Combined Algorithm for Boolean Factor Analysis based on Neural Network and Likelihood Maximization Approaches
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F14%3A00428419" target="_blank" >RIV/67985807:_____/14:00428419 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.radiotec.ru/catalog.php?cat=jr7&art=14354" target="_blank" >http://www.radiotec.ru/catalog.php?cat=jr7&art=14354</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
ruština
Název v původním jazyce
Algoritm bulevskogo faktornogo analiza, osnovannyj na kombinirovanii nejrosetevogo podchoda i metoda maksimizacii funkcii pravdopodobija
Popis výsledku v původním jazyce
Bulevskij faktornyj analiz predpolagajet, čto ischodnyje signaly, faktornyje vesa i faktornyje nagruzki javljajutsja binarnymi. Opisan novyj podchod k BFA, osnovannyj na obedinenii predložennogo raneje metoda ANNIA (Attractor Neural Network with Increasing Activity, Attraktornaja nejronnaja seť s vozrastajuščej aktivnosťju) s metodom maksimizacii funkcii pravdopodobija. Prodemonstrirovana vysokaja effektivnosť kombinirovannogo metoda na primere analiza signalov bazy dannych KEGG, soderžaščej polnyje rasšifrovki genoma dlja 1368 organizmov.
Název v anglickém jazyce
Combined Algorithm for Boolean Factor Analysis based on Neural Network and Likelihood Maximization Approaches
Popis výsledku anglicky
Boolean Factor Analysis (BFA) implies that signal components, factor loadings and factor scores are binary variables. In this study new approach to Boolean factor analysis (BFA) based on combining previously offered BFA method ANNIA (Attractor Neural Network with Increasing Activity) and likelihood maximization is described. We demonstrate the efficiency of new method when analyzing the KEGG database containing full genome sequencing of 1368 organisms.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Nejrokomp'jutery: razrabotka, primenenie
ISSN
1999-8554
e-ISSN
—
Svazek periodika
—
Číslo periodika v rámci svazku
3
Stát vydavatele periodika
RU - Ruská federace
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
3-11
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—