Компрессия данных медицинского мониторинга с помощью гибридной системы вычислительного интеллекта

Abstract

Одной из важных проблем, связанных с обработкой больших массивов данных, является задача их сжатия (компрессии) без существенной потери информации, содержащейся в исходном массиве. Для решения подобных задач на сегодня разработан целый ряд методов. Каждый из таких подходов имеет свои достоинства, недостатки, области целесообразного применения и т.п. Таким образом в статье предлагается гибридная система вычислительного интеллекта для компрессии больших массивов информации и ее метод обучения, объединяющая в себе возможности метода главных компонент, искусственных нейронных сетей, вэйвлет-анализа, различных систем нечеткого вывода.