Мера различия для управляемых вероятностных тестов
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2024-22-4-76-83
Аннотация
Исследована задача построения характеристик различия тестовых последовательностей. Обоснованы ее актуальность для генерирования управляемых вероятностных тестов и сложность нахождения мер отличия для символьных тестов. Показана ограниченность применения традиционных характеристик расстояния для получения меры различия тестовых наборов. Для двоичного случая определена новая мера различия MH(Ti, Tk) двух символьных тестовых наборов Ti и Tk на основе классического расстояния Хэмминга. Данная мера представляет собой n компонент, каждая из которых определяется расстоянием Хэмминга между двоичным набором Ti и циклически сдвинутым на v бит набором Tk. Рассмотрены основные свойства предложенной меры различия и показана ее эффективность для классификации кандидатов в тесты при генерировании управляемых вероятностных тестов. Приведены экспериментальные результаты, подтверждающие эффективность меры различия.
Об авторах
В. Н. Ярмолик
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники (БГУИР)
Беларусь
Беларусь
Ярмолик Вячеслав Николаевич, д-р техн. наук, проф., проф. каф. программного обеспечения информационных технологий,
220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6.
Тел.: +375 29 769-96-77.
В. В. Петровская
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники (БГУИР)
Беларусь
Беларусь
Петровская В. В., магистр техн. наук каф. программного обеспечения информационных технологий,
Минск.
Н. А. Шевченко
Дармштадтский технический университет
Германия
Германия
Шевченко Н. А., студент,
г. Дармштадт.
Список литературы
1. Hamming R. W. (1950) Error Detecting and Error Correcting Codes. Bell System Tech. J. 29, 147‒160.
2. Yarmolik V. N., Shevchenko N. A., Petrovskaya V. V. (2022) A Measure of Dissimilarity to Generate Controlled Random Tests. Doklady BGUIR. 20 (6), 52‒60 (in Russian).
3. Sadovsky M. G. (2002) Comparison of Symbol Sequences: No Editing, No Alignment. Open Systems & Information Dynamics. 9 (1), 19‒36.
4. Tannga M. J., Rahman S., Hasniati (2017) Comparative Analysis of Levenshnein Distance Algorithm and Jaro Winkler for Text Document Plagiarism Detection Application. J. of Technology Research in Information System and Engineering. 4 (2), 44‒54.
5. Bookstein A., Klein S. T., Raita T. (2001) Fuzzy Hamming Distance: A New Dissimilarity Measure. Proceedings of 12th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching, CPM2001. 1‒4.
6. Shallit J. (2009) Hamming Distance for Conjugates. Discrete Mathematics. 309 (12), 4197‒4199.
7. Yarmolik V. N. (2019) Monitoring and Diagnostics of Computer Systems. Minsk, Bestprint Publ. (in Russian).
8. Yarmolik V. N., Mrozek I., Yarmolik S. V. (2015) Controlled Method of Random Test Synthesis. Automatic Control and Computer Sciences. 49 (6), 395‒403.
9. Levantsevich V. A., Yarmolik V. N. (2019) Multiple Controlled Random Testing. Doklady BGUIR. 121 (3), 65‒69 (in Russian).
10. Volchikhin V. I., Ivanov A. I., Karpov A. P., Yunin A. P. (2019) Conditions for the Correct Calculation of the Entropy of Meaningful Long Passwords in the Hamming Convolution Space with Reference Texts in Russian and English. Instruments and Methods of Measurement. 29 (3), 33–38 (in Russian).
Рецензия
Для цитирования:
Ярмолик В.Н., Петровская В.В., Шевченко Н.А. Мера различия для управляемых вероятностных тестов. Доклады БГУИР. 2024;22(4):76-83. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2024-22-4-76-83
For citation:
Yarmolik V.N., Petrovskaya V.V., Shauchenka M.A. Difference Measure for Controlled Random Tests. Doklady BGUIR. 2024;22(4):76-83. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2024-22-4-76-83
Просмотров: 232
Послать статью по эл. почте 