Исследуются вопросы применения логических процедур распознавания по прецедентам в случае вещественнозначной информации и целочисленной информации высокой значности. Рассмотрена задача корректного понижения значности данных. Разработаны генетические алгоритмы поиска оптимальной корректной перекодировки исходной информации. Проведено тестирование алгоритмов на реальных данных.
распознавание образов, корректная перекодировка, покрытие булевой матрицы