Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска
Область поиска
в найденном
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=КЛАССИФИКАТОР<.>)
Общее количество найденных документов : 89
Показаны документы с 1 по 20
 1-20    21-40   41-60   61-80   81-89 
1.

Деп. 265-В95


   
    Изучение и диагностика иммунодефицитов с помощью нейросетевого классификатора [Текст] : деп. Ред. ж. Иммунология 19950131, N 265-В95 / Д. А. Россиев [и др.] ; депонент Ред. ж. Иммунология (М.). - Введ. с 19950131. - [Б. м. : б. и.], 1995. - 10 с. - 12 назв. назв
Аннотация: Показана возможность применения нейросетевого классификатора для диагностики иммунодефицитных состояний по иммунологическим и метаболическим параметрам лимфоцитов крови. Использованы новые возможности классификатора создавать новые, уточненные классификационные модели. Обучающая выборка больных с иммунодефицитами была разделена на две подгруппы, различающиеся по уровню внутриклеточного метаболизма и типу иммунного ответа, что соответствует различным фазам иммунодефицитного состояния
ГРНТИ  
34.43.29
ВИНИТИ 341.43.29.11
Рубрики: ЛИМФОЦИТЫ
ИММУНОЛОГИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ
МЕТАБОЛИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ
УЧЕТ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР
ДИАГНОСТИКА ИММУНОДЕФИЦИТОВ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Россиев, Д.А.; Савченко, А.А.; Борисов, А.Г.; Гилев, С.Е.; Коченов, Д.А.; Ред. ж. Иммунология (М.)
Свободных экз. нет
2.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.02-04А3.54

    Korzec, Zszislaw.
    Application of switched-capacitor circuits to realization of neuron-like binary hamming classifier [Text] / Zszislaw Korzec, Tomasz Kacprzak // Appl. Math. and Comput. Sci. - 1994. - Vol. 4, N 3. - P483-498 . - ISSN 0867-857X
Перевод заглавия: Применение цепей с емкостным переключением для реализации нейроподобного двоичного хэмминговского классификатора
Аннотация: Предложена оригинальная концепция применения цепей с емкостным переключением для построения нейросетевых моделей с постоянными значениями весов синаптических связей. Приведено описание предлагаемого решения. Показано, что это решение обеспечивает значительное упрощение процедуры конструирования конкретных нейронных сетей под задачу. Предполагаемая область практического применения - двоичная хэмминговская классификация. Проведенные эксперименты показали эффективность устройств описанного типа в аппаратной реализации систем распознавания на полупроводниковых СБИС. Польша, Technical Univ. of Lodz, Institute of Electronics, ul Stefanovskiego 18/22, 90-924 Lodz. Ил. 12. Библ. 9
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ЕМКОСТНЫЕ ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ
ХЭММИНГОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОР

Доп.точки доступа:
Kacprzak, Tomasz

3.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI05) 96.10-04И8.475

    Помытко, В. Н.
    Пушные звери - сельскохозяйственные животные [Текст] / В. Н. Помытко // Кроликовод. и зверовод. - 1995. - N 4. - С. 5, 9 . - ISSN 0023-4885
Аннотация: В соответствии с государственной программой перехода РФ на принятую в международной практике систему учета и статистики Минсельхозпродом РФ в 1994 г. утвержден Общероссийский классификатор сельскохозяйственной продукции (ОКП). При его разработке в качестве эталона был использован действовавший ранее Общесоюзный классификатор 1977 г., в который внесены изменения и дополнения. Для группировки "Продукция кролиководства, пушного звероводства и охотничьего хозяйства" установлен код ОКП 987 000
ГРНТИ  
34.39.57
ВИНИТИ 341.39.57.93.57.17.57
Рубрики: ПРОДУКЦИЯ ЖИВОТНОВОДСТВА
КЛАССИФИКАТОР
ПУШНЫЕ ЗВЕРИ

4.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI40) 96.12-04М7.2

   
    Новый московский городской классификатор услуг патологоанатомической службы [Текст] // Гл. врач. - 1996. - N 1. - С. 78-82
ГРНТИ  
76.03.49
ВИНИТИ 761.03.49.01.01
Рубрики: ПАТОЛОГИЧЕСКАЯ АНАТОМИЯ
ПАТОЛОГОАНАТОМИЧЕСКАЯ СЛУЖБА
КЛАССИФИКАТОР УСЛУГ

5.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 98.02-04А4.273

   
    Artificial intelligence improves the accuracy of coronary artery disease diagnostic methods [Text] : abstr. Eur. Assoc. Nucl. Med. Congr., Glasgow, 23-27 Aug., 1997 / C. Groselj [et al.] // Eur. J. Nucl. Med. - 1997. - Vol. 24, N 8. - P888 . - ISSN 0340-6997
Перевод заглавия: Искусственный интеллект улучшает точность методов диагностики поражений коронарной артерии
Аннотация: Т. наз. байесовский классификатор (один из методов определения оценок максимума правдоподобия) был использован в процедуре поэтапной диагностики поражений коронарных артерий. Для обучения такой системы искусственного интеллекта были использованы результаты функциональной велоэргометрии и ОФЭКТ перфузии миокарда с физической нагрузкой у 326 пациентов; верификация осуществлялась методом рентгеноконтрастной коронарографии. Апостериорная вероятность поражения вычислялась как классическим образом, так и по байесовскому классификатору. Для велоэргометрии вероятность наличия поражения при положительном диагнозе возросла с 0,78 до 0,81, при отрицательном - уменьшилась с 0,42 до 0,33; для сцинтиграфии - с 0,75 до 0,90 и с 0,43 до 0,25 соотв. Словения, Univ. Med. Cent. Ljubljana
ГРНТИ  
34.49.33
ВИНИТИ 341.49.33.15.13
Рубрики: АРТЕРИИ
КОРОНАРНЫЕ
ПОЭТАПНАЯ ДИАГНОСТИКА
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
БАЙЕСОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОР
ОФЭКТ
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ВЕЛОЭРГОМЕТРИЯ

Доп.точки доступа:
Groselj, C.; Kukar, M.; Fettich, J.J.; Kononenko, I.

6.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 98.02-04А3.67

   
    Artificial intelligence improves the accuracy of coronary artery disease diagnostic methods [Text] : abstr. Eur. Assoc. Nucl. Med. Congr., Glasgow, 23-27 Aug., 1997 / C. Groselj [et al.] // Eur. J. Nucl. Med. - 1997. - Vol. 24, N 8. - P888 . - ISSN 0340-6997
Перевод заглавия: Искусственный интеллект улучшает точность методов диагностики поражений коронарной артерии
Аннотация: Т. наз. байесовский классификатор (один из методов определения оценок максимума правдоподобия) был использован в процедуре поэтапной диагностики поражений коронарных артерий. Для обучения такой системы искусственного интеллекта были использованы результаты функциональной велоэргометрии и ОФЭКТ перфузии миокарда с физической нагрузкой у 326 пациентов; верификация осуществлялась методом рентгеноконтрастной коронарографии. Апостериорная вероятность поражения вычислялась как классическим образом, так и по байесовскому классификатору. Для велоэргометрии вероятность наличия поражения при положительном диагнозе возросла с 0,78 до 0,81, при отрицательном - уменьшилась с 0,42 до 0,33; для сцинтиграфии - с 0,75 до 0,90 и с 0,43 до 0,25 соотв. Словения, Univ. Med. Cent. Ljubljana
ГРНТИ  
76.03.59
ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: АРТЕРИИ
КОРОНАРНЫЕ
ПОЭТАПНАЯ ДИАГНОСТИКА
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
БАЙЕСОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОР
ОФЭКТ
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ВЕЛОЭРГОМЕТРИЯ

Доп.точки доступа:
Groselj, C.; Kukar, M.; Fettich, J.J.; Kononenko, I.

7.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 98.03-04А3.62

    Савченко, А. А.
    Сравнительное изучение метаболических показателей лимфоцитов у больных гепатитами A и B с помощью нейросетевого классификатора [Текст] / А. А. Савченко, Д. А. Россиев, Н. А. Шакина // 3 Всерос. семин. "Нейроинформат. и ее прил.", Красноярск, 6-8 окт., 1995. - Красноярск, 1995. - С. 46 . - ISBN 5-7636-0032-0
Аннотация: Применение классификатора при изучении ферментов лимфоцитов у б-ных гепатитами А и В позволило охарактеризовать реакции с недостаточной функциональной активностью, что позволяет исследовать патогенез данных заболеваний. Россия, Ин-т медицинских проблем Севера СО РАМН, Красноярск
ГРНТИ  
76.03.59
ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: ВИРУСНЫЕ ГЕПАТИТЫ
БОЛЬНЫЕ
ЛИМФОЦИТЫ
МЕТАБОЛИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР

Доп.точки доступа:
Россиев, Д.А.; Шакина, Н.А.

8.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI11) 98.03-04Б1.476

    Савченко, А. А.
    Сравнительное изучение метаболических показателей лимфоцитов у больных гепатитами A и B с помощью нейросетевого классификатора [Текст] / А. А. Савченко, Д. А. Россиев, Н. А. Шакина // 3 Всерос. семин. "Нейроинформат. и ее прил.", Красноярск, 6-8 окт., 1995. - Красноярск, 1995. - С. 46 . - ISBN 5-7636-0032-0
Аннотация: Применение классификатора при изучении ферментов лимфоцитов у б-ных гепатитами А и В позволило охарактеризовать реакции с недостаточной функциональной активностью, что позволяет исследовать патогенез данных заболеваний. Россия, Ин-т медицинских проблем Севера СО РАМН, Красноярск
ГРНТИ  
76.03.41
ВИНИТИ 761.03.41.05
Рубрики: ВИРУСНЫЕ ГЕПАТИТЫ
БОЛЬНЫЕ
ЛИМФОЦИТЫ
МЕТАБОЛИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР

Доп.точки доступа:
Россиев, Д.А.; Шакина, Н.А.

9.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.04-04А3.540

   
    Image content analysis using textural information and synergetic classifiers [Text] / F. Vogelsang [et al.] // Abstr. 10th European Congress of Radiology - ECR'97, Vienna, Austria, Marc 2-7, 1997. - Amsterdam, 1997. - P1476
Перевод заглавия: Содержательный анализ изображений с использованием текстурной информации и синергических классификаторов
Аннотация: 144 планарных рентгеновских изображений различных областей тела были оцифрованы с пространственным разрешением 100 мкм. По ним вычислялись характеристические векторы, к-рые трансформировалась с использованием преобразования Фурье-Меллина для получения свойства инвариантности относительно аффинных трансформаций. Их оценка производилась по синергетическому алгоритму. Показано, что предложенная технология позволяет правильно классифицировать 97% всех изображений. Она будет использована в системе автоматизированной сегментации изображений, основанной на использовании соотв. компьютерной базы знаний
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ОЦИФРОВКА
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ
ТЕКСТУРНЫЙ АНАЛИЗ
СИНЕРГИЧЕСКИЙ КЛАССИФИКАТОР

Доп.точки доступа:
Vogelsang, F.; Weiler, F.; Wein, B.B.; Kilbinger, M.; Gunther, R.W.

10.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 98.05-04А4.179

   
    Image content analysis using textural information and synergetic classifiers [Text] / F. Vogelsang [et al.] // Abstr. 10th European Congress of Radiology - ECR'97, Vienna, Austria, Marc 2-7, 1997. - Amsterdam, 1997. - P1476
Перевод заглавия: Содержательный анализ изображений с использованием текстурной информации и синергических классификаторов
Аннотация: 144 планарных рентгеновских изображений различных областей тела были оцифрованы с пространственным разрешением 100 мкм. По ним вычислялись характеристические векторы, к-рые трансформировалась с использованием преобразования Фурье-Меллина для получения свойства инвариантности относительно аффинных трансформаций. Их оценка производилась по синергетическому алгоритму. Показано, что предложенная технология позволяет правильно классифицировать 97% всех изображений. Она будет использована в системе автоматизированной сегментации изображений, основанной на использовании соотв. компьютерной базы знаний
ГРНТИ  
34.49.33
ВИНИТИ 341.49.33.13.02
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ОЦИФРОВКА
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ
ТЕКСТУРНЫЙ АНАЛИЗ
СИНЕРГИЧЕСКИЙ КЛАССИФИКАТОР

Доп.точки доступа:
Vogelsang, F.; Weiler, F.; Wein, B.B.; Kilbinger, M.; Gunther, R.W.

11.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 98.05-04М3.247

    Иваницкий, Г. А.
    Распознавание типа решаемой в уме задачи по нескольким секундам ЭЭГ с помощью обучаемого классификатора [Текст] / Г. А. Иваницкий // Ж. высш. нерв. деят-сти. - 1997. - Т. 47, N 4. - С. 743-747 . - ISSN 0044-4677
ГРНТИ  
34.39.17
ВИНИТИ 341.39.17.49.09
Рубрики: ЭЭГ
СПЕКТРАЛЬНАЯ МОЩНОСТЬ
ТИП РЕШАЕМОЙ ЗАДАЧИ
ОБУЧАЕМЫЙ КЛАССИФИКАТОР
ЧЕЛОВЕК

12.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.06-04А3.48

    Jawahar, C. V.
    Investigations on fuzzy thresholding based on fuzzy clustering [Text] / C. V. Jawahar, P. K. Biswas, A. K. Ray // Pattern Recogn. - 1997. - Vol. 30, N 10. - P1605-1613 . - ISSN 0031-3203
Перевод заглавия: Исследование метода нечеткого выбора порогов на основе нечеткой кластеризации
Аннотация: Предложена формальная постановка задачи нечеткого выбора порогов, сводящая ее к определению параметров нормального распределения. Описанная методика устанавливает связь между сегментацией изображений, классификацией на основе о средних и байесовскими решающими правилами. Приведена сводка результатов экспериментов. Индия, Dep. of Electronics and Electrical Communication Eng., Indian Institute of Technology, Kharagpur 721 032. Ил. 3. Табл. 2. Библ. 18
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.09
Рубрики: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
НЕЧЕТКИЙ ВЫБОР ПОРОГА
НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
СЕГМЕНТАЦИЯ
БАЙЕСОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОР

Доп.точки доступа:
Biswas, P.K.; Ray, A.K.

13.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 98.07-04А3.69

    Грачев, Л. В.
    Нейросетевой подход при ранней диагностике травмы сетчатки глаза [Текст] : [Докл.] 2 Всерос. конф. "Нейрокомпьютеры и их применение" (НКП-96), Москва, 18-20 февр., 1998 / Л. В. Грачев, С. Н. Симоров, О. В. Туманова // Нейрокомпьютер. - 1996. - N 3-4. - С. 83 . - ISSN 0869-5350
Аннотация: Тезисы доклада. В докладе представлен макет автоматизированной системы ранней диагностики на базе кафедры офтальмологии Российской медицинской Академии последипломного образования, использующий нейросетевой подход к решению задачи. Для диагностики использовалась оригинальная нейросетевая парадигма, названная RSC-классификатор (random subspace classifier) или классификатор в случайных подпространствах, являющийся развитием RTC-классификатора (классификатор со случайными порогами). RSC-классификатор является трехслойной нейронной сетью, в которой первый слой состоит из пороговых элементов со случайными значениями порогов, неизменяемых в процессе обучения. Каждый нейрон второго слоя активен тогда и только тогда, когда активны все связанные с ним нейроны первого слоя. Количество нейронов третьего слоя равно числу распознаваемых сигналов. Обучаемыми являются веса связей между нейронами второго и третьего слоев. Исследования, проведенные на программном эмуляторе парадигмы RSC, показали, что количество ошибочных диагнозов при использовании нейросетевого подхода не превышает 10% даже в автоматическом режиме и в условиях неполной информации (отсутствие до 20% признаков). Этот показатель выше, чем у специалиста средней квалификации. При использовании же RSC-классификатора в качестве помощника специалисту результат может быть еще лучше, что обеспечит совершенно новые возможности в диагностике заболевания и проведении лечения. Россия, МГИЭМ, Москва
ГРНТИ  
76.03.59
ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ДИАГНОСТИКА
ТРАВМЫ СЕТЧАТКИ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
RSC-КЛАССИФИКАТОР

Доп.точки доступа:
Симоров, С.Н.; Туманова, О.В.

14.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI36) 99.04-04А4.165

   
    Применение нейросетевого классификатора при обследовании людей в районе возможного радиоактивного загрязнения [Текст] / С. А. Догадин [и др.] ; РАН, УрО, Ин-т экол. пробл. Севера // Экол. пробл. Европ. Севера. - Екатеринбург, 1996. - С. 338-345 . - ISBN 5-7691-0605-0
Аннотация: В Ненецком АО Архангельской области в районах возможного радиоактивного загрязнения, связанного с испытанием ядерного оружия на полигоне "Новая Земля" весной 1993 г., проведено комплексное обследование 97 чел. Обследовались практически здоровые люди в возрасте 19-56 лет. Проводился врачебный осмотр, забор венозной крови для дальнейшего выделения плазмы для гормональных исследований и выделения лимфоцитов. Работа показала возможность использования нейросетевого классификатора для выявления лиц, имеющих физиологические параметры, характерные для людей с разной наклонной дозой радиоактивного облучения. Люди, классифицированные как возможно имевшие контакт с источниками радиоактивного излучения, нуждаются в дальнейшем обследовании. Данная работа - пример использования нейросети в радиационной медицине. Дальнейшая разработка такого подхода с увеличением степени достоверности классификации имеет большие практические перспективы. Кроме того, метод позволяет изучать механизмы патологических изменений в организме, связанных с радиоактивным облучением. Ил. 2. Табл. 2. Библ. 11
ГРНТИ  
76.33.39
ВИНИТИ 761.33.39.18
Рубрики: ЯДЕРНЫЕ ИСПЫТАНИЯ
НОВАЯ ЗЕМЛЯ
ОТДАЛЕННЫЕ ПОСЛЕДСТВИЯ
МЕДИЦИНСКОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ
НАСЕЛЕНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР

Доп.точки доступа:
Догадин, С.А.; Савченко, А.А.; Ткачев, А.В.; Бойко, Е.Р.; Россиев, Д.А.

15.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.04-04А3.124

    Kaur, Davinder.
    Associative RAM-net memory neural target classifier [Text] / Davinder Kaur, David Brownell // Opt. Eng. - 1998. - Vol. 37, N 7. - P2043-2054 . - ISSN 0091-3286
Перевод заглавия: Ассоциативная память на нейронной сети RAM как классификатор целей
Аннотация: Разработана нейросетевая ассоциативная память, удобная для аппаратной реализации на КМОП-схемах. Цель системы - классификация движущихся целей. Обучение ассоциативной памяти основано на принципе "победитель забирает все". Описана конкретная реализация на специализированных интегральных схемах, рассчитанная на использование языка программирования VHDL. По сравнению со стандартными реализациями на СБИС достигается существенное снижение цены. США, Univ. of Toledo, Toledo, OH 43606. Ил. 10. Библ. 11
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
КЛАССИФИКАТОР ЦЕЛЕЙ
АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ

Доп.точки доступа:
Brownell, David

16.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.06-04А3.193

    Грачев, Л. В.
    Применение нейросетевого классификатора для решения задач распознавания сигналов [Текст] : [Докл.] 2 Всерос. конф. "Нейрокомпьютеры и их применение" (НКП-96), Москва, 18-20 февр., 1998 / Л. В. Грачев, Э. М. Куссуль, С. Н. Симоров // Нейрокомпьютер. - 1996. - N 3-4. - С. 63-64 . - ISSN 0869-5350
Аннотация: Представлена система распознавания радиосигналов на базе оригинальной нейросетевой парадигмы - классификации в случайных подпространствах, являющейся развитием RTC-классификатора. Решена задача распознавания сложных радиосигналов с частотной, фазовой и амплитудной манипуляцией в диапазоне частот от 1 МГц в условиях шума, наложения сигналов, погрешности настройки приемника сигналов и рассогласования центральных частот спектра
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР
РАСПОЗНАВАНИЕ СИГНАЛОВ

Доп.точки доступа:
Куссуль, Э.М.; Симоров, С.Н.

17.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.09-04А3.149

    Schwenk, Holger.
    The diabolo classifier [Text] / Holger Schwenk // Neural Comput. - 1998. - Vol. 10, N 8. - P2175-2200 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: Система классификации Diabolo
Аннотация: Предложена нейросетевая система дискриминантного анализа. Разработанная система состоит из нескольких автоассоциативных нейронных сетей, каждая из которых строит дискриминантную модель для одного класса. Используется вариант тангенциальной метрики (Simard P., Le Cun Y., Denker J./Hanson S. J., Cowan J. D., Giles C. L., eds. Advances in neural information processing systems, 5. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann., 1993, C. 50-58)). Предложен алгоритм обучения дискриминантному анализу. Описаны возможности эффективного использования априорной информации разных видов. В ходе испытаний на образцах из разных баз данных в задаче оптического распознавания символов достигнута точность распознавания, соответствующая точности лучших известных систем, в том числе и нейросетевых, и более высокое быстродействие. Франция, LIMSI-CNRS, BP 133, 91403, Orsay Cedex. Ил. 4. Табл. 4. Библ. 39
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09 + 341.55.21.27.15
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
КЛАССИФИКАТОР DIABOLO
ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

18.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI39) 99.09-04К1.352

    Савченко, А. А.
    Неиросетевая классификация лиц с хроническими неспецифическими заболеваниями легких по величине иммунологических параметров крови и активности метаболических ферментов лимфоцитов [Текст] / А. А. Савченко, Н. А. Шакина, Д. А. Россиев // Вопр. мед. химии. - 1998. - Т. 44, N 3. - С. 267-273 . - ISSN 0042-8809
Аннотация: С помощью нейросетевого классификатора проведено сравнительное исследование информативности иммунологических параметров крови и активности метаболических ферментов лимфоцитов у лиц с хроническими неспецифическими заболеваниями легких (ХНЗЛ), находящихся в состоянии ремиссии. Обнаружено, что у больных ХНЗЛ незначительно увеличен иммунорегуляторный индекс относительно данного показателя у здоровых, отсутствуют изменения со стороны гуморального иммунитета, но выявляется снижение активности оксидоредуктаз, определяющих интенсивность биоэнергетических процессов в иммунокомпетентных клетках. Предполагается, что нарушение метаболического статуса лимфоцитов определяет их недостаточную функциональную активацию при антигенной стимуляции, приводящую к развитию вторичного иммунодефицитного состояния и хронизации заболевания. Выявление нейросетевым классификатором на основе анализа активности НАД(Ф)-зависимых дегидрогеназ лимфоцитов двух групп в общей выборке обследуемых больных ХНЗЛ, различающихся по уровню внутриклеточного обмена веществ и типу иммунного ответа, и полное обучение нейросети на данных иммунологического статуса определяет сравнительно более высокую информативность метаболических показателей иммунокомпетентных клеток в диагностике иммунодефицитных состояний. Россия, Ин-т мед. проблем Севера, Красноярск. Библ. 14
ГРНТИ  
34.43.41
ВИНИТИ 341.43.41.55.31
Рубрики: ВТОРИЧНЫЕ ИММУНОДЕФИЦИТЫ
ОЦЕНКА
НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАТОР
ХРОНИЧЕСКИ НЕСПЕЦИФИЧЕСКИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ ЛЕГКИХ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Шакина, Н.А.; Россиев, Д.А.

19.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 00.03-04М3.322

   
    Chronic daily headache. How should it be included in the IHS classification? [Text] / Giuseppe Nappi [et al.] // Headache. - 1999. - Vol. 39, N 3. - P197-203 . - ISSN 0017-8748
Перевод заглавия: Хроническая головная боль. Как ее можно описать при помощи IHS классификатора
Аннотация: Больных с длительными хроническими головными болями классифицировали как больных с мигренью, если атаки мигрени сочетались с "возвратными" головными болями
ГРНТИ  
34.39.19
ВИНИТИ 341.39.19.33
Рубрики: БОЛЬ
ГОЛОВНАЯ
ХРОНИЧЕСКАЯ
МИГРЕНЬ
IHS-КЛАССИФИКАТОР
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Nappi, Giuseppe; Granella, Franco; Sandrini, Giorgio; Manzoni, Gian Camillo

20.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.05-04А3.783

    Garian, Robert.
    Prediction of quaternary structure from primary structure [Text] / Robert Garian // Bioinformatics. - 2001. - Vol. 17, N 6. - P551-556 . - ISSN 1367-4803
Перевод заглавия: Предсказание четвертичной структуры, исходя из первичной структуры
Аннотация: Принцип "последовательность несет информацию" успешно послужил мотивацией для создания систем предсказания вторичной и третичной структуры. Расчетные эксперименты показали, что этот принцип можно расширить и на предсказание четвертичной структуры. Впервые предпринимается попытка предсказания четвертичной структуры, исходя из последовательности белка. Для этого создана программа OSE (Quaternary Structure Explorer). Найден основанный на определенных правилах классификатор, позволяющий отличать аминокислотные последовательности гомодимеров от остальных типов четвертичной структуры. Классификатор гомодимеров доступен по адресу: http://www.mericity.com. США, Sch. Computational Sci., George Mason Univ. Библ. 22
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.15.17
Рубрики: БЕЛОК
АМИНОКИСЛОТНАЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ
ЧЕТВЕРТИЧНАЯ СТРУКТУРА
ПРЕДСКАЗАНИЕ
КЛАССИФИКАТОР ГОМОДИМЕРОВ
ПРОГРАММА QSE
АДРЕС В ИНТЕРНЕТЕ
 1-20    21-40   41-60   61-80   81-89 
 
Описание базы
Стандартный
По словарю
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
ГРНТИ



"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)