Ключ. слова: Pilumnus hirtellus, малое филлофорное поле, нерестовое скопление
Індекс рубрикатора НБУВ: Е621.155.232.422.9(922.8)

Шифр НБУВ: Ж27025 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: Е60*440.22 + Е70*440.223

Рубрики:

Загальна зоологія

Біологія людини

Шифр НБУВ: Ж60216 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розглянуто методи навчання байєсових мереж на базі даних, основні методи навчання, а також методи навчання параметрів, структури мережі і латентних параметрів. Наведено основні визначення та відповідні ілюстративні приклади.

Нанопоруваті вуглецеві адсорбенти одержано за допомогою методу темплітного синтезу з використанням як шаблону комерційного силікагелю SG-60, що зараз широко застосовується в біохімії. Розроблено методи хімічного модифікування поверхні нанопоруватих вуглецевих адсорбентів прекурсорами різної природи. Показано, що і після хімічного модифікування поверхні синтезовані вуглецеві адсорбенти мають дуже високу питому поверхню та за іншими параметрами цілком відповідають вимогам біохіміків до такого типу матеріалів.

Отмечено, что байесовские сети (БС) являются серьезным востребованным инструментом для выполнения интеллектуального анализа данных различной природы. Однако существующие методы построения БС и вероятностного вывода (ВВ) имеют вычислительную сложность. Для построения БС предложено использовать эвристический метод построения БС, а для выполнения ВВ - алгоритм ВВ в БС на основании обучающих данных. Приведены результаты экспериментов и примеры использования БС.

Показано влияние тралового промысла на донные сообщества в районе Керченского предпроливья Черного моря, где к 1990 г. было опустынено 87 % обследованной акватории. В результате опустынивания из сообщества исчезают почти все виды губок и асцидий, многие виды полихет. По мере разрушения донного сообщества в трофической структуре снижается роль сестонофагов и в то же время увеличивается роль видов, собирающих детрит с поверхности грунта. Более половины всех изменений в видовом богатстве, численности и около половины изменений, происходящих в биомассе макрозообентоса, связано с продолжительностью воздействия донного тралового промысла и глубиной.

За допомогою методів малокутового та ширококутового розсіяння рентгенівського опромінення вивчено особливості близької впорядкованості та пористості нанопористих вуглецевих адсорбентів, одержаних з використанням методу темплатного синтезу, а також їх модифікованих форм, приготованих способом щеплення до вуглецевої поверхні різних органічних сполук. Для моделювання профілів малокутового розсіяння використано метод глобальних уніфікованих експоненційно-степеневих функцій, який дозволяє проводити ефективну діагностику широкого кола наносистем з використанням уявлень про багаторівневі фрактальні агрегати (ФА). Обговорено особливості зміни структури матеріалів та їх пористості на всіх проміжних стадіях одержання вуглецевих реплік (ВР). Установлено, що процес модифікування внутрішньої поверхні нанопор ВР призводить до зниження середнього діаметра нанопор і супроводжується зменшенням числа первинних нанопор в утворюваних ними масово-фрактальних агрегатах. У цьому разі середній діаметер таких ФА залишається практично незмінним.

Байєсові мережі (БМ) - потужний інструмент для інтелектуального аналізу даних різної природи. Однак існуючі методи формування ймовірнісного висновку за навчальними даними мають такі недоліки як висока обчислювальна складність та неточність, що зумовлено накопиченням похибок. Це пояснюється частковою втратою інформації у процесі переходу від емпірічних даних до таблиць умовних ймовірностей. Запропоновано новий, простіший і точніший алгоритм формування ймовірнісного висновку в БМ на базі навчальних даних.

Рассмотрены различные методы обучения байесовских сетей на основе данных. Рассмотрены основные методы обучения, а также методы обучения параметров, структуры сети и скрытых параметров. Приведены основные определения и соответствующие иллюстративные примеры.

Отмечено, что Байесовские сети (БС) являются великолепным инструментом для классификации при интеллектуальном анализе данных. Но построение БС по обучающим данным является NP-трудной задачей. Предложен эвристический метод построения БС, основанный на использовании обоюдной информации между всеми вершинами, а в качестве оценочной функции, на каждой итерации алгоритма обучения, можно использовать значение описания минимальной длины. Для вычисления ошибки обучения предложено использовать формулу структурной разности. Приведены основные определения и соответствующие иллюстративные примеры.

Проведено аналіз існуючих методів побудови мереж Байєса із застосуванням оціночної функції. Описано функції Купера - Гершковича й опису мінімальної довжини, а також проведено порівняльний аналіз алгоритмів побудови байєсівських мереж з використанням цих функцій.

Предложен новый, более простой и точный алгоритм вероятностного вывода в байесовских сетях на основе обучающих данных.

Рассмотрена задача оценивания рисков при кредитовании физических лиц методами интеллектуального анализа данных - кластерного анализа, деревьев решений, искусственных нейронных сетей, регрессионных моделей дискретного выбора и сетей Байеса - с целью их сравнения. Для построения моделей использована база данных клиентов первого филиала VAB-банка. Полученные скоринговые модели оценены с помощью следующих критериев: общая точность, ошибки первого и второго рода. Приведены экспериментальные результаты, описание методов и примеры скоринговых моделей.

Індекс рубрикатора НБУВ: Д221(922.8)9 + Е0*822.219(922.8)

Рубрики:

Океанологія

Загальна біологія

Шифр НБУВ: Ж73941 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: К663.033.057.2

Рубрики:

Металізація металів з використанням плазмового струменя (плазмова металізація)

Шифр НБУВ: Ж28502 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Анализируются методы оценки взаимосвязи между вершинами при построении байесовских сетей с использованием эвристического алгоритма. Представлено теоретическое обоснование методов, рассмотрены результаты их практического использования при построении классических сетей, а также описан алгоритм проведения экспериментов на основе псевдослучайного генерирования байесовских сетей. Выполнено сравнение полученных результатов и сделаны выводы о возможности использования рассмотренных методов оценки взаимосвязи между вершинами при построении байесовских сетей.

Рассмотрены важнейшие проблемы функционирования ведущих поисковых систем - недостаточный учет и использование естественного языка на этапах формирования запроса и поиска информации. Перспективы видятся в использовании нового подхода к структурной организации языка, снимающего много противоречий классической лингвистики и позволяющего заменить "поиск по ключевым словам" на "поиск по знаниям".

Індекс рубрикатора НБУВ: О551-060.17

Рубрики:

Авіаційні двигуни

Шифр НБУВ: Ж24839 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: О551-060.17 + К663.6-18

Рубрики:

Авіаційні двигуни

Інші види покриттів металів

Шифр НБУВ: Ж24839 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Описано різні методи навчання байєсових мереж на підставі експериментальних даних. Детально розглянуто метод описання мінімальної довжини та метод, запропонований Купером і Гершковичем. Для розрахунку похибки навчання запропоновано використовувати формулу структурної різниці.