| Revista: | Research on computing science |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000396146 |
| ISSN: | 1665-9899 |
| Autores: | Toledo, Miguel A1 Medel, J. Jesús1 |
| Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México, Distrito Federal. México |
| Año: | 2006 |
| Volumen: | 23 |
| Paginación: | 53-59 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en inglés | In this work we introduce a task classification model for soft real-time systems. Task processes are analyzed as probabilistic distribution functions which parameters are considered as stationary random variables over the long time. We present a technique for tasks classification based on the maximum entropy level as element of differentiation among tasks. The classification model is described and evaluated based on probabilistic distribution functions properties |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Matemáticas |
| Palabras clave: | Análisis de sistemas, Matemáticas aplicadas, Clasificación, Tareas, Teoría de la información, Entropía máxima |
| Keyword: | Computer science, Mathematics, Systems analysis, Applied mathematics, Classification, Tasks, Information theory, Maximum entropy |
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