DSpace Collection: Book 08 Classification Forecasting Data Mining
http://hdl.handle.net/10525/990
The Collection's search engineSearch the Channelsearch
http://sci-gems.math.bas.bg/jspui/simple-search
Developing of Distributed Virtual Laboratories for Smart Sensor System Design Based on Multi-Dimensional Access Method
http://hdl.handle.net/10525/1204
Title: Developing of Distributed Virtual Laboratories for Smart Sensor System Design Based on Multi-Dimensional Access Method<br/><br/>Authors: Palagin, Oleksandr; Romanov, Volodymyr; Markov, Krassimir; Velychko, Vitalii; Stanchev, Peter; Galelyuka, Igor; Ivanova, Krassimira; Mitov, Ilia<br/><br/>Abstract: In the article it is considered preconditions and main principles of creation of virtual laboratories for computer-aided design, as tools for interdisciplinary researches. Virtual laboratory, what are offered, is worth to be used on the stage of the requirements specification or EFT-stage, because it gives the possibility of fast estimating of the project realization, certain characteristics and, as a result, expected benefit of its applications. Using of these technologies already increase automation level of design stages of new devices for different purposes. Proposed computer technology gives possibility to specialists from such scientific fields, as chemistry, biology, biochemistry, physics etc, to check possibility of device creating on the basis of developed sensors. It lets to reduce terms and costs of designing of computer devices and systems on the early stages of designing, for example on the stage of requirements specification or EFT-stage. An important feature of this project is using the advanced multi-dimensional access method for organizing the information base of the Virtual laboratory.Метод Выделения Значимых Данных на Изображениях Изохромных Линий для Систем Бесконтактного Измерения Внутриглазного Давления
http://hdl.handle.net/10525/1203
Title: Метод Выделения Значимых Данных на Изображениях Изохромных Линий для Систем Бесконтактного Измерения Внутриглазного Давления<br/><br/>Authors: Белоус, Наталия; Борисенко, Виктор; Левыкин, Виктор; Макивский, Дмитрий; Зайцева, Анна<br/><br/>Abstract: Глаукома – это болезнь глаза, причиной которой является повышение внутриглазного давления. Если глазное давление при глаукоме вовремя не снизить до нормы, может погибнуть зрительный нерв, что приведет к необратимой слепоте. На сегодняшний день предложен принципиально новый способ измерения внутриглазного давления, базирующийся на обследовании роговицы глаза человека в поляризованном свете, что позволяет видеть на ней специфическую интерференционную картину. В работе авторами предлагается метод, позволяющий провести распознавание изображения глаза человека, отснятого в поляризованном свете, и выделить на исходном изображении данные, необходимые для разработки системы бесконтактного измерения внутриглазного давления. Проведенный анализ показал, что на сегодняшний день не существует аналогов реализации данного метода. Программная реализация метода позволит разработать программно-аппаратный комплекс, на порядок превосходящий существующие аналоги по стоимости и простоте исполнения, а также бесконтактно, быстро и точно измерять внутриглазное давление.Оценивание Риска Регрессионной Модели в Случае Неизвестного Распределения
http://hdl.handle.net/10525/1202
Title: Оценивание Риска Регрессионной Модели в Случае Неизвестного Распределения<br/><br/>Authors: Ступина, Татьяна; Неделько, Виктор<br/><br/>Abstract: В данной работе поднимается достаточно актуальная проблема оценивания качества решения в условиях отсутствия информации о распределениях. Для задачи регрессионного анализа рассматривается альтернативная функция риска, построенная ранговым методом. Отражены положительные и отрицательные стороны такого подхода. Статистическим моделированием получены точечные оценки эмпирической функции риска, отражающие обоснованность применения рангового метода в условия «полной неопределённости».<br/><br/>Description: * Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ 08-01-00944-аMethods of Regularities Searching Based on Optimal Partitioning
http://hdl.handle.net/10525/1201
Title: Methods of Regularities Searching Based on Optimal Partitioning<br/><br/>Authors: Senko, Oleg; Kuznetsova, Anna<br/><br/>Abstract: The purpose of discussed optimal valid partitioning (OVP) methods is uncovering of ordinal or continuous explanatory variables effect on outcome variables of different types. The OVP approach is based on searching partitions of explanatory variables space that in the best way separate observations with different levels of outcomes. Partitions of single variables ranges or two-dimensional admissible areas for pairs of variables are searched inside corresponding families. Statistical validity associated with revealed regularities is estimated with the help of permutation test repeating search of optimal partition for each permuted dataset. Method for output regularities selection is discussed that is based on validity evaluating with the help of two types of permutation tests.Chain Split and Computations in Practical Rule Mining
http://hdl.handle.net/10525/1200
Title: Chain Split and Computations in Practical Rule Mining<br/><br/>Authors: Aslanyan, Levon; Sahakyan, Hasmik<br/><br/>Abstract: A novel association rule mining algorithm is composed, using the unit cube chain decomposition structures introduced in [HAN, 1966; TON, 1976]. [HAN, 1966] established the chain split theory. [TON, 1976] invented an excellent chain computation framework which brings chain split into the practical domain. We integrate these technologies around the rule mining procedures. Effectiveness is related to the intention of low complexity of rules mined. Complexity of the procedure composed is complementary to the known Apriori algorithm which is defacto standard in rule mining area.Structuring of Ranked Models
http://hdl.handle.net/10525/1199
Title: Structuring of Ranked Models<br/><br/>Authors: Bobrowski, Leon<br/><br/>Abstract: Prognostic procedures can be based on ranked linear models. Ranked regression type models are designed on the basis of feature vectors combined with set of relations defined on selected pairs of these vectors. Feature vectors are composed of numerical results of measurements on particular objects or events. Ranked relations defined on selected pairs of feature vectors represent additional knowledge and can reflect experts' opinion about considered objects. Ranked models have the form of linear transformations of feature vectors on a line which preserve a given set of relations in the best manner possible. Ranked models can be designed through the minimization of a special type of convex and piecewise linear (CPL) criterion functions. Some sets of ranked relations cannot be well represented by one ranked model. Decomposition of global model into a family of local ranked models could improve representation. A procedures of ranked models decomposition is described in this paper.Выявление Фракталоподобных Структур в ДНК-Последовательностях
http://hdl.handle.net/10525/1198
Title: Выявление Фракталоподобных Структур в ДНК-Последовательностях<br/><br/>Authors: Гусев, Владимир; Мирошниченко, Любовь; Чужанова, Надежда<br/><br/>Abstract: Разработан и реализован алгоритм выявления фракталоподобных структур в ДНК-последовательностях. Фрактальность трактуется как самоподобие, основанное на свойстве симметрии или комплементарной симметрии. Локальные фракталы интересны своей способностью аккумулировать множественные палиндромно-шпилечные структуры с потенциально возможными регуляторными функциями. Выявлены реальные случаи проявления фрактальности в различных геномах: от вирусов до человека. Рассмотрена возможность использования фракталоподобных структур в качестве маркеров, различающих близкие классы последовательностей.Использование FRiS-Функций для Решения Задачи SDX
http://hdl.handle.net/10525/1197
Title: Использование FRiS-Функций для Решения Задачи SDX<br/><br/>Authors: Борисова, Ирина; Загоруйко, Николай<br/><br/>Abstract: Рассматривается задача структуризации избыточного набора информации, выявления основных закономерностей, содержащихся в нем с помощью аппарата FRiS-функций. В результате решения этой задачи (задачи SDX) на основе исходного множества объектов строится его сокращенное описание в терминах классов и существенных признаков. Данное описание снабжено системой правил, позволяющих восстанавливать значения всех признаков на основе существенных и находить место новым объектам в системе построенных классов.On Coordination of Experts’ Estimations of Quantitative Variable
http://hdl.handle.net/10525/1196
Title: On Coordination of Experts’ Estimations of Quantitative Variable<br/><br/>Authors: Lbov, Gennadiy; Gerasimov, Maxim<br/><br/>Abstract: In this paper, we consider some problems related to forecasting of quantitative feature. We assume that decision rule is constructed on the base of analysis of empirical information represented in the form of statements from several experts. The criterion of a quality of experts’ statements is suggested. The method of forming of united expert decision rule is considered.<br/><br/>Description: * The work was supported by the RFBR under Grants N07-01-00331a, 08-07-00136aAn Approach to Variable Aggregation in Efficiency Analysis
http://hdl.handle.net/10525/1195
Title: An Approach to Variable Aggregation in Efficiency Analysis<br/><br/>Authors: Noncheva, Veska; Mendes, Armando; Silva, Emiliana<br/><br/>Abstract: In the nonparametric framework of Data Envelopment Analysis the statistical properties of its estimators have been investigated and only asymptotic results are available. For DEA estimators results of practical use have been proved only for the case of one input and one output. However, in the real world problems the production process is usually well described by many variables. In this paper a machine learning approach to variable aggregation based on Canonical Correlation Analysis is presented. This approach is applied for efficiency estimation of all the farms in Terceira Island of the Azorean archipelago.Об Одной Задаче Распознавания Последовательности, Включающей Повторяющийся Вектор
http://hdl.handle.net/10525/1194
Title: Об Одной Задаче Распознавания Последовательности, Включающей Повторяющийся Вектор<br/><br/>Authors: Долгушев, Алексей; Кельманов, Александр<br/><br/>Abstract: Рассматривается дискретная экстремальная задача, к которой сводится один из вариантов проблемы помехоустойчивого off-line распознавания векторных последовательностей, включающих в качестве элемента квазипериодически повторяющийся вектор евклидова пространства. Обоснован эффективный алгоритм решения задачи, гарантирующий оптимальность решения по критерию максимального правдоподобия в случае, когда помеха аддитивна и является гауссовской последовательностью независимых одинаково распределённых случайных величин.<br/><br/>Description: * Работа поддержана грантами РФФИ 09-01-00032, 07-07-00022 и грантом АВЦП Рособразования 2.1.1/3235Построение Логико-Вероятностных Моделей Временных Рядов с Использованием Цепей Маркова
http://hdl.handle.net/10525/1193
Title: Построение Логико-Вероятностных Моделей Временных Рядов с Использованием Цепей Маркова<br/><br/>Authors: Неделько, Светлана<br/><br/>Abstract: The method of logic and probabilistic models constructing for multivariate heterogeneous time series is offered. There are some important properties of these models, e.g. universality. In this paper also discussed the logic and probabilistic models distinctive features in comparison with hidden Markov processes. The early proposed time series forecasting algorithm is tested on applied task.Задачи Помехоустойчивого Анализа и Распознавания Последовательностей, Включающих Повторяющиеся Упорядоченные Наборы Вектор–Фрагментов
http://hdl.handle.net/10525/1192
Title: Задачи Помехоустойчивого Анализа и Распознавания Последовательностей, Включающих Повторяющиеся Упорядоченные Наборы Вектор–Фрагментов<br/><br/>Authors: Кельманов, Александр; Михайлова, Людмила; Хамидуллин, Сергей<br/><br/>Abstract: Рассматриваются некоторые задачи помехоустойчивого off-line анализа и распознавания числовых и векторных последовательностей, включающих повторяющиеся наборы квазипериодических фрагментов или векторов. Обоснованы эффективные алгоритмы решения этих задач, гарантирующие оптимальность решения по критерию максимального правдоподобия, в случае, когда помеха аддитивна и является гауссовской последовательностью независимых одинаково распределенных случайных величин.<br/><br/>Description: * Работа поддержана грантами РФФИ 09-01-00032, 07-07-00022 и грантом АВЦП Рособразования 2.1.1/3235Сложные Задачи Распознавания Образов и Возможности их Решения
http://hdl.handle.net/10525/1191
Title: Сложные Задачи Распознавания Образов и Возможности их Решения<br/><br/>Authors: Краснопрошин, Виктор; Образцов, Владимир<br/><br/>Abstract: Рассматривается задача распознавания образов с обучением. Вводится понятие локальной разрешимости такой задачи и показано, что при некоторых, достаточно конструктивных условиях, задача распознавания является локально разрешимой. Получены критерий и два достаточных условия локальной разрешимости."AVO-Polynom" Recognition Algorithm
http://hdl.handle.net/10525/1190
Title: "AVO-Polynom" Recognition Algorithm<br/><br/>Authors: Dokukin, Alexander<br/><br/>Abstract: Estimates Calculating Algorithms have a long story of application to recognition problems. Furthermore they have formed a basis for algebraic recognition theory. Yet use of ECA polynomials was limited to theoretical reasoning because of complexity of their construction and optimization. The new recognition method “AVO-polynom” based upon ECA polynomial of simple structure is described.Классификация и Моделирование Генетического Кода и Генно-Нейронных Сетей
http://hdl.handle.net/10525/1189
Title: Классификация и Моделирование Генетического Кода и Генно-Нейронных Сетей<br/><br/>Authors: Тимофеев, Адиль<br/><br/>Abstract: Предлагаются методы автоматической классификации и моделирования генетического кода. Излагаются принципы проектирования и результаты использования гетерогенных генно- нейронных сетей.