Uogólnione samoorganizujące się sieci neuronowe o drzewopodobnych strukturach w grupowaniu danych ze szczególnym uwzględnieniem danych medycznych opisujących ekspresję genów

Widok

Metadane zasobu

Tytuł	Uogólnione samoorganizujące się sieci neuronowe o drzewopodobnych strukturach w grupowaniu danych ze szczególnym uwzględnieniem danych medycznych opisujących ekspresję genów
Osoby	Autorzy: Jakub Marcin Piekoszewski Partner: Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie
Opis	Niniejsza praca dotyczy tematyki budowy możliwie uniwersalnych narzędzi teoretycznych do efektywnego rozwiązywania problemów grupowania danych w różnorodnych, złożonych i wielowymiarowych zbiorach danych, w tym danych opisujących ekspresję genów. Praca proponuje w tym zakresie oryginalne narzędzie – uogólnioną samoorganizującą się sieć neuronową o ewoluującej, drzewo podobnej strukturze topologicznej oraz ideę grupowania danych, bazującą na konstrukcji i analizie drzewo podobnych, wielopunktowych prototypów skupisk danych, których liczba, kształt, rozmiar i lokalizacja w przestrzeni danych są automatycznie wyznaczane w ramach procesu uczenia nienadzorowanego proponowanej sieci neuronowej. Praca składa się z dwóch części: teoretycznej oraz aplikacyjnej. Część teoretyczna poświęcona jest w pierwszej kolejności przeglądowi najważniejszych zagadnień dotyczących grupowania danych, a następnie konwencjonalnym, samoorganizującym się sieciom neuronowym oraz ich różnorodnym wariantom możliwym do wykorzystania w grupowaniu danych jak również analizie istotnych mankamentów i ograniczeń tych sieci w problemach grupowania. Rozważania te stanowią koncepcyjny punkt wyjścia do przedstawionej konstrukcji proponowanej, uogólnionej samoorganizującej się sieci neuronowej o ewoluującej, drzewo podobnej strukturze topologicznej, jako teoretycznego narzędzia grupowania danych. Część aplikacyjna poświęcona jest obszernemu testowi praktycznej użyteczności proponowanego narzędzia w różnorodnych problemach grupowania danych, ze szczególnym uwzględnieniem grupowania danych w zbiorach opisujących ekspresję genów. (Polski) Opis w innym języku: The dissertation considers the construction of possibly universal theoretical tools for effective solving the data grouping problems in diverse, complex and multidimensional data sets, including data describing gene expression. The thesis proposes an original tool - a generalized self-organizing neural network with an evolving, tree-like topological structure and the idea of data grouping, based on the construction and analysis of tree-like multi-point prototypes of data clusters whose number, shape, size and location in the data space are automatically determined as part of the unattended learning process of the proposed neural network. The work consists of two parts: theoretical and applied. The theoretical part is primarily concerned with the review of the most important data grouping issues, and then with conventional, self-organizing neural networks and their various variants that can be used in data grouping as well as the analysis of significant shortcomings and limitations of these networks in grouping problems. These considerations constitute a conceptual starting point for the proposed structure of the proposed, generalized self-organizing neural network with an evolving, tree-like topological structure as a theoretical tool for data grouping. The applied part is devoted to a comprehensive test of the practical utility of the proposed tool in various data grouping problems, with particular emphasis on the grouping of data in the sets describing the expression of genes. (Angielski)
Słowa kluczowe	"system wspomagania decyzji"@pl, "analiza skupień"@pl, "grupowanie danych"@pl, "samoorganizujące się sieci neuronowe"@pl, "nienadzorowany system przetwarzania danych"@pl
Klasyfikacja	Typ zasobu: praca dyplomowa Dyscyplina naukowa: dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011) Grupa docelowa: naukowcy, studenci, przedsiębiorcy Szkodliwe treści: Nie
Charakterystyka	Miejsce powstania: Warszawa Czas powstania: 2016 Liczba stron: 183 Promotor: Marian Bolesław Gorzałczany, Filip Wojciech Rudziński Język zasobu: Polski Lokalizacja: Warszawa
Licencja	CC BY-SA 4.0
Informacje techniczne	Deponujący: Anna Wasilewska Data udostępnienia: 15-10-2018
Kolekcje	Kolekcja Instytutu Badań Systemowych PAN w Warszawie, Kolekcja e-Biblio IBS PAN

Cytowanie

Skopiowano

Jakub Marcin Piekoszewski. Uogólnione samoorganizujące się sieci neuronowe o drzewopodobnych strukturach w grupowaniu danych ze szczególnym uwzględnieniem danych medycznych opisujących ekspresję genów. [praca dyplomowa] Dostępny w Atlasie Zasobów Otwartej Nauki, . Licencja: CC BY-SA 4.0, https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode.pl. Data dostępu: DD.MM.RRRR.

Podobne zasoby

System wspomagania decyzji w gospodarce magazynowej w sferze dystrybucji

Grzegorz Chodak, praca dyplomowa, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk społecznych / nauki o zarządzaniu i jakości (2018)

Decision support systems in allocation of capital and labour resources (RB-1993-20)

Lech Kruś, Roman Kulikowski, artykuł, rozdział, Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie, Dziedzina nauk społecznych / ekonomia i finanse (2018)

Nowa metoda analizy skupień z globalną funkcją celu

Jan Owsiński, praca dyplomowa, Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie, dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka (2011)

Metody analizy spójności i zgodności kolekcji dokumentów WWW

Marek Kopel, praca dyplomowa, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)

Dynamiczne, samoorganizujące się sieci neuronowe w zagadnieniach grupowania danych ze szczególnym uwzględnieniem grupowania dokumentów WWW

Filip Rudziński, praca dyplomowa, Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)

Podejście hybrydowe w analizie ekonomicznej przedsiębiorstwa

Jacek Zabawa, praca dyplomowa, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk społecznych / ekonomia i finanse (2018)

Zobacz więcej