Sveiki,

> siunciu savo namu darba. Esu padejes namu darba
> http://donelaitis.vdu.lt/~vidas/arabs-freq/Applet.html

veikia

> Tai AR-ABS ir Dazniniu charakteristiku metodu palyginimas. Is anksto
> apkaiciuoti a1 a2 ir a3 koeficientai ivairioms imtims, sudaryta lentele,
> kurioje yra triju raidziu seka ir kokia dazniausia pasitaikanti sekanti
> raide.
> 
> Naudojant AR-ABS metoda geriausias varinatas buvo maziau nei 8 % tikslumas
> Naudojant Dazniausia raide - gautas 44 % tikslumas. 

pagrindinis neaiskumas tai 
 kodel naudojant AR-ABS gavosi daug didziuju A, 
nors pradineje 
sekoje nera nei vienos A didziosios, 

korektiskai realizuotas AR-ABS 
neturetu  prognozuoti neegzistuojanciu objektu A,
gal but del to ir gavosi mazas AR-ABS tikslumas,
todel tai reiketu sutvarkyti

be to, ar-abs tikslumas priklauso nuo parametru skaiciaus,
neaisku kodel jus apsiribojot trimis parametrais,
tai antra dideliu paklaidu priezastis,
reiketu isbandyti ir daugiau parametru  


> Bandziau apleta paleisti ivairiose aplinkose: Suse Linux su Netscape 4.7
> taciau apletas neuzsikorove, Windows Explorer 5.5 taip pat neuzkrove,

neveike todel, kad cia reikia iskviesti java1.3 plugin,
todel Applet.html turetu buti kitoks, ziur pav soften 
/home/mockus/public_html/arabs/source/Applet1.html 
todel reiketu perdaryti pagal si pavyzdi

> Windows Netscape 6.0 veike gerai.

cia java1.2 jau yra idetas

 Naudojant appletviewer veike ir Linux'e
> ir Windows.

todel, kad cia nereikia plugin'o

darbo privalumas- tai kad jis veikia,
manau, kad nurodytus trukumus pilnai galima sutvarkyti iki egzaminao
 
Iki

> Vidas Daudaravicius - VDU mag 2 kurso studentas
> 
> 

Sveiki,

Atsakau i keleta klausimu:

A raidziu yra daug del sios priezasties:
Buvo paimts didelis kiekis tekstu is suskaiciuotos kiekvienos raides
daznines charakteristikos. Mano taikomame ARABS modelyje kiekviena raide
igauna ta numeri, kuris yra pagal daznuma. Dazniausias yra tarpas, po to
i, A, s, o T... Tarpas igauna reiksme 0, i - 1, A - 2 ...

Programoje pateikiu jau is anksto apskaiciuotus koeficinetus, nustatytus
ivairiais bandymais. Toki kelia pasirinkau todel, kad butu galima
panagrineti, kaip kinta prognozavimo klaida imant kuo daugiau duomenu.
Pastebejau, kad kuo daugiau imu duomenu, tuo AR-ABS algoritmas dirda
leciau eksponentiskai, kai duomenu kieki paemiau daugiau nei 20000, tai
AR-ABS pranesdavo, kad visais atvejais geriausia prognoze yra 0, t.y.
tarpo zenklas. Todel, manau, kad AR-ABS prognozavimo metodika netinka
didesniems duomenu kiekiams ir jis gali prognozuoti turedamas tik lokalius
duomenis, bet ne bendrus visumos duomenis. Visiskai priesingai yra su
dazninemis charakteristikomis - mazoms atkarpoms jis tikrai netiktu, bet
zinant visuma - jis pranasesnis. ARABS modelio koeficientai buvo
paskaiciuoti su viena teksto atkarpa, o testuojama su kita atkarpa.

Tad sioje vietoje, atrodo, nieko neiseis padaryti. Mano eksperimentas buvo
toks: patyrineti kuri modeli geriau naudoti, kai taikomos vienodos salygos
- buten vienodos salygos. Paemiau tris raides todel, kad galima butu
taikyti abiems metodams.


Dabar apletas turetu veikti visur.


Vidas Daudaravicius
Sveiki,

siunciu savo namu darba. Esu padejes namu darba
http://donelaitis.vdu.lt/~vidas/arabs-freq/Applet.html
Tai AR-ABS ir Dazniniu charakteristiku metodu palyginimas. Is anksto
apkaiciuoti a1 a2 ir a3 koeficientai ivairioms imtims, sudaryta lentele,
kurioje yra triju raidziu seka ir kokia dazniausia pasitaikanti sekanti
raide.

Naudojant AR-ABS metoda geriausias varinatas buvo maziau nei 8 % tikslumas
Naudojant Dazniausia raide - gautas 44 % tikslumas. 

Bandziau apleta paleisti ivairiose aplinkose: Suse Linux su Netscape 4.7
taciau apletas neuzsikorove, Windows Explorer 5.5 taip pat neuzkrove,
Windows Netscape 6.0 veike gerai. Naudojant appletviewer veike ir Linux'e
ir Windows.


Vidas Daudaravicius - VDU mag 2 kurso studentas

Sveiki,

Atsakau i keleta klausimu:

A raidziu yra daug del sios priezasties:
Buvo paimts didelis kiekis tekstu is suskaiciuotos kiekvienos raides
daznines charakteristikos. Mano taikomame ARABS modelyje kiekviena raide
igauna ta numeri, kuris yra pagal daznuma. Dazniausias yra tarpas, po to
i, A, s, o T... Tarpas igauna reiksme 0, i - 1, A - 2 ...

Programoje pateikiu jau is anksto apskaiciuotus koeficinetus, nustatytus
ivairiais bandymais. Toki kelia pasirinkau todel, kad butu galima
panagrineti, kaip kinta prognozavimo klaida imant kuo daugiau duomenu.
Pastebejau, kad kuo daugiau imu duomenu, tuo AR-ABS algoritmas dirda
leciau eksponentiskai, kai duomenu kieki paemiau daugiau nei 20000, tai
AR-ABS pranesdavo, kad visais atvejais geriausia prognoze yra 0, t.y.
tarpo zenklas. Todel, manau, kad AR-ABS prognozavimo metodika netinka
didesniems duomenu kiekiams ir jis gali prognozuoti turedamas tik lokalius
duomenis, bet ne bendrus visumos duomenis. Visiskai priesingai yra su
dazninemis charakteristikomis - mazoms atkarpoms jis tikrai netiktu, bet
zinant visuma - jis pranasesnis. ARABS modelio koeficientai buvo
paskaiciuoti su viena teksto atkarpa, o testuojama su kita atkarpa.

Tad sioje vietoje, atrodo, nieko neiseis padaryti. Mano eksperimentas buvo
toks: patyrineti kuri modeli geriau naudoti, kai taikomos vienodos salygos
- buten vienodos salygos. Paemiau tris raides todel, kad galima butu
taikyti abiems metodams.


Dabar apletas turetu veikti visur.


Vidas Daudaravicius