Добірка наукової літератури з теми "Approximate string matching problem"
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Статті в журналах з теми "Approximate string matching problem"
Liu, Bing, Dan Han, and Shuang Zhang. "Approximate Chinese String Matching Techniques Based on Pinyin Input Method." Applied Mechanics and Materials 513-517 (February 2014): 1017–20. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.513-517.1017.
Повний текст джерелаBERGERON, ANNE, and SYLVIE HAMEL. "VECTOR ALGORITHMS FOR APPROXIMATE STRING MATCHING." International Journal of Foundations of Computer Science 13, no. 01 (February 2002): 53–65. http://dx.doi.org/10.1142/s0129054102000947.
Повний текст джерелаBertossi, A. A., F. Luccio, L. Pagli, and E. Lodi. "A Parallel Solution to the Approximate String Matching Problem." Computer Journal 35, no. 5 (October 1, 1992): 524–26. http://dx.doi.org/10.1093/comjnl/35.5.524.
Повний текст джерелаYang, Zhenglu, Jianjun Yu, and Masaru Kitsuregawa. "Fast Algorithms for Top-k Approximate String Matching." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no. 1 (July 5, 2010): 1467–73. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7527.
Повний текст джерелаSusik, Robert. "APPLYING A Q-GRAM BASED MULTIPLE STRING MATCHING ALGORITHM FOR APPROXIMATE MATCHING." Informatics Control Measurement in Economy and Environment Protection 7, no. 3 (September 30, 2017): 47–50. http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0010.5214.
Повний текст джерелаWang, J. F., Z. R. Li, C. Z. Cai, and Y. Z. Chen. "Assessment of approximate string matching in a biomedical text retrieval problem." Computers in Biology and Medicine 35, no. 8 (October 2005): 717–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2004.06.002.
Повний текст джерелаSadeh, Ilan. "Universal Data Compression Algorithm Based on Approximate String Matching." Probability in the Engineering and Informational Sciences 10, no. 4 (October 1996): 465–86. http://dx.doi.org/10.1017/s0269964800004502.
Повний текст джерелаAhmed, Pritom, A. S. M. Shohidull Islam, and M. Sohel Rahman. "A graph-theoretic model to solve the approximate string matching problem allowing for translocations." Journal of Discrete Algorithms 23 (November 2013): 143–56. http://dx.doi.org/10.1016/j.jda.2013.08.004.
Повний текст джерелаFREDRIKSSON, KIMMO, VELI MÄKINEN, and GONZALO NAVARRO. "FLEXIBLE MUSIC RETRIEVAL IN SUBLINEAR TIME." International Journal of Foundations of Computer Science 17, no. 06 (December 2006): 1345–64. http://dx.doi.org/10.1142/s0129054106004455.
Повний текст джерелаŠIMŮNEK, MARTIN, and BOŘIVOJ MELICHAR. "BORDERS AND FINITE AUTOMATA." International Journal of Foundations of Computer Science 18, no. 04 (August 2007): 859–71. http://dx.doi.org/10.1142/s0129054107005029.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Approximate string matching problem"
Cheng, Lok-lam, and 鄭樂霖. "Approximate string matching in DNA sequences." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2003. http://hub.hku.hk/bib/B29350591.
Повний текст джерелаNguyen, Hong-Thinh. "Approximate string matching distance for image classification." Thesis, Saint-Etienne, 2014. http://www.theses.fr/2014STET4029/document.
Повний текст джерелаThe exponential increasing of the number of images requires efficient ways to classify them based on their visual content. The most successful and popular approach is the Bag of visual Word (BoW) representation due to its simplicity and robustness. Unfortunately, this approach fails to capture the spatial image layout, which plays an important roles in modeling image categories. Recently, Lazebnik et al (2006) introduced the Spatial Pyramid Representation (SPR) which successfully incorporated spatial information into the BoW model. The idea of their approach is to split the image into a pyramidal grid and to represent each grid cell as a BoW. Assuming that images belonging to the same class have similar spatial distributions, it is possible to use a pairwise matching as similarity measurement. However, this rigid matching scheme prevents SPR to cope with image variations and transformations. The main objective of this dissertation is to study a more flexible string matching model. Keeping the idea of local BoW histograms, we introduce a new class of edit distance to compare strings of local histograms. Our first contribution is a string based image representation model and a new edit distance (called SMD for String Matching Distance) well suited for strings composed of symbols which are local BoWs. The new distance benefits from an efficient Dynamic Programming algorithm. A corresponding edit kernel including both a weighting and a pyramidal scheme is also derived. The performance is evaluated on classification tasks and compared to the standard method and several related methods. The new method outperforms other methods thanks to its ability to detect and ignore identical successive regions inside images. Our second contribution is to propose an extended version of SMD replacing insertion and deletion operations by merging operations between successive symbols. In this approach, the number of sub regions ie. the grid divisions may vary according to the visual content. We describe two algorithms to compute this merge-based distance. The first one is a greedy version which is efficient but can produce a non optimal edit script. The other one is an optimal version but it requires a 4th degree polynomial complexity. All the proposed distances are evaluated on several datasets and are shown to outperform comparable existing methods
Marco-Sola, Santiago. "Efficient approximate string matching techniques for sequence alignment." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2017. http://hdl.handle.net/10803/460835.
Повний текст джерелаUno de los avances más importantes de los últimos años en el campo de la biotecnología ha sido el desarrollo de las llamadas técnicas de secuenciación de alto rendimiento (high-throughput sequencing, HTS). Debido a las limitaciones técnicas para secuenciar un genoma, las técnicas de alto rendimiento secuencian individualmente billones de pequeñas partes del genoma provenientes de regiones aleatorias. Posteriormente, estas pequeñas secuencias han de ser localizadas en el genoma de referencia del organismo en cuestión. Este proceso se denomina alineamiento - o mapeado - y consiste en identificar aquellas regiones del genoma de referencia que comparten una alta similaridad con las lecturas producidas por el secuenciador. De esta manera, en cuestión de horas, la secuenciación de alto rendimiento puede secuenciar un individuo y establecer las diferencias de este con el resto de la especie. En última instancia, estas tecnologías han potenciado nuevos protocolos y metodologías de investigación con un profundo impacto en el campo de la genómica, la medicina y la biología en general. La secuenciación alto rendimiento, sin embargo, supone un reto para los procesos tradicionales de análisis de datos. Debido a la elevada cantidad de datos a analizar, se necesitan nuevas y mejoradas técnicas algorítmicas que puedan escalar con el volumen de datos y producir resultados precisos. Esta tesis aborda dicho problema. Las contribuciones que en ella se realizan se enfocan desde una perspectiva metodológica y otra algorítmica que propone el desarrollo de nuevos algoritmos y técnicas que permitan alinear secuencias de manera eficiente, precisa y escalable. Desde el punto de vista metodológico, esta tesis analiza y propone un marco de referencia para evaluar la calidad de los resultados del alineamiento de secuencias. Para ello, se analiza el origen de los conflictos durante la alineación de secuencias y se exploran los límites alcanzables en calidad con las tecnologías de secuenciación de alto rendimiento. Desde el punto de vista algorítmico, en el contexto de la búsqueda aproximada de patrones, esta tesis propone nuevas técnicas algorítmicas y de diseño de índices con el objetivo de mejorar la calidad y el desempeño de las herramientas dedicadas a alinear secuencias. En concreto, esta tesis presenta técnicas de diseño de índices genómicos enfocados a obtener un acceso más eficiente y escalable. También se presentan nuevas técnicas algorítmicas de filtrado con el fin de reducir el tiempo de ejecución necesario para alinear secuencias. Y, por último, se proponen algoritmos incrementales y técnicas híbridas para combinar métodos de alineamiento y mejorar el rendimiento en búsquedas donde el error esperado es alto. Todo ello sin degradar la calidad de los resultados y con garantías formales de precisión. Para concluir, es preciso apuntar que todos los algoritmos y metodologías propuestos en esta tesis están implementados y forman parte del alineador GEM. Este versátil alineador ofrece resultados de alta calidad en entornos de producción siendo varias veces más rápido que otros alineadores. En la actualidad este software se ofrece gratuitamente, tiene una amplia comunidad de usuarios y ha sido citado en numerosas publicaciones científicas.
Mäkinen, Veli. "Parameterized approximate string matching and local-similarity-based point-pattern matching." Helsinki : University of Helsinki, 2003. http://ethesis.helsinki.fi/julkaisut/mat/tieto/vk/makinen/.
Повний текст джерелаSiragusa, Enrico [Verfasser]. "Approximate string matching for high-throughput sequencing / Enrico Siragusa." Berlin : Freie Universität Berlin, 2015. http://d-nb.info/1074404882/34.
Повний текст джерелаKeng, Leng Hui. "Approximate String Matching With Dynamic Programming and Suffix Trees." UNF Digital Commons, 2006. http://digitalcommons.unf.edu/etd/196.
Повний текст джерелаSmith, David. "Parallel approximate string matching applied to occluded object recognition." PDXScholar, 1987. https://pdxscholar.library.pdx.edu/open_access_etds/3724.
Повний текст джерелаDubois, Simon. "Offline Approximate String Matching forInformation Retrieval : An experiment on technical documentation." Thesis, Tekniska Högskolan, Högskolan i Jönköping, JTH. Forskningsmiljö Informationsteknik, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-22566.
Повний текст джерелаPockrandt, Christopher Maximilian [Verfasser]. "Approximate String Matching : Improving Data Structures and Algorithms / Christopher Maximilian Pockrandt." Berlin : Freie Universität Berlin, 2019. http://d-nb.info/1183675879/34.
Повний текст джерелаRichter, Christoph Jan [Verfasser]. "Über die Vermeidung redundanter Betrachtungen beim Approximate String Matching / Christoph Jan Richter." Dortmund : Universitätsbibliothek Technische Universität Dortmund, 2005. http://d-nb.info/1011533499/34.
Повний текст джерелаКниги з теми "Approximate string matching problem"
Landau, Gad M. Efficient parallel and serial approximate string matching. New York: Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, 1986.
Знайти повний текст джерелаVishkin, U., and Gad M. Landau. Efficient Parallel and Serial Approximate String Matching. Creative Media Partners, LLC, 2018.
Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Approximate string matching problem"
Ahmed, Pritom, A. S. M. Shohidull Islam, and M. Sohel Rahman. "A Graph Theoretic Model to Solve the Approximate String Matching Problem Allowing for Translocations." In Lecture Notes in Computer Science, 169–81. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-35926-2_20.
Повний текст джерелаNavarro, Gonzalo. "Approximate String Matching." In Encyclopedia of Algorithms, 102–6. New York, NY: Springer New York, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-2864-4_363.
Повний текст джерелаNavarro, Gonzalo. "Approximate String Matching." In Encyclopedia of Algorithms, 1–5. Boston, MA: Springer US, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27848-8_363-2.
Повний текст джерелаMuth, Robert, and Udi Manber. "Approximate multiple string search." In Combinatorial Pattern Matching, 75–86. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-61258-0_7.
Повний текст джерелаBaeza-Yates, Ricardo, and Gonzalo Navarro. "Multiple approximate string matching." In Lecture Notes in Computer Science, 174–84. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-63307-3_57.
Повний текст джерелаSung, Wing-Kin. "Indexed Approximate String Matching." In Encyclopedia of Algorithms, 964–68. New York, NY: Springer New York, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-2864-4_188.
Повний текст джерелаSung, Wing-Kin. "Indexed Approximate String Matching." In Encyclopedia of Algorithms, 1–6. Boston, MA: Springer US, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27848-8_188-2.
Повний текст джерелаSung, Wing-Kin. "Indexed Approximate String Matching." In Encyclopedia of Algorithms, 408–11. Boston, MA: Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30162-4_188.
Повний текст джерелаNavarro, Gonzalo. "Sequential Approximate String Matching." In Encyclopedia of Algorithms, 818–20. Boston, MA: Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30162-4_363.
Повний текст джерелаRusso, Luís M. S., Gonzalo Navarro, and Arlindo L. Oliveira. "Indexed Hierarchical Approximate String Matching." In String Processing and Information Retrieval, 144–54. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89097-3_15.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Approximate string matching problem"
Katsumata, Akifumi, and Takao Miura. "Spatial Approximate String Matching." In 2009 IEEE Pacific Rim Conference on Communications, Computers and Signal Processing (PacRim). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/pacrim.2009.5291387.
Повний текст джерела"Approximate String Matching Techniques." In 16th International Conference on Enterprise Information Systems. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2014. http://dx.doi.org/10.5220/0004892802170224.
Повний текст джерелаKatsumata, A., T. Miura, and I. Shioya. "Approximate String Matching Using Markovian Distance." In Third International Symposium on Parallel Architectures, Algorithms and Programming (PAAP 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/paap.2010.11.
Повний текст джерелаKorotkov, Alexander. "Database Index for Approximate String Matching." In Spring/Summer Young Researchers' Colloquium on Software Engineering. Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences, 2010. http://dx.doi.org/10.15514/syrcose-2010-4-27.
Повний текст джерелаAlba, A., M. Rodriguez-Kessler, E. R. Arce-Santana, and M. O. Mendez. "Approximate string matching using phase correlation." In 2012 34th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/embc.2012.6347436.
Повний текст джерелаHrbek, Lukas, and Jan Holub. "Approximate String Matching for Self-Indexes." In 2016 Data Compression Conference (DCC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/dcc.2016.25.
Повний текст джерелаLok-Lam Cheng, D. W. Cheung, and Siu-Ming Yiu. "Approximate string matching in DNA sequences." In Proceedings Eighth International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA 2003). IEEE, 2003. http://dx.doi.org/10.1109/dasfaa.2003.1192395.
Повний текст джерелаAbraham, Dona, and Nisha S. Raj. "Approximate string matching algorithm for phishing detection." In 2014 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icacci.2014.6968578.
Повний текст джерелаPatil, Manish, Xuanting Cai, Sharma V. Thankachan, Rahul Shah, Seung-Jong Park, and David Foltz. "Approximate string matching by position restricted alignment." In the Joint EDBT/ICDT 2013 Workshops. New York, New York, USA: ACM Press, 2013. http://dx.doi.org/10.1145/2457317.2457388.
Повний текст джерелаMontgomery, Justin B., and Francis M. O'Sullivan. "Measuring Drilling Standardization Using Approximate String Matching." In SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers, 2014. http://dx.doi.org/10.2118/170820-ms.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Approximate string matching problem"
Smith, David. Parallel approximate string matching applied to occluded object recognition. Portland State University Library, January 2000. http://dx.doi.org/10.15760/etd.5608.
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