Добірка наукової літератури з теми "Індекс подібності"

Розглянуто проблеми змісту аналітичних карт-узагальнень з історії адміністративної належності території. Для однорідних у історичному відношенні територіальних об’єктів (полігонів єдиної історії адміністративної належності) запропоновано розраховувати кількісні показники, що відображають варіативність/стабільність адміністративної належності: кількість змін адміністративної належності, кількість власників, тривалість найдовшого періоду без змін, індекс різноманіття власників, індекс мінливості адміністративної належності. Розроблено три показники подібності історії адміністративної належності: синхронний, асинхронний, пропорційний. Запропоновані також відображати на картах-узагальненнях окремі атрибутивні показники – мажоритарних та міноритарних власників. Охарактеризовано способи узагальнення цих показників для неоднорідних у історичному відношенні об’єктів.

Результати досліджень щодо відтворення насаджень дуба звичайного після суцільних рубок в умовах свіжих і вологих сугрудів Західного та Центрального Полісся України показали, що впродовж 1-3 років на зрубах формуються динамічні, мозаїчні рослинні угруповання із залишками лісових та значною участю світлолюбних рудеральних і лучних видів. Головним лімітуючим чинником у відновленні фіторізноманіття на цьому етапі є відсутність верхнього ярусу насаджень. Після змикання крон (орієнтовно у 10-річному віці) флористичний склад і ценотична будова лісових фітоценозів майже відновлюється, а елементи синузіальної будови з’являються у 20-річних ценозах. У подальшому відбувається повне відновлення як флористичного складу, зокрема видів, віднесених до Червоної книги України, так і ценотичної будови фітоценозу. Подібність флористичного складу трав’яно-чагарничкового ярусу 120-річних дубових насаджень і 1-10-річних рослинних угруповань є низькою (індекс Сьоренсена-Чекановського в межах 0,27-0,44). Натомість встановлено високу видову подібність флористичного складу трав’яно-чагарничкового ярусу 40-річних культур дуба з усіма віковими категоріями. Величина індексу видової подібності змінюється у межах 0,72 – у віці 10 років, 0,79 – у 20, 0,73 – у 60, 0,85 – у 80, 0,79 – у 100 років. У субклімаксових 120-річних фітоценозах трав’яно-чагарничковий ярус складається переважно з лісових видів (на 88,0%); як домішки траплялися лучні (8,0% видового складу) та болотні (4,0%) види. Після суцільної рубки і створення лісових культур у 1-річних рослинних угрупованнях частка лісових видів становила 32,9%, світлолюбних лучних та рудеральних – по 25,7%, узлісних – 8,9%. У трав’яно-чагарничковому ярусі угруповань усіх вікових категорій переважають трав’яні багаторічники, їх участь є максимальною у материнських 120-річних фітоценозах (96,0%).

У статті розглянуто особливості перекладу метафор крізь призму семіотичного підходу. У роботі уточнено лінгвосемотичну типологію знаків (ікона – індекс – символ). Під індексами в семіотиці розуміють знаки, що виконують функцію вказівки чи впливу на деякий об’єкт. Іконічний знак базується на фактичній подібності означаючого і означуваного. Символ передбачає використання свого первинного змісту в якості форми іншого, як правило, культурно ціннішого змісту. Кожний знак має три види зв’яз-ків, без яких він не може виконувати своєї функції. Знак пов’язаний з тим, що він позначає, що в семіотиці називається семантикою знака. Існуючи в системі, знак пов’язаний з іншими знаками цієї системи. Знак пов’язаний з людьми, які використовують його, оскільки він може бути знаком лише для когось. Проаналізовано деякі труднощі перекладу англомовних метафор. Існують мовні та мовленнєві метафори. Перекладні відповідники перших зафіксовані в перекладних словниках. Мовленнєва метафора не має усталених перекладних відповідників і виступає семантичним новоутворенням. Існують три основні способи передачі метафоричних слів: метафоричним словом, що має подібний характер образності; метафоричним словом, що має інший характер; неметафоричним словом, що передає тільки денотативний зміст метафоричного слова. У статті охарактеризовано конвенційні і неконвенційні символи. У словниках та енциклопедіях символів містяться конвенційні символи. Різновидом конвенційних символів є жести, що є культурно обумовлени-ми та мають договірний характер. Неконвенційний символ виникає у результаті творчого акту автора, являючи собою символізований троп, що поєднує концептуальний та вербальний аспекти знака.

Наведено результати орнітологічних досліджень різних за фітоценотичним складом типів лісосмуг (кленово-ясе-нові продувні, мішані продувні, мішані щільні, горобинові продувні, кленово-липові ажурні). Зареєстровано 44 види птахів, які належать до 8 рядів: Falconiformes, Galliformes, Columbiformes, Cuculiformes, Upupiformes, Piciformes, Passeriformes, Ciconiiformes. За резуль-татами аналізу індексу подібності біорізноманіття різних типів лісосмуг найбільш схожими між собою, за видовим складом птахів, є мішані щільні лісосмуги із кленово-липовими ажу-рними лісосмугами та кленово-ясенові продувні лісосмуги з мішаними продувними лісосму-гами.

Наведено результати практичних досліджень щодо використання алгоритмів вбудовування для приховування інформації в цифрових відео файлах, отримані за допомогою спеціально розробленої програми на мові Java. Оцінена різниця між початковим відео з вбудованими даними та спотвореним відео за показником індексу структурної подібності індексу структурної подібності SSIM, який вважається більш точним ніж параметр пікового відношення сигналу до шуму (PSNR), та завжди лежить у діапазоні від –1 до 1. Проаналізовані результати, отримані на трьох етапах досліджень, оцінки відео з різними методами вбудовування; з різними методами завадостійкого кодування; з різними моделями каналів зв’язку. Оцінка стійкості до завад в залежності від вибору стеганографічного метода проводилася методами Кохо-Жао і DWT, використовувалися два пороги вбудовування, без завадостійких кодів та без імітації каналів зв’язку. Вплив використання різних методів завадостійкого кодування на стійкість відео проводився за допомогою кодів Хеммінга, БЧХ, РС. Оцінка стійкості до завад в залежності від каналів зв’язку проводилася для 4-х моделей, на які можна розкласти реальний канал зв’язку: каналу з простим шумом, каналу з чорно-білим шумом, каналу з адитивним білим гауссівським шумом та каналу з дискретним каналом зі стиранням. Дослідним шляхом було з’ясовано, що різниця в стійкості до завад для різних стегонографічних методів несуттєва; збільшення порогу вбудовування інформації приводить до зростання стійкості; ускладнення алгоритму кодування підвищує стійкість як до атак, так і для завад; виявлено, що найгіршим для передачі відео є дискретний канал зі стиранням.

Досягнення останніх років фундаментальних наук при описі топологічних і темпоральних властивостей складних динамічних систем дають надію на успіх і при дослідженні складних соціально-економічних систем [1]. В роботі розглянуто особливості адаптації концепції складності в соціально-економічних системах. Показано, що парадигма складності є логічним підґрунтям побудови прогностичних моделей поведінки фінансових систем в умовах волатильної динаміки світової економіки. Широкий спектр мір складності використано для аналізу порівняльної динаміки складності систем в умовах фінансової кризи. Вказані міри можуть бути розраховані як для вихідного сигналу, так і для відновленої з нього мережної структури. Нами створено і адаптовано для моделювання фінансових ринків потужний і різнобічний спектр мір складності [2]. Так, серед мір інформаційного блоку використовуються моно- і мультимасштабні міри: - Лемпеля-Зіва, ентропії Шеннона, Тсалліса і Реньї, ентропії подібності, шаблонів, перестановок, вейвлет-ентропія, індекс незворотності часових рядів. Хаос-динамічний блок є більш об’ємним і потужним. До нього у якості мір складності входять: - показники Ляпунова, включаючи масштабно-залежну версію, фрактальні міри: фрактальна розмірність, декілька модифікацій розрахунку коефіцієнта Херста, спектр сингулярності (мультифрактальності), рекурентні міри складності, які одержуються в результаті побудови та кількісного аналізу рекурентних діаграм та інші. У випадку аналізу мережної структури розрізняють кореляційні, рекурентні і візуальні підходи для побудови мір складності. До топологічних мір відносяться, наприклад, коефіцієнт кластеризації, ступінь вершини та ін. Спектральними мірами є алгебраїчна зв’язність, енергія графа, спектральний розрив, тощо. Всі вказані міри реалізовані у вигляді процедур ковзного вікна, які дозволяють слідкувати за динамікою вибраної міри, порівнювати власне з динамікою вихідного ряду і робити висновки щодо моніторингу та попередження кризових явищ [3]. Показано, що в залежності від природи міри вона поводить себе характерним чином у передкризовий, власне кризовий та після кризовий періоди, що дозволяє будувати ефективні індикатори-передвісники кризових явищ.

Світова економічна криза з кожним днем стає все більш масштабною, тому актуальним є питання створення і ефективне використання методів моніторингу, аналізу та прогнозування критичних і кризових явищ. Нами використано такі методи нелінійної динаміки [4]: ентропію подібності, кросс - рекурентний аналіз, вейвлет - ентропію, аналіз часової незворотності, дослідження волатильності та ін. Для даної роботи були знайдені відповідні індекси, які характеризують різні сфери економічної діяльності [1, 2]: DJIA – Dow Jones Industrial Average index , DJRESI – Dow Jones Real Estate index , EPI - European Property index , COP - Crude oil price , CGI – Citi Group index , GP – gold price , DJRBPI - Dow Jones Required Business Performance index . Тут представлені індекси основних систем: нерухомості, фінансової та ресурсної.