Проверяемый текст
Занун Набил Имхаммед Мохсен. Модель, алгоритм и вычислительное устройство для декодирования неравномерных префиксных кодов для GRID систем (Диссертация 2011)
[стр. 50]

50 класса задач.
Одним из наиболее существенных признаков МГ, определяющих мощность порождаемых языков (сложность описываемых структур и сложность алгоритмов синтаксического анализа) является тип правил подстановки по Хомскому [23-35].
В этом случае [1] МГ относится к метаграмматикам типа i и обозначается G(i), если на каждом из ее уровней используются грамматики типа i и j (i
Рассмотрение МГ как грамматических систем, ориентированных на использование в качестве формальной основы моделирования [19-32], позволило в рамках введенных в работах [25-30] определений провести анализ основных классов МГ, разделяемых в соответствии со следующей системой основных признаков.
1.
Признаки, характеризующие множество {GJ: мощность множества {GJ; тип правил подстановки в грамматиках {G,
}; однородность множества {GJ; тип дополнительных (экстралингвистических) правил в грамматиках, входящих в МГ; особенности задания мер на множествах правил подстановки грамматик {GJ; тип применяемых специальных форм грамматик.
2.
Признаки, характеризующие схему правил согласования МГ: мощность множества правил согласования; особенности общей схемы правил согласования; однородность правил согласования; тип правил согласования; особенности задания мер на множестве правил согласования;
[стр. 61]

РАЗДЕЛ 2.
Разработка структурнолингвистической модели декодируемых неравномерных префиксных кодов на основе регулярных формальных грамматик и метаграмматик На основе выявленных структурных особенностей рассматриваемого класса неравномерных префиксных кодов в данном разделе в качестве формальной основы моделирования используются формальные грамматики и метаграмматики.
Для выбора конкретного класса МГ, аналогично [25] проведем рассмотрение их основных классов и свойств этих классов.
2.1.
Основные классы метаграмматик, оценка возможности их использования для моделирования неравномерных префиксных кодов Рассмотрение МГ как грамматических систем, ориентированных на использование в качестве формальной основы моделирования НПК [1932], позволило в рамках введенных в работах [25-30] определений провести анализ основных классов МГ, разделяемых в соответствии со следующей системой основных признаков.
1.
Признаки, характеризующие множество {Gj}: мощность множества {Gj}; тип правил подстановки в грамматиках {Gj};
однородность множества {Gj}; тип дополнительных (экстралингвистических) правил в грамматиках, входящих в МГ; особенности задания мер на множествах правил подстановки грамматик {Gj}; тип применяемых специальных форм грамматик.
61

[стр.,62]

62 2.
Признаки, характеризующие схему правил согласования МГ: мощность множества правил согласования; особенности общей схемы правил согласования; однородность правил согласования; тип правил согласования; особенности задания мер на множестве правил согласования;
однозначность правил согласования.
На рис.
2.1, аналогично [25] представлен фрагмент классификации МГ по данной системе признаков.
Анализ данных классов показывает, что МГ, как средство системного объединения грамматик в целях моделирования НПК рассматриваемого класса, существенно превосходят возможности существующих классов грамматик.
При этом, аналогично [27-32], при таком объединении проявляются важные системообразующие особенности МГ, позволяющие при системном объединении достаточно простых (обычнорегулярных) грамматик моделировать сложные структурно-семантические зависимости, характерные для НПК.
Большое разнообразие возможных классов МГ, отличающихся своими «выразительными» возможностями, характером структурных взаимосвязей в схеме правил согласования МГ, позволяет использовать их при решении широкого круга прикладных задач моделирования декодируемых НПК для GRID систем.
Рассмотрим обобщенные характеристики основных подклассов МГ и их отдельных свойств.

[Back]