Исследование возможности оптимизации МГУА алгоритмов в задаче прогнозирования биологической активности с помощью распараллеливания на архитектуре CUDA - курсовая работа | ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Научный руководитель: Кумсков М.И.
Автор: Локтев Дмитрий
Тип: Специалист
Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
Кафедра: Кафедра вычислительной математики
Год защиты: 2022
Курс: 4
Аннотация: В работе рассматривается применение Метода Группового Учета Аргументов (МГУА) и МГУА-подобных алгоритм в задаче предсказания свойств объектов. В настоящее время, подобные методы активно применяются в химической и медицинской сферах, с целью оценки свойств химических соединений без необходимости их синтеза и последующих исследований. Одним из таких подходов являются МГУА и МГУА-подобные алгоритмы, которые позволяют имея на руках матрицу объект- признак и вектора описывающего свойства данного объекта, построить модель которая будет с достаточной точностью приближать свойства объекта. Большинство МГУА алгоритмов требуют в том, или ином виде, прохождения по подмножествам матрицы, что в общем случае порождает невероятно высокую комбинаторную нагрузку, и как следствие, сильно замедляетисследование свойств объектов
Добавил в систему: Кумсков Михаил Иванович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИСТИНА ИНХС РАН
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИСТИНА ИНХС РАН

Прикрепленные файлы