Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0219U100626, 0116U002094 , Науково-дослідна робота Назва роботи Розробка методів розпізнавання та аналізу структур складних об'єктів на основі марківських моделей Назва етапу роботи Керівник роботи Распопов Віктор Борисович, Кандидат фізико-математичних наук Дата реєстрації 21-02-2019 Організація виконавець Науково-учбовий центр прикладної інформатики НАН України Опис етапу  Поставлена і розглянута задача конструктивного завдання множини відображень за допомогою систем реляційних схем. Запропонований базовий інструмент для її вирішення у вигляді повної системи еквівалентних перетворень схем розмітки. Класична задача дискретної математики – мінімізація діз'юнктивної нормальної форми (ДНФ) – розглянута в формалізмі реляційних схем. Показано, що задачі побудови мінімальної ДНФ відповідає задача побудови системи реляційних схем, що породжує задану мову у вигляді об'єднання множин узгоджених розміток цих схем. Описаний та обгрунтований песпективний комп’ютерний підхід до розпізнавання гематологічних захворювань. Внаслідок застосування алгоритмів комп’ютерної математики, а саме, швидкої роботи байєсівських процедур, розроблено комп’ютерний метод знаходження комбінації показників з найбільш високою якістю розпізнавання. Для вирішення задачі імовірнісного прогнозу станів здоров’я на подальший період життя як окремої людини, так і груп населення був застосований апарат ланцюгів Маркова. Було продовжено проектування бази даних колекції клітинних культур з тканин людини та тварин загального призначення. Збільшено кількість запитів. Основну увага звернено на підготовку звітів в кожному з трьох основних модулів: загального опису, адміністрування, зберігання, що складають ядро бази даних. Опис продукції метод побудови генеруючої реляційної схеми, який значно спрощує алгоритм пошуку узгоджених розміток при рішенні задачі розпізнавання; метод знаходження комбінації медичних показників з найбільш високою якістю розпізнавання гематологічних захворювань, що заснований на байесівських процедурах розпізнавання з незалежними ознаками; метод та комп’ютерна програма для вирішення задачі імовірнісного прогнозу станів здоров’я на подальший період життя як окремої людини, так і груп населення на основі апарату ланцюгів Маркова, виходячи з початкових даних, що беруться з регіональних персоніфікованих баз даних про стан здоров’я та смертність; проект бази даних колекції клітинних культур з тканин людини та тварин загального призначення із збільшеною кількістю запитів та розвиненою пошуковою системою Автори роботи Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити