Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора

Предложен метод реконструкции генных регуляторных сетей, который в сочетании с алгоритмом оптимизации (эволюционным или иммунным) позволяет повысить скорость и точность решения задачи параметрической идентификации S-системы. Изложена суть метода последовательной трансформации пространства решений, у...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Управляющие системы и машины
Дата:2017
Автори: Фефелов, А.А., Литвиненко, В.И., Таиф, М.А., Лурье, И.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2017
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131965
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, И.А. Лурье // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 5. — С. 43-53. — Бібліогр.: 26 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-131965
record_format dspace
spelling Фефелов, А.А.
Литвиненко, В.И.
Таиф, М.А.
Лурье, И.А.
2018-04-07T17:48:37Z
2018-04-07T17:48:37Z
2017
Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, И.А. Лурье // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 5. — С. 43-53. — Бібліогр.: 26 назв. — рос.
0130-5395
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131965
574:004.2
Предложен метод реконструкции генных регуляторных сетей, который в сочетании с алгоритмом оптимизации (эволюционным или иммунным) позволяет повысить скорость и точность решения задачи параметрической идентификации S-системы. Изложена суть метода последовательной трансформации пространства решений, управляемой результатами работы алгоритма оптимизации.
Запропоновано метод реконструкції генних регуляторних мереж, який в поєднанні з алгоритмом оптимізації (еволюційним або імунним) дозволяє підвищити швидкість і точність розв’язання задачі параметричної ідентифікації S-системи. Викладено суть методу послідовної трансформації простору розв’язань, керованої результатами роботи алгоритму оптимізації.
Purpose. The aim of this work is to create an effective method of the optimal parameters of the mathematical model of a gene regulatory network searching based on the ordinary differential equations system represented in the form of S-system. Method. A method is based on the successive transformation of decision space, guided by the results of the separate starting of clonal selection algorithm, hereupon space compresses in the vicinity of the global optimum. Results. A method for reconstructing the gene regulatory networks based on a modified clonal selection algorithm is developed. The method uses time series data of the gene expression profiles for searching interconnections between GRN components. The efficiency of the proposed method is confirmed by the experimental studies. Conclusion. The developed method and the algorithm increase the speed of the convergence of the optimization algorithms, and at the same time improve their accuracy in solving the problem of parametric identification of S-System. The proposed method can be used for modification of the evolutionary algorithms or artificial immune systems. Besides, in our future research we plan to test the method effectiveness on the real biological data.
ru
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Управляющие системы и машины
Методы и средства обработки данных и знаний
Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
Параметрична ідентифікація S-системи з використанням модифікованого алгоритму клонального відбору
Parametric Identification of the S-system Using a Modified Clonal Selection Algorithm
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
spellingShingle Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
Фефелов, А.А.
Литвиненко, В.И.
Таиф, М.А.
Лурье, И.А.
Методы и средства обработки данных и знаний
title_short Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
title_full Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
title_fullStr Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
title_full_unstemmed Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
title_sort параметрическая идентификация s-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора
author Фефелов, А.А.
Литвиненко, В.И.
Таиф, М.А.
Лурье, И.А.
author_facet Фефелов, А.А.
Литвиненко, В.И.
Таиф, М.А.
Лурье, И.А.
topic Методы и средства обработки данных и знаний
topic_facet Методы и средства обработки данных и знаний
publishDate 2017
language Russian
container_title Управляющие системы и машины
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format Article
title_alt Параметрична ідентифікація S-системи з використанням модифікованого алгоритму клонального відбору
Parametric Identification of the S-system Using a Modified Clonal Selection Algorithm
description Предложен метод реконструкции генных регуляторных сетей, который в сочетании с алгоритмом оптимизации (эволюционным или иммунным) позволяет повысить скорость и точность решения задачи параметрической идентификации S-системы. Изложена суть метода последовательной трансформации пространства решений, управляемой результатами работы алгоритма оптимизации. Запропоновано метод реконструкції генних регуляторних мереж, який в поєднанні з алгоритмом оптимізації (еволюційним або імунним) дозволяє підвищити швидкість і точність розв’язання задачі параметричної ідентифікації S-системи. Викладено суть методу послідовної трансформації простору розв’язань, керованої результатами роботи алгоритму оптимізації. Purpose. The aim of this work is to create an effective method of the optimal parameters of the mathematical model of a gene regulatory network searching based on the ordinary differential equations system represented in the form of S-system. Method. A method is based on the successive transformation of decision space, guided by the results of the separate starting of clonal selection algorithm, hereupon space compresses in the vicinity of the global optimum. Results. A method for reconstructing the gene regulatory networks based on a modified clonal selection algorithm is developed. The method uses time series data of the gene expression profiles for searching interconnections between GRN components. The efficiency of the proposed method is confirmed by the experimental studies. Conclusion. The developed method and the algorithm increase the speed of the convergence of the optimization algorithms, and at the same time improve their accuracy in solving the problem of parametric identification of S-System. The proposed method can be used for modification of the evolutionary algorithms or artificial immune systems. Besides, in our future research we plan to test the method effectiveness on the real biological data.
issn 0130-5395
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131965
citation_txt Параметрическая идентификация S-системы с применением модифицированного алгоритма клонального отбора / А.А. Фефелов, В.И. Литвиненко, М.А. Таиф, И.А. Лурье // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 5. — С. 43-53. — Бібліогр.: 26 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT fefelovaa parametričeskaâidentifikaciâssistemysprimeneniemmodificirovannogoalgoritmaklonalʹnogootbora
AT litvinenkovi parametričeskaâidentifikaciâssistemysprimeneniemmodificirovannogoalgoritmaklonalʹnogootbora
AT taifma parametričeskaâidentifikaciâssistemysprimeneniemmodificirovannogoalgoritmaklonalʹnogootbora
AT lurʹeia parametričeskaâidentifikaciâssistemysprimeneniemmodificirovannogoalgoritmaklonalʹnogootbora
AT fefelovaa parametričnaídentifíkacíâssistemizvikoristannâmmodifíkovanogoalgoritmuklonalʹnogovídboru
AT litvinenkovi parametričnaídentifíkacíâssistemizvikoristannâmmodifíkovanogoalgoritmuklonalʹnogovídboru
AT taifma parametričnaídentifíkacíâssistemizvikoristannâmmodifíkovanogoalgoritmuklonalʹnogovídboru
AT lurʹeia parametričnaídentifíkacíâssistemizvikoristannâmmodifíkovanogoalgoritmuklonalʹnogovídboru
AT fefelovaa parametricidentificationofthessystemusingamodifiedclonalselectionalgorithm
AT litvinenkovi parametricidentificationofthessystemusingamodifiedclonalselectionalgorithm
AT taifma parametricidentificationofthessystemusingamodifiedclonalselectionalgorithm
AT lurʹeia parametricidentificationofthessystemusingamodifiedclonalselectionalgorithm
first_indexed 2025-12-07T16:10:13Z
last_indexed 2025-12-07T16:10:13Z
_version_ 1850866467511205888