Алгоритмические и программные средства анализа данных о биотрансформациях и результирующем эффекте от введения в организм двух химических соединений

Алгоритмические и программные средства анализа данных о биотрансформациях и результирующем эффекте от введения в организм двух химических соединений

Автор: Матвеев, Андрей Анатольевич

Шифр специальности: 05.13.17

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2003

Место защиты: Москва

Количество страниц: 146 с.

Артикул: 2346353

Автор: Матвеев, Андрей Анатольевич

Стоимость: 250 руб.

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА I. Интеллекту альный анализ данных и проблема прогнозирования путей биотрансформации
1.1 Прогнозирование путей биотрансформации
1.1.1 Основные понятия и задачи предметной области.
1.1.2 Модель активности реакционных центров
1.2 Существующие решения
1.3 Об интеллектуальном анализе данных
1.4 Средства интеллектуального анализа данных.
1.5 ДСМметод как средство интеллектуального анализа данных
1.5.1 ДСМрассуждсния
1.5.2 Представление данных и знаний в виде открытой эмпирической теории для применения ДСМрассуждений.
1.6 Выводы
ГЛАВА II. Архитекту ра интеллектуальной системы типа ДСМ для решения задач прогнозирования биотрансформаций
2.1 Общая архитектура ИнтСДСМ
2.2 Интегрированная среда поддержки исследователя, анализирующего данные о путях биотрансформаций.
2.2.1 Редактор метаболических сетей
2.2.2 Редактор химических соединений.
2.2.3 Компонент генерации отчетов о проведенных экспериментах
2.2.4 Компоненты 2Б и ЗБ визуализации структур химических соединений
2.2.5 Модуль биотрансформационного преобразования
2.2.6 Модуль, реализующий стратегию построения метаболической
2.2.7 Модуль настройки ДСМрешателя на предметную область
2.2.8 Модуль поддержки эксперимента
2.2.9 Модуль взаимодействия с ДСМрсшателем
2.2. Подсистема связи с Базой Данных Базой Знаний
2.3 Принцип работы системы
2.4 Выводы
ГЛАВА III. Алгоритмические и программные средства
3.1 Алгоритм шага трансформации.
3.2 Алгоритм поиска подграфа в графе
3.2.1 Основные этапы работы программы, реализующей алгоритм поиска подграфа в графе.
3.2.2 Принцип работы алгоритма.
3.2.3 Поиск всех вложений подграфа в граф .
3.2.4 Пример нахождения вложения подграфа в граф
3.3 Алгоритм замены подграфа на подграф в графе .
3.3.1 Представление трансформации в системе
3.3.2 Принцип работы алгоритма.
3.4. Алгоритм построения метаболической сети
3.5 Программная реализация
3.5.1. Редактор метаболических сетей.
3.5.2 Модуль биотрансформационного преобразования.
3.5.3 Модуль настройки ДСМрешателя на предметную область
3.5.4 Компонент для работы с файлами формата
3.5.5 Компонент отображения структур химических соединений
3.6 Выводы.
ГЛАВА IV. Интеллектуальная система анализа данных о результирующем эффекте от введения в организм двух химических соедине
4.1 О результирующем эффекте от введения в организм двух химических соединений
4.2 Использование ДСМметода для прогноза результирующего эффекта воздействия на организм нескольких веществ.
4.3 Архитектура ИнтСДСМ для решения задачи прогноза результирующего эффекта от введения в организм двух химических соединений.
4.4 Принцип работы системы
4.5. Программная реализация.
4.5.1 БД I
4.5.2 Модуль настройки ДСМрешателя на предметную область.
4.5.2Программный комплекс X.
4.6 Выводы
ГЛАВА V. Экспериментальное подтверждение адекватности предложенного подхода к решению задач прогнозирования путей биотрансформаций и результирующего эффекта от введения в организм двух химических соединений компьютерные эксперименты
5.1 Порождение необходимых и достаточных условий прохождения биотрансформационных преобразований.
5.2 Прогноз результирующего эффекта от введения в организм двух химических соединений.
5.3 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ.
АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ
ЛИТЕРАТУРА


Результатом исследования является партнерская интеллектуальная система, работа с которой позволяет, сократив общее количество экспериментов, проводить их более направленно, что ведет к сокращению временных и материальных затрат. ДСМ ИнтСДСМ ,,. Интеллектуальные системы типа ДСМ основаны на ДСМметоде автоматического порождения гипотез АПГ, реализующем автоматизированные правдоподобные рассуждения порождение гипотез о причинах свойств, вывод по аналогии, процедуры объяснения начального состояния БД. ИнтСДСМ представляет собой интерактивную систему, в которой на базе развитого логикоматематического обеспечения, реализующего ДСМметод АПГ, осуществляется интеллектуальный анализ данных из БД с неполной информацией БДНИ. ИнтСДСМ применяются для прогнозирования свойств структурированных объектов в БДНИ для задач фармакологии, медицины, технической диагностики и социологии. Задачи прогноза путей биотрансформаций и результирующего эффекта от введения в организм двух химических соединений сведены к классу задач, решаемых ДСМметодом. Предложена архитектура интеллектуальной системы анализа данных о биотрансформациях и результирующем эффекте от введения в организм двух химических соединений. Разработана схема БД для хранения экспериментальных данных и полученных на их основе знаний о данных предметных областях. Разработаны алгоритмические и программные средства для этой системы. Реализована экспериментальная версия интеллектуальной системы на основе универсального ДСМрешателя, настроенного с помощью разработанных средств на решение нового типа задач. ДСМметода. Созданы программные средства для интеграции интеллектуальной системы и ее базы данных базы фактов и базы знаний с документографическими и технологическими базами ВИШ4ТИ. ИнтСДСМ знаний о биотрансформациях, предложенные в диссертации Фабрикантовой Е. ИнтСДСМ знаний о результирующем эффекте от введения в организм двух химических соединений, предложенные в диссертации Панкратовой Е. ИнтСДСМ, представленная в диссертации Панкратова Д. ФКСПкодировщика структур химических соединений, разработанная в ходе диссертационных исследований Добрыниным Д. Создана интеллектуальная система анализа данных о биотрансформациях, использующая логикокомбинаторные средства порождения гипотез. Разработаны алгоритмические и программные средства для анализа данных о результирующем эффекте от введения в организм двух химических соединений. Также разработаны средства включения в технологическую цепочку ВИНИТИ, что позволяет использовать интеллектуальную систему для извлечения знаний из баз экспериментальных данных, пополняемых из литературных источников реферируемых текстов. Компьютерный прогноз биотрансформации и результирующего эффекта от введения в организм двух химических соединений позволит целенаправленно готовить медикобиологические эксперименты, сократить их число, заменить натурный эксперимент компьютерным. Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Во Введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цель и предмет работы, сформулированы основные результаты исследований и их практическая значимость, описана структура диссертации и дана краткая характеристика се содержания. Раздел 1. В разделе 1. В разделе 1. Раздел 1. Раздел 1. ДСМметоду как средству интеллектуального анализа данных. Глава II Архитектура интеллектуальной системы тина ДСМ для решения задач прогнозирования путей биотрансформации В разделе 2. ИнтСДСМ. В разделе 2. ИнтСДСМ для решения задач прогнозирования биотрансформации и интегрированная среда поддержки исследователя, анализирующего данные о путях биотрансформаций. Раздел 2. В этой главе описываются алгоритмические и программные средства интегрированной среды поддержки исследователя. Подробно рассматривается алгоритм построения метаболической сети и лежащий в его основе алгоритм шага трансформации имитирующего биотрансформацию, с описания которого начинается раздел 3. Раздел 3. В разделе 3. Раздел 3. В Разделе 3. Раздел 4. Раздел 4. ДСМметода для прогноза результирующего эффекта воздействия на организм нескольких веществ.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.231, запросов: 244