Індекс рубрикатора НБУВ: У9(4УКР)373.31-572

Рубрики:

Економіка окремих країн і частин світу

Шифр НБУВ: Ж69299 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Исследовано поведение индуктивных процедур в зависимости от состава обучающей выборки (ОВ). Показано, что если в ОВ отсутствует информация о каком-либо классе объектов либо статистика относительно априорных вероятностей классов, то любая процедура работает непредсказуемо плохо и ее погрешность строго положительна. Дана оценка погрешности байесовской процедуры распознавания в зависимости от размеров ОВ и количества признаков. Доказана субоптимальность байесовского подхода, определена сложность класса задач.

На підставі інформації з Інтернету стосовно щоденної зміни курсів акцій цінних паперів 570 підприємств розв'язано задачу прогнозування динаміки курсів акцій на наступний день залежно від динаміки декількох попередніх днів. Застосовано байєсівські процедури розпізнавання на ланцюгах Маркова різних порядків.

За допомогою апарата байєсівських мереж одержано графічну інформацію щодо динаміки взаємодії курсів світових валют. Описано алгоритми побудови скелету байєсівської мережі, а також часткової орієнтації ребер графа.

Одержано нові формули залежностей для пар і трійок основ в ДНК. За допомогою апарату ланцюгів Маркова показано, що комплементарність і симетрія вищих порядків для послідовностей основ витікає із комплементарності і симетрії для пар основ.

Показано, что для пар оснований возможны два вида симметрии, но в природе реализован один более эффективный способ записи и считывания информации. Доказано, что из симметрии последовательностей оснований вытекает симметрия коротких последовательностей, в том числе отдельных оснований. На основе модели цепей Маркова показано, что симметрия последовательностей оснований вытекает из симметрии пар оснований.

Показано, що для дискретних об'єктів, побудованих на обмежених вибірках, існують приклади, що підтверджують припущення достовірності, і приклади, для яких воно не виконується. Таким чином, властивості процедур сепарації для неперервних моделей не виконуються для дискретних об'єктів.

Обоснован перспективный компьютерный подход к распознаванию гематологических заболеваний. Вследствие быстрой работы байесовских процедур путем перебора на компьютере подбираются такие комбинации показателей, которые обладают наиболее высоким качеством распознавания. Таким способом можно провести быструю диагностику, не выполняя ее в полном объеме.

Из симметрии в ДНК построен симметричный код относительно полярности аминокислот при мутациях в нуклеотидах. Исследована помехоустойчивость генетических кодов относительно полярности аминокислот. На основе баз данных генетических заболеваний показано, что симметричный код во многих случаях исправляет нарушение полярности при мутациях.

На основе симметрии в ДНК построены оптимальные генетические коды, помехоустойчивость которых относительно полярности аминокислот при мутациях в нуклеотидах значительно выше, чем у стандартного кода. Исследована помехоустойчивость оптимальных симметричных и несимметричных генетических кодов. С учетом баз данных генетических заболеваний показано, что оптимальный код, для которого симметрия выполняется в половине случаев, сохраняет полярность аминокислот при мутациях первого и второго нуклеотидов в кодоне по сравнению со стандартным кодом.

На основе математических формул выведены правила понижения и повышения симметрии. Построен симметричный код, помехоустойчивость которого значительно выше, чем у стандартного кода.

Для распознавания текстовой информации рассмотрены две версии байесовской оптимальной процедуры. Описаны распределенные реализации этих версий на основе MapReduce.

В генетических алгоритмах в качестве начальной популяции использованы таблицы полярности на основе трех типов информации, и таким образом построены оптимальные варианты несимметричных кодов, а также кодов, имеющих примерно такие же характеристики, как у стандартного кода.