Об оценке точности обработки больших потоков экспериментальных данных

Исследуются вычислительные аспекты обработки большого объема экспериментальных данных, связанные с нестационарностью процесса, неточностью измерения, неточностью классифицирующих алгоритмов. Рассматриваются также ограничения применения байесовского подхода к задаче распознавания образов, когда максимум вероятности соответствия текущего состояния одному из базисных эталонов определяется путем разложения изучаемого фрагмента по известному базису.