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...
Gespeichert in:
Datum: | 2017 |
---|---|
Hauptverfasser: | Фефелов, А.А., Литвиненко, В.И., Таиф, М.А., Лурье, И.А. |
Format: | Artikel |
Sprache: | Russian |
Veröffentlicht: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2017
|
Schriftenreihe: | Управляющие системы и машины |
Schlagworte: | |
Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/131965 |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineÄhnliche Einträge
-
Реконструкция S-системы гибридным алгоритмом клонального отбора и дифференциальной эволюции
von: Фефелов, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2017) -
Гибридный подход при реконструкции генных регуляторных сетей
von: Фефелов, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2017) -
Объектно-ориентированная архитектура информационной системы реконструкции генных регуляторных сетей
von: Фефелов, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2017) -
Робастная адаптивная идентификация нестационарных временных рядов с помощью ансамбля обучаемых гибридных адаптивных моделей
von: Бодянский, Е.В., et al.
Veröffentlicht: (2016) -
Построение модели динамики мира с применением индуктивного моделирования по статистическим данным о переменных Форрестера
von: Прончева, О.Г.
Veröffentlicht: (2015)