Реєстраційний номер
0224U031670,
(0119U002279)
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Розробити розподілені методи машинного навчання для дослідження завадостійкості генетичних кодів
Назва етапу роботи
Розробити розподілені методи машинного навчання для дослідження завадостійкості генетичних кодів
Керівник роботи
Гупал Анатолій Михайлович, Доктор фізико-математичних наук
Дата реєстрації
03-06-2024
Організація виконавець
Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова Національної академії наук України
Опис роботи
Розробка оптимальних симетричних та несиметричних кодів, завадостійкість яких значно перевищує завадостійкість стандартного коду, розробка розподілених методів розпізнавання текстової інформації великих даних.
Опис етапу
Розроблено розподілені методи машинного навчання для байєсових процедур розпізнавання з використанням системи програмування MapReduce. Байєсові процедури легко адаптуються до паралельного режиму обчислення, мінімізують обміни інформацією між вузлами мережі та не змінюють структуру навчаючих вибірок з появою нових даних. Розроблено швидкі байєсові методи аналізу та розпізнавання внутрішньочерепних новоутворень та черепно-мозкових травм на основі трьох структур вхідних даних (показників крові), для яких здійснено переведення у цифровий формат. На основі такого підходу вперше вдалося встановлювати ступінь злоякісності новоутворень. Встановлено завадостійкість стандартного коду відносно полярності амінокислот. Побудовано оптимальні завадостійкі коди. За допомогою генетичних алгоритмів побудовано різні варіанти найбільш завадостійких кодів з іншими ніж у стандартного коду характеристиками. На основі баз даних генетичних захворювань за допомогою стандартного та оптимального кодів показано, що завадостійкість коду має значний вплив на порушення полярності амінокислот при точкових мутаціях нуклеотидів.
Опис продукції
Автори роботи
Білецький Борис Олександрович
Биць Олексій Вікторович
Бойко Валентина Володимирівна
Грачова Тамара Яківна
Тарасов Андрій Леонтійович
Додано/оновлено в НРАТ
2024-06-03
