Содержание
Глава 1. Введение
1.1 Основные задачи исследования.
1.2 Научная новизна
1.3 Краткое содержание работы
Глава 2. Фундаментальные понятия предметной области.
2.1 Эвристические алгоритмы
2.2 Вейвлетанализ
2.3 Кластеризация.
2.4 Генетические алгоритмы
2.5 Задачи обработки строк
Глава 3. Мультиэврнстический подход в задаче сравнения сигналов
акустической эмиссии
3.1 Математическая модель сигнала.
3.2 Предварительная обработка сигналов
3.2.1 Выделение импульсов акустической эмиссии.
3.2.2 Вейвлетпреобразование сигналов
3.2.3 Особенности применения технологии VII А.
3.3 Сравнение сигналов
3.3.1 Использование мультиэвристического подхода.
3.3.2 Функция корреляции.
3.3.3 Специальная версия алгоритма вычисления расстояния Лвенштейна для сравнения сигналов.
3.3.4 Ещ один способ задания признаков
3.4 Кластеризация.
3.5 Оптимизация параметров алгоритма
3.5.1 Генетический алгоритм
3.5.2 Метод Брента.
3.5.3 Параметры оптимизации
3.6 Результаты кластеризации
Глава 4. Мультиэвристический подход в задаче сравнения генетических последовательностей
4.1 Математическая модель ДНК.
4.2 Реализация мультиэвристичсского подхода.
4.3 Алгоритм поиска наибольшей общей подпоследователности.
4.4 Алгоритм НидлманаВунша.
4.5 Результат сравнения цепочек ДНК.
Глава 5. Алгоритм поиска наибольшей обшей подпоследовательности.
5.1 Математическая постановка задачи
5.2 Описание нового алгоритма.
5.2.1 Изменение порядка перебора ячеек матрицы .
5.2.2 Использование массивов длин префиксов.
5.2.3 Использование списков вхождения символов
5.3 Некоторые свойства алгоритма
5.4 Схема алгоритма .
5.5 Оценка сложности
5.6 Тестирование алгоритма
Глава 6. Апнроксимационный алгоритм поиска наибольшей общей подпоследовательности.
6.1 Описание алгоритма
6.2 Тестирование алгоритма
Заключение
Предметный указатель
Приложение 1
Приложение 2.
Приложение 3.
Приложение 4.
Литература
- Киев+380960830922