[9]. Nguyễn Thị Thanh Huyền (2006), Luận án Tìm kiếm mờ, phân cụm mờ và ứng dụng trên mạng tại trường Đại học Bách khoa Hà Nội Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1. Ý nghĩa của mảng next - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 1.1. Ý nghĩa của mảng next (Trang 28)
Bảng  TFuzz  được  tính  toán  dựa  trên  mảng  next  (ví  dụ  1.1,  Mục  1.5.1) cho kết quả như sau: - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
ng TFuzz được tính toán dựa trên mảng next (ví dụ 1.1, Mục 1.5.1) cho kết quả như sau: (Trang 40)
Hình 2.1. Dịch chuyển con trỏ trên mẫu - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 2.1. Dịch chuyển con trỏ trên mẫu (Trang 41)
Hình 2.2. Ý tưởng chung của thuật toán KMP-BM mờ - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 2.2. Ý tưởng chung của thuật toán KMP-BM mờ (Trang 44)
Hình 2.3. Một ví dụ với các khối độ dài t = 3 - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 2.3. Một ví dụ với các khối độ dài t = 3 (Trang 53)
Hình 2.4. Tập mờ mô tả độ gần tựa ngữ nghĩa của mẫu P so với xâu đích S  Độ phức tạp khi so sánh mỗi khối (t,i) của mẫu được cắt với S có  thể sử dụng thuật toán theo tiếp cận mờ xác định nhiều lần lặp mẫu (xem - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 2.4. Tập mờ mô tả độ gần tựa ngữ nghĩa của mẫu P so với xâu đích S Độ phức tạp khi so sánh mỗi khối (t,i) của mẫu được cắt với S có thể sử dụng thuật toán theo tiếp cận mờ xác định nhiều lần lặp mẫu (xem (Trang 54)
Hình 3.1. Phương pháp so mẫu trên miền nén có sử dụng otomat mờ  Cải  tiến  từ  thuật  toán  so  mẫu  KMP  -  BM  mờ  được  giới  thiệu  ở  Chương 1,  một thuật toán theo kiểu so  mẫu trên  miền  nén  được đưa ra - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 3.1. Phương pháp so mẫu trên miền nén có sử dụng otomat mờ Cải tiến từ thuật toán so mẫu KMP - BM mờ được giới thiệu ở Chương 1, một thuật toán theo kiểu so mẫu trên miền nén được đưa ra (Trang 57)
Hình 3.2. Phương pháp so mẫu không giải mã - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 3.2. Phương pháp so mẫu không giải mã (Trang 58)
Hình 3.3. Queue trước (a) và sau (b) khi thực hiện thủ tục Decompress B Decompress - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 3.3. Queue trước (a) và sau (b) khi thực hiện thủ tục Decompress B Decompress (Trang 61)
Hình 3.4. Queue trước (a) và sau (b) bước nhảy n2‟ - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 3.4. Queue trước (a) và sau (b) bước nhảy n2‟ (Trang 62)
Hình 3.5. Đồ thị xây dựng khái niệm tích đàn hồi - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 3.5. Đồ thị xây dựng khái niệm tích đàn hồi (Trang 65)
Hình 3.6. Đồ thị xác định mã đàn hồi - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 3.6. Đồ thị xác định mã đàn hồi (Trang 67)
Hình 2.9. Quá trình tìm kiếm mẫu trên văn bản mã hóa hai tầng - Luận văn:Tìm kiếm mờ và ứng dụng tìm kiếm thông tin trong các văn bản nén potx
Hình 2.9. Quá trình tìm kiếm mẫu trên văn bản mã hóa hai tầng (Trang 73)

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w