IT Выпуск 4 (2012)https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/2482024-03-29T05:25:55Z2024-03-29T05:25:55ZМетоды обнаружения логических закономерностей в структуре геномовВиктор Александрович ГусевГеннадий Сергеевич ЛбовГалина Леонидовна ПоляковаВера Сергеевна АлтынцеваВиктор Александрович Габриэльhttps://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/2612015-02-12T09:50:33Z2013-02-27T00:00:00ZМетоды обнаружения логических закономерностей в структуре геномов
Виктор Александрович Гусев; Геннадий Сергеевич Лбов; Галина Леонидовна Полякова; Вера Сергеевна Алтынцева; Виктор Александрович Габриэль
Подтверждена гипотеза о наличии логических закономерностей в структуре геномов как микроорганизмов на примере E. coli, так и высших форм на примере X и Y хромосом человека. Для анализа рассматриваемых геномов был использован алгоритм полного перебора конъюнкций (L-грамм) с целью выявления логических закономерностей, обладающих высокой относительной частотой их встречаемости в бинарной последовательности. Приведено описание логико-вероятностных моделей для бинарных последовательностей и алгоритма обнаружения логических закономерностей в бинарной последовательности.; The hypothesis of the presence of logical regularities in the structure of the genomes of organisms as in the example E.coli, and the higher forms by the example of X and Y chromosomes of Homo sapiens. For the analysis of these genomes has been used exhaustive search algorithm conjunctions (L-gram) for the discovery of logical regularities, which have high relative frequency of their occurrence in a binary sequence. An algorithm for the discovery of logical regularities in a binary sequence is proposed. The examples of the obtained logical-and-probabilistic models are given.
2013-02-27T00:00:00ZПрограммно-аппаратная платформа «климат» как основа геопортала локальной инфраструктуры пространственных данныхАлександр Георгиевич ТитовЕвгений Петрович ГордовИгорь Георгиевич ОкладниковI. G. OkladnikovE. P. GordovA. G. Titovhttps://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/2602015-02-12T09:54:04Z2013-02-27T00:00:00ZПрограммно-аппаратная платформа «климат» как основа геопортала локальной инфраструктуры пространственных данных
Александр Георгиевич Титов; Евгений Петрович Гордов; Игорь Георгиевич Окладников; I. G. Okladnikov; E. P. Gordov; A. G. Titov
Представлен разработанный в рамках концепции локальной инфраструктуры пространственных данных экспериментальный образец программно-аппаратной платформы «Климат», предназначенный для мониторинга и прогноза региональных климатических и экологических изменений и поддержки непрерывного образования, реализующий современные концепции Веб 2.0, элементы ГИС-технологий и возможности интернет-доступа к прикладным моделям, наборам геофизических данных и средствам визуализации результатов исследований.; In this paper the experimental software and hardware platform «Climate» for monitoring and forecast of regional climate and ecological changes and educational support is presented. It was created as a basis of local spatial data infrastructure geoportal and implements such modern technologies as Web 2.0, web mapping, interactive access to computational climate modules as well as to georeferenced datasets and data processing and visualization tools.
2013-02-27T00:00:00ZОценка эффективности метода параллельной реализации процесса кластеризации текстовых документов на основе алгоритма fris-clusterВладимир Борисович БарахнинДмитрий Александрович ТкачевD. A. TkachevV. B. Barakhninhttps://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/2592015-02-12T09:54:59Z2013-02-27T00:00:00ZОценка эффективности метода параллельной реализации процесса кластеризации текстовых документов на основе алгоритма fris-cluster
Владимир Борисович Барахнин; Дмитрий Александрович Ткачев; D. A. Tkachev; V. B. Barakhnin
Представлен вариант параллельного выполнения некоторых этапов кластеризации документов с использованием алгоритма FRiS-Cluster. Приведены количественные оценки времени выполнения процесса, наглядно демонстрирующие преимущества внедрения параллельной реализации на различных этапах обработки: при предварительном анализе документов, включающем вычисление мер сходства, а также частично при выполнении непосредственно процесса кластеризации.; This paper presents a variant of the parallel execution of certain phases of the clustering of documents using the algorithm FRiS-Cluster. We give quantitative values of time the process is to demonstrate the benefits of implementing the parallel implementation of the various stages of processing: a preliminary analysis of documents, which includes calculation of similarity measures, and partly in the performance of the clustering process itself.
2013-02-27T00:00:00ZФормальные методы определения авторства текстовТатьяна Викторовна БатураT. V. Baturahttps://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/2582015-02-12T09:56:49Z2012-02-27T00:00:00ZФормальные методы определения авторства текстов
Татьяна Викторовна Батура; T. V. Batura
Представлен обзор формальных методов установления авторства (атрибуции) текстов. В статье приведено описание наиболее известных программных систем для определения авторского стиля, ориентированных на русский язык, предпринята попытка произвести их сравнительный анализ, выявить особенности и недостатки рассмотренных подходов. При решении задачи определения авторства текстов наибольший интерес и наибольшую сложность представляет анализ синтаксического, лексико-фразеологического и стилистического уровней текста. Экспертный анализ авторского стиля является трудоемким процессом, поэтому в работе уделяется внимание именно формальным методам идентификации автора текста. В настоящее время для атрибуции текстов применяются подходы из теории распознавания образов, математической статистики и теории вероятностей, алгоритмы нейронных сетей, кластерного анализа и др. Среди проблем, затрудняющих исследования в области атрибуции, можно выделить проблему выбора лингвостилистических параметров текста и составления выборки эталонных текстов. Необходимо проводить дальнейшие исследования, направленные на поиск новых или совершенствование уже имеющихся методов атрибуции текстов, поиск характеристик, позволяющих четко разделять стили авторов, в том числе на коротких текстах и на малых объемах выборки.; This paper reviews the methods used for attribution of texts. The paper also provides a description of the popular
software systems to determine the author's style, focused on the Russian language. An attempt was made to produce their
comparative analysis, to identify features and drawbacks of approaches. The analysis of syntactic, lexical-phraseological
and stylistic levels of text is the most interesting and the most difficult. Expert analysis of the author's style is a time consuming
process, so the attention is paid to the formal methods of attribution. Currently, for establishing the authorship of
texts following methods are used: the approaches of pattern recognition theory, methods of mathematical statistics and
probability theory, neural network algorithms, cluster analysis algorithms, etc. Among the problems hampering research
on attribution, the problem of choice of text parameters and sampling problem of reference texts are important. Further
research is needed to find a new or improving of existing methods of text attribution, to search for characteristics that
clearly separate styles of the authors, including short texts and small sample size.
2012-02-27T00:00:00Z