Browsing by Author "Литвиненко, В. І."

Now showing 1 - 3 of 3

Гібридизація алгоритму індуктивного кластер-аналізу з використанням оцінки щільності розподілу даних
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Лур’є, І. А.; Осипенко, В. В.; Литвиненко, В. І.; Таиф, М. А.; Корніловська, Н. В.
Запропоновано нову техніку кластеризації, в основу якої покладено два методи: щільнісний алгоритм DBSCAN та індуктивний алгоритм об'єктивної кластеризації. Експерементально доведено, що комбінацією двох цих методів дозволяє вирішити проблему розпізнавання кластерів різної нелінійної форми та значно підвищити точність при розпізнаванні складних об'єктів. In this article proposed a new clustering technique, which is based on two methods: density algorithm DBSCAN and inductive objective clustering algorithm. Experimentally proved that the combination of two these methods can solve the problem of recognition of clusters of different nonlinear form, and greatly increase the accuracy in the detection of complex objects.
Метод прогнозування гетероскедастичних процесів з використанням синтезованих поліноміальних нейронних мереж
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Литвиненко, В. І.; Кожухівська, О. А.; Фефелов, А. О.
Запропоновано метод пошуку функціональних залежностей у динамічних систе- мах за набором вхідних даних, за допомогою гібридного клонального алгоритму і синтезованої за допомогою клонального алгоритму поліноміальної нейронної мережі. Запропоновано технологію побудови моделей гетероскедастичних процесів. This paper proposes a method of finding functional relationships in dynamical systems on the set of input data by clonal hybrid algorithm and clonal synthesized using polynomial algorithm neural network. The technology of building models heteroscedastic processes.
Прогнозування третинної структури білка на двомірній трикутній ґратці гібридним еволюційним алгоритмом
(Видавництво Львівської політехніки, 2021-02-28) Фефелова, І. М.; Литвиненко, В. І.; Фефелов, А. О.; Fefelova, I. M.; Lytvynenko, V. I.; Fefelov, A. O.; Херсонський національний технічний університет; Kherson National Technical University
Розглянуто завдання прогнозування третинної структури білка з урахуванням його первинної послідовності. Проблема в тому, що науковці, з усією своєю обчислювальною потужністю і набором експериментальних даних, не навчилися будувати моделі, які описують процес згортання молекул білка і прогнозують третинну структуру білка на основі його первинної структури. Однак неправильно вважати, що в цій галузі науки нічого не відбувається. Відомо закономірності складання (згортання) білка, розроблено методи його моделювання. Аналіз поточного стану досліджень щодо цих проблем свідчить про наявність недоліків, пов'язаних із точністю прогнозування і часом, необхідним для отримання оптимального рішення. Отже, розроблення нових обчислювальних методів, позбавлених цих недоліків, є актуальним. Зосереджено увагу на моделі ґратки, що є особливим випадком відомого гідрофобно-полярного кропу. запропоновано конформацію білка за обраною моделлю, гібридні алгоритми клонального відбору, диференціал. Оскільки процеси згортання білка до кінця не вивчені, дослідники запропонували ряд спрощених моделей, заснованих на фізичних властивостях молекул, що призводить до проблем комбінаторної оптимізації. Як модель білка обрано гідрофобно-полярну спрощену модель на плоскій трикутній ґратці. З погляду задачі оптимізації, проблема фолдингу білка зводиться до пошуку конформації з мінімальною енергією. У ґратчастих моделях конформацію представлено у вигляді шляху, що не має самоперетинів. Для вирішення цієї проблеми запропоновано гібридну штучну імунну систему у формі комбінації алгоритмів клонального відбору та диференціальної еволюції. Розроблений гібридний алгоритм використовує спеціальні способи кодування та декодування індивідуумів, а також функцію афінності, що дають змогу зменшити кількість некоректних конформацій (рішень з самоперетинами). Доведено, що в цій рецептурі завдання складання білка є NP-повним. Тому загалом точні методи не здатні впоратися з поставленим завданням у прийнятний час. Для перевірки ефективності алгоритму проведено експериментальні дослідження на тестових послідовностях. Для тестування алгоритмів обрано гідрофобно-полярну модель Ділла на двомірній трикутній ґратці. Здійснено експериментальні дослідження на тестових послідовностях, які показали переваги розроблених алгоритмів перед іншими методами.