tailieunhanh - Tốc độ hội tụ của nghiệm hiệu chỉnh cho bất đẳng thức biến phân hỗn hợp không chính quy.

Tốc độ hội tụ của nghiệm hiệu chỉnh cho bất đẳng thức biến phân hỗn hợp không chính quy. hành vi thông minh của máy (dựa theo "kinh nghiệm " (ghi lại những sự kiện đã qua của mục tiêu) và dự đoán tương lai - xử lý khuyết tật nguy hiểm không kiểm soát được các dao động khi cố gắng giảm bớt các ma sát. | Tạp chí Tin học và Đĩêu khiền học 2005 352--360 XÁC ĐỊNH PHẦN TỬ NGOẠI LAI TRONG cơ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ PHẠM HẠ THỦY Trung tâm Tin học Kiểm toán Nhà nuớc Abstract. The aim of this paper is to present the detection of the outliers in a relational database. Some concepts definitions of the outlier on the constraints system in a relational database file the definition and algorithm for detecting the outliers on the functional dependency some examples relating in the problems on detecting the fraud and the mistake in audit activity are also introduced. Tóm tắt. Bài báo trình bày việc phát hiện phần tử ngoại lai trong cơ sở dữ liệu dạng quan hệ. Một số khái niệm định nghĩa phần tử ngoại lai theo hệ ràng buộc trong file cơ sở dữ liệu quan hệ định nghĩa và thuật toán xác định phần tử ngoại lai theo phụ thuộc hàm một số ví dụ ứng dụng hên quan đến việc phát hiện sai sót và gian lận trong hoạt động kiểm toán cũng được giới thiệu trong nội dung bài viết. 1. GIỚI THIỆU Công nghệ khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu CSDL đang là chủ đề nóng trong công nghệ thông tin. Các hướng nghiên cứu chính theo hướng này tập trung vào nhận dạng và phân lớp mẫu trong cơ sở dữ liệu lớn bằng máy. Xác định phần tử ngoại lai outlier trong tập hợp dữ liệu là một hướng mới được quan tâm nghiên cứu và tỏ ra có nhiều ứng dụng thiết thực xem 5 7 . Phần tử ngoại lai trong cơ sở dữ liệu gồm hai loại loại thứ nhất là các dữ liệu được thu thập hoặc tạo sinh theo một quy luật khác với các dữ liệu khác và được xem là dữ liệu sai hay dữ liệu không hợp lệ loại thứ hai là dữ liêu hợp lệ nhưng có những đặc điểm khác biệt so với đa số dữ liệu. Cả hai loại đều có đặc tính chung là có dấu hiệu khác biệt so với đa số các dữ liệu khác vấn đề đặt ra là phát triển các phần mềm để phát hiện tự động các phần tử có dấu hiệu khác biệt trong CSDL cho phép các chuyên gia xác định xem cần loại bỏ nó ra khỏi CSDL hay cần xử lý đặc biệt đối với các phần tử ngoại lai được phát hiện này. Đến nay ngoài các phương pháp