Стаття Наукова стаття

The Method of Error Detection and Correction in the System of Residual Classes

ID елемента: 19935
1 Медіафайлів
2018/02/02
ASC Academic Publishing р. 172-185
ASC Academic Publishing р. 172-185
Властивості
Тип
Українська
Книжки чи розділи книг
Українська
Монографії
Назва
Англійська
The Method of Error Detection and Correction in the System of Residual Classes
Українська
Метод виявлення та корекції помилок у системі залишкових класів
Автор
Українська
Янко, Аліна Сергіївна
Українська
Краснобаєв, В.А.
Українська
Кошман, С.О.
Опис
Англійська
The method of correcting of single errors in the system of residual classes (SRC) were presented in this chapter. The results of the analysis of corrective capability of arithmetic code shown the high efficiency of using of nonpositional code structures in the SRC. The examples of correction of single data error witch provided by code of the SRC are given in the chapter.
Мова
en
Дата випуску
2017
Ключові слова
Англійська
the system of residual classes
Українська
система залишкових класів
Англійська
validity of data control
Українська
обгрунтованість контролю даних
Англійська
information redundancy
Українська
інформаційна надмірність
Англійська
correction of data single errors
Українська
виправлення окремих помилок
Видавець
Англійська
ASC Academic Publishing
Бібліографічний опис
Українська
Krasnobayev V.A. The Method of Error Detection and Correction in the System of Residual Classes / V.A. Krasnobayev, A.S. Yanko, S.A. Koshman // ISCI’2017: Information Security in Critical Infrastructures :Collective monograph / edit. by I.D. Gorbenko and A.A. Kuznetsov. – Minden,USA : ASC Academic Publishing, 2017. – C. 172-185.
isbn
978-0-9989826-0-1
Набори елементів 1
Кафедра комп'ютерних та інформаційних технологій і систем
18 1254 items
Медіафайли
ASC Academic Publishing р. 172-185
ASC Academic Publishing р. 172-185
Інформація про метадані
Створено
2018-2-2 08:30
Остання зміна
2026-3-24 12:31
(Оновлено 2972 днів після створення)
Дата видачі (DC)
2017
ID елемента
#19935
Клас ресурсів
Стаття
Шаблон ресурсу
Наукова стаття