Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора

Проведен анализ методов отрицательного отбора на основе искусственных иммунных систем, пригодных для построения диагностических моделей, работающих с бинарными данными. Проанализированы бинарные метрики, используемые в отрицательном отборе. Предложена модификация метода отрицательного отбора с цензу...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Реєстрація, зберігання і обробка даних
Дата:2011
Автори: Зайцев, С.А., Субботин, С.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2011
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50504
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:Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора / С.А. Зайцев, С.А. Субботин // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2011. — Т. 13, № 1. — С. 67-77. — Бібліогр.: 14 назв. — pос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50504
record_format dspace
spelling Зайцев, С.А.
Субботин, С.А.
2013-10-22T15:51:52Z
2013-10-22T15:51:52Z
2011
Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора / С.А. Зайцев, С.А. Субботин // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2011. — Т. 13, № 1. — С. 67-77. — Бібліогр.: 14 назв. — pос.
1560-9189
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50504
004.93
Проведен анализ методов отрицательного отбора на основе искусственных иммунных систем, пригодных для построения диагностических моделей, работающих с бинарными данными. Проанализированы бинарные метрики, используемые в отрицательном отборе. Предложена модификация метода отрицательного отбора с цензурированием, позволяющая повысить скорость генерации набора детекторов и обеспечивающая при этом высокую точность диагностирования.
Проведено аналіз методів негативного відбору на основі штучних імунних систем, що придатні для побудови діагностичних моделей, які працюють з бінарними даними. Проаналізовано бінарні метрики, що використовуються в негативному відборі. Запропоновано модифікацію методу негативного відбору із цензуруванням, яка дозволяє підвищити швидкість генерації набору детекторів і забезпечує при цьому високу точність діагностування.
Negative selection methods suitable for the synthesis of diagnostic models for binary data are analyzed. Binary matching rules used in the negative selection are investigated. A modified negative selection method with censoring is proposed. It allows to increase detector generation speed and provide high accuracy of the diagnostics.
ru
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
Реєстрація, зберігання і обробка даних
Технічні засоби отримання і обробки даних
Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора
Побудова діагностичних моделей для бінарних даних на основі негативного відбору
Synthesis of Diagnostic Models for Binary Data Based on Negative Selection
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора
spellingShingle Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора
Зайцев, С.А.
Субботин, С.А.
Технічні засоби отримання і обробки даних
title_short Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора
title_full Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора
title_fullStr Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора
title_full_unstemmed Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора
title_sort построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора
author Зайцев, С.А.
Субботин, С.А.
author_facet Зайцев, С.А.
Субботин, С.А.
topic Технічні засоби отримання і обробки даних
topic_facet Технічні засоби отримання і обробки даних
publishDate 2011
language Russian
container_title Реєстрація, зберігання і обробка даних
publisher Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
format Article
title_alt Побудова діагностичних моделей для бінарних даних на основі негативного відбору
Synthesis of Diagnostic Models for Binary Data Based on Negative Selection
description Проведен анализ методов отрицательного отбора на основе искусственных иммунных систем, пригодных для построения диагностических моделей, работающих с бинарными данными. Проанализированы бинарные метрики, используемые в отрицательном отборе. Предложена модификация метода отрицательного отбора с цензурированием, позволяющая повысить скорость генерации набора детекторов и обеспечивающая при этом высокую точность диагностирования. Проведено аналіз методів негативного відбору на основі штучних імунних систем, що придатні для побудови діагностичних моделей, які працюють з бінарними даними. Проаналізовано бінарні метрики, що використовуються в негативному відборі. Запропоновано модифікацію методу негативного відбору із цензуруванням, яка дозволяє підвищити швидкість генерації набору детекторів і забезпечує при цьому високу точність діагностування. Negative selection methods suitable for the synthesis of diagnostic models for binary data are analyzed. Binary matching rules used in the negative selection are investigated. A modified negative selection method with censoring is proposed. It allows to increase detector generation speed and provide high accuracy of the diagnostics.
issn 1560-9189
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50504
citation_txt Построение диагностических моделей для бинарных данных на основе отрицательного отбора / С.А. Зайцев, С.А. Субботин // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2011. — Т. 13, № 1. — С. 67-77. — Бібліогр.: 14 назв. — pос.
work_keys_str_mv AT zaicevsa postroeniediagnostičeskihmodeleidlâbinarnyhdannyhnaosnoveotricatelʹnogootbora
AT subbotinsa postroeniediagnostičeskihmodeleidlâbinarnyhdannyhnaosnoveotricatelʹnogootbora
AT zaicevsa pobudovadíagnostičnihmodeleidlâbínarnihdanihnaosnovínegativnogovídboru
AT subbotinsa pobudovadíagnostičnihmodeleidlâbínarnihdanihnaosnovínegativnogovídboru
AT zaicevsa synthesisofdiagnosticmodelsforbinarydatabasedonnegativeselection
AT subbotinsa synthesisofdiagnosticmodelsforbinarydatabasedonnegativeselection
first_indexed 2025-12-07T19:36:48Z
last_indexed 2025-12-07T19:36:48Z
_version_ 1850879464952561664