Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2014. – №800

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/25807

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

Вісник Національного університету “Львівська політехніка” “Комп’ютерні науки та інформаційні технології” входить до переліку видань ВАК, в яких друкуються матеріали дисертаційних робіт у галузі технічних наук У віснику публікуються статті за результатами досліджень з актуальних питань комп’ютерних наук та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету “Львівська політехніка” та провідними вченими України і зарубіжними вченими в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об’єктів, процесів і систем та розроблення і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих закладів освіти, інженерів, що спеціалізуються у сфері новітніх обчислювальних систем, мереж, комп’ютеризованих засобів розв’язання задач цифрового опрацювання сигналів і зображень, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка» : [збірник наукових праць] / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка» – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2014 . – № 800: Комп’ютерні науки та інформаційні технології / відповідальний редактор Ю. М. Рашкевич. – 287 с. : іл.

Browse

Filters

20142

Settings

Author: search.filters.author.Lytvynenko, V.

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Synthesis of rbf-network for prediction of secondary protein structure
    (Видавництво Львівської політехніки, 2014) Lytvynenko, V.
    Запропоновано методологію синтезу радіально-базисних мереж для вирішення проблеми білкового середнього передбачення структури за допомогою алгоритму вибору клонів. Щоб вирішити цю проблему було використано метод “один проти всіх”. Обчислювальні експерименти щодо випробуваного зразка показали, що точність прогнозування сягає до 72%, що вказує на високу точність запропонованого способу. In this paper we propose the methodology of team radial-basis networks synthesis for solving the problem of protein secondary structure prediction using clonal selection algorithm. To solve such problem the method of “one against all” have been used. The carried out computational experiments on test sample have shown that the prediction accuracy allows to achieve up to 72%, indicating a high accuracy of the proposed method.
  • Thumbnail Image
    Item
    Hybrid swarm negative selection algorithm for dna-microarray data classification
    (Видавництво Львівської політехніки, 2014) Lytvynenko, V.
    В роботі запропоновано метод класифікації. Він заснований на комбінованому алгоритмі негативної селекції, який був спочатку розроблений для задач бінарної класифікації. Точність розробленого алгоритму була перевірена експериментальним шляхом з використанням наборів даних мікрочіпів. Експерименти підтвердили, що напрямок змін, внесених в розроблений алгоритм підвищує точність у порівнянні з іншими алгоритмів класифікації. In the paper, a classification method is proposed. It is based on Combined Swarm Negative Selection Algorithm, which was originally designed for binary classification problems. The accuracy of developed algorithm was tested in an experimental way with the use of microarray data sets. The experiments confirmed that direction of changes introduced in developed algorithm improves its accuracy in comparison to other classification algorithms.