Academic literature on the topic 'Пошук асоціативний'

Визначено генетичну структуру порід свиней велика біла, полтавська м’ясна, велика чорна і миргородська за геном катепсину F (CTSF g.22 G>C SNP), встановлено основні популяційні параметри. В усіх породах генетичний маркер характеризувався поліморфізмом при переважанні за частотою алеля g.22C. Рівень інформативності CTSF g.22 G>C SNP виявлено на оптимальному для асоціативного аналізу рівні (PIC= 0,358–0,375), що дозволяє здійснювати у досліджених субпопуляціях порід пошук зв’язків маркера з ознаками продуктивності свиней. У субпопуляції свиней великої білої породи української селекції проведено аналіз зв’язку генетичного маркера CTSF g.22 G>C SNP з показниками продуктивності тварин: віком досягнення живої маси 100 кг, товщиною шпику на рівні 6–7-го ребра, 10-го ребра, в області крижів і середньодобовим приростом маси та селекційним індексом. Встановлено тенденцію до асоціації зазначеного генетичного маркера з віком досягнення тваринами живої маси 100 кг (p=0,07). Lately, stud pig breeding has increasingly been getting based on the use of marker-associated selection (MAS) technology, which involves the genotyping of individuals according to the loci controlling economic characteristics and the use of the received molecular information for evaluating the genotypes of diferentt animal selection. A large number of candidate genes belonging to such loci (QTL – quantitative traits loci) that influence the reproductive, fattening and meat quality parameters of pigs have been established. But not so many genes and the corresponding DNA markers, which in terms of their informativity and the strength of association with the traits, can be effectively used in practical selection. The selection in pig breeding involves a set of measures that ensure the development of animal productivity improving the animal, herds and breeds. Effective breeding is not possible without involving new approaches that predict animal DNA genotyping by the chosen polymorhisms. Cathepsine F (CTSF) is the potential candidate for marker-assosiated selection, which directly participates in fat storing processes and meat qualities of pigs. The genetic structure of such pig breeds as Ukrainian Large White, Poltava Meaty, Ukrainian Large Black and Mirgorods’ka for cathepsin F gene (CTSF g.22 G> C SNP) was determined, and basic population parameters were established. In all populations, the genetic marker was characterized by polymorphism with the predominance of the g.22C allele frequency. The level of informativity of CTSF g.22 G> C SNP was found at the optimal level for associative analysis (PIC=0.358–0.375), which allows to search for marker associations with traits of pig productivity in the studied subspecies. In the subpopulation of Ukrainian Large White breed, the analysis of the genetic marker CTSF g.22 G> C SNP was studied by the following traits: the age for reaching the live weight of 100 kg, the thickness of the backfat at the level of the 6th–7th rib, 10th ribs, in the sacrum area and the average daily weight gain. After the statistical analysis the tendency towards the association of the CTSF g.22 G> C genetic marker with the age parameter for reaching the live weight of 100 kg (p=0.07) was found. The other studied populations of pig breeds can further be used for associative researches in order to find assosiations between the chosen genetical marker and meat and backfat quality parameters.

При проектуванні технологічних процесів механообробки використовується банк даних, в якому необхідно знайти потрібну інформацію та скомпонувати її в залежності від задачі. При цьому виникає необхідність побудови багаторівневої структури обробки даних. Також необхідно забезпечити швидкий пошук необхідної інформації, яка знаходиться в банку даних. Вирішити цю проблему можна за допомогою асоціативної пам'яті, застосувати яку можна як при пошуку інформації, так і при подальшому збереженні отриманого технологічного процесу. Метою роботи є розробка нейронних мереж асоціативної пам'яті для проектування і зберігання технологічних процесів для високоточних і унікальних деталей. Результати. За допомогою запропонованих нейронних мереж асоціативної пам'яті розроблено технологічний процес для виробництва конкретної деталі. Алгоритм навчання окремих модулів багатошарової мережі являє собою процес визначення навчального набору зображень і побудови матриць вагів зв’язків між вхідним і вихідними шарами нейронів. При використанні асоціативної пам'яті збільшується швидкість роботи з даними за рахунок паралельної обробки інформації. Математичне моделювання технологічного процесу виробництва деталі підтвердило правильність теоретичних положень. Висновки. Розроблені нейронні мережі для проектування і зберігання технологічних процесів для виробництва високоточних деталей.

У статті представлені результати аналізу роботи асоціативних алгоритмів пошуку правил для обробки великих даних. Розглянуто найвідоміші модифікації алгоритмів Апріорі для пошуку асоціативних правил. Представлені результати дослідження ефективності лінійн

У статті представлені результати аналізу роботи асоціативних алгоритмів пошуку правил для обробки великих даних. Розглянуто найвідоміші модифікації алгоритмів Апріорі для пошуку асоціативних правил. Представлені результати дослідження ефективності лінійн

Пропонується метод фільтрації набору асоціативних правил, отриманих у результаті пошуку логічних залежностей. Кількість знайдених асоціативних правил за умови встановлених рівнів підтримки та довіри може бути досить великою й потребує скорочення. Метод дозволяє працювати з так званими "цікавими" правилами, які мають такі рівні підтримки та довіри, які значно відрізняються від очікуваних. Очікувані параметри розраховуються виходячи з припущення про незалежність ознак, що входять до лівої частини правила. Показано, як змінюються рівні підтримки та довіри "цікавих" асоціативних правил за умови залежності ознак в даних, які аналізуються.

Розглянуто задачу факторного аналізу в транзакційних базах даних. Запропоновано метод факторного аналізу на основі асоціативних правил. Розроблений метод передбачає видобування правил із заданих баз транзакцій, що дозволяє одержати оцінки еквівалентності термів ознак, виключити надлишкові ознаки, скоротивши тим самим простір пошуку та зменшивши час аналізу, а також сформувати групи якісно близьких ознак. Проведено експерименти з вирішення тестових задач факторного аналізу. Іл.: 2. Бібліогр.: 12 найм.

Мета дослідження – простежити взаємодію процесів архівації в пам’яті «прецедентних смислів» і створення музично-виконавської ін- терпретації на прикладі практичного досвіду музиканта-виконавця. Методологія дослідження полягає в історичному екскурсі, репрезента- ції і структуруванні досвіду вибудовування і проживання алгоритму на- родження власного прочитання музичного тексту. Наукова новизна до- слідження: показаний емпіричний, предметний шлях архівації (а також розархівації, релевантної осмисленню) прецедентних смислів музиканта з подальшим їх використанням. Викладено і апробовано практичний алгоритм переходу з ролі виконавця до ролі інтерпретатора музичного тексту. Висновки. Прецедентні смисли музиканта ми визначаємо як усві- домлену похідну емоційної пам’яті. Емоційна пам’ять – скарбничка пе- режитих емоцій, є основою прецедентних смислів, самі ж прецедентні смисли – це відрефлексовані й осмислені емоції (осмислені як у причинах, так і в подальшому їх застосуванні у творчості). Отже, розуміємо їх як такі, що виникають не тільки асоціативно, але і свідомо. Системоутворюючими елементами концепції народження самобут- ньої інтерпретації музичного тексту на базі феномена прецедентних смислів є: – сприйняття та збереження. Народження особистого художньо- го прочитання-осмислення виконуваної музики починається з запуску акумулятивного процесу: сприйняття і архівації (збереження в пам’я- ті) якомога більшого числа прецедентів (фактів) особистого зіткнення з будь-якими потенційно цінними джерелами інформації і емоційного досвіду; – пошук, осмислення і зіставлення. Пошук здійснюється на основі акумульованого досвіду зіткнення з носіями інформації, за допомогою розархівації прецедентних смислів, що архівувалися раніше в пам’яті індивідуума. Осмислення відбувається в процесі пошуку і спровоковано ним. Зіставлення виступає як додатковий інструментарій переробки отриманих знань; – народження творчого похідного прецедентних смислів, що виникає внаслідок реалізації вищеперелічених елементів і виступає підґрунтям створення самобутньої інтерпретації.

Запропоновано математичний метод лінійного сурогатного параметричного синтезу рухомих рамкових тангенціальних накладних вихрострумових перетворювачів з однорідним розподілом густини вихрових струмів у зоні контролю об’єкта. Побудовано метамодель рамкового вихрострумового перетворювача з об’ємною структурою системи збудження. Прийнятну точність створеної метамоделі отримано шляхом застосування асоціативних нейронних мереж із методами підвищення точності та декомпозиції простору пошуку. Наведено чисельні результати і графічний матеріал, який ілюструє адекватність та інформативність отриманої метамоделі. Розглянуто приклади синтезу систем збудження із використанням сучасних метаевристичних стохастичних алгоритмів пошуку глобального екстремуму. Наведено чисельні результати отриманого розв’язку і графічний ілюстративний матеріал розподілу густини вихрових струмів на поверхні в зоні контролю об’єкта.

A method of individual informativety calculation is developed. The proposed method searches the intervals of partitioning features, reduces the degree of user interaction and reduces the probability of mining association rules that uncorrectly describe investigated objects, processes and systems. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/31733

При виявленні асоціативних правил на основі заданих транзакційних баз даних, як правило, виконується пошук часто зустрічаючихся послідовностей, з яких на наступних етапах формуються правила [1, 2]. Використання такого підходу не дозволяє виявляти нові знання про досліджувані об’єкти та процеси у вигляді правил, які не є такими, що часто зустрічаються у заданих базах транзакцій, проте є цікавими для даної предметної області.

Представлено результати дослідження, основною метою якого є пошук асоціативних правил у корзині споживача при плануванні маркетингової діяльності організації. Знайдені залежності допоможуть менеджерам приймати ефективні рішення при формуванні подальшої маркетингової діяльності організації.
It is represented the results of the research, which main purpose is to find the associative rules in customers’ basket during the planning organizations’ activity. Found dependences, will help managers to accept effective decisions during formation the future company’s marketing activities.