Розробка дескриптивної бінарної моделі та її застосування для ідентифікації скупчень токсичних ціанобактерій

Автор(и)

  • Konstantin Nosov Харківський національний університет ім. В. Н. Каразіна майдан Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022, Україна https://orcid.org/0000-0003-4374-7502
  • Grygoriy Zholtkevych Харківський національний університет ім. В. Н. Каразіна майдан Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022, Україна https://orcid.org/0000-0002-7515-2143
  • Marine Georgiyants Харківська медична академія післядипломної освіти вул. Амосова, 58, м. Харків, Україна, 61176, Україна https://orcid.org/0000-0002-1373-7840
  • Olena Vysotska Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Науки, 14, Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0003-3723-9771
  • Yuriі Balym Харківська державна зооветеринарна академія вул. Академічна, 1, смт. Мала Данилівка, Дергачівський р-н, Харківська обл.,, Україна https://orcid.org/0000-0002-2494-1329
  • Andrеi Porvan Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0001-9727-0995

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108285

Ключові слова:

дескриптивні моделі, динамічні системи, бінарні дані, парсимонія, інтелектуальний аналіз даних, скупчення токсичних ціанобактерій

Анотація

Представлена дескриптивна динамічна модель бінарних даних, що дозволяє по вихідним спостереженнями з порушеним часовим порядком відновити вихідний порядок на підставі принципу парсимонії. Модель застосована для знаходження системних колориметричних параметрів, використовуваних для обробки зображень скупчень токсичних ціанобактерій на основі аналізу компонентів RGB-моделі цифрової фотографії

Біографії авторів

Konstantin Nosov, Харківський національний університет ім. В. Н. Каразіна майдан Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022

Кандидат фізико-математичних наук, науковий співробітник

Науково-дослідна частина

Grygoriy Zholtkevych, Харківський національний університет ім. В. Н. Каразіна майдан Свободи, 4, м. Харків, Україна, 61022

Доктор технічних наук, кандидат фізико-математичних наук, професор

Кафедра теоретичної та прикладної інформатики

Marine Georgiyants, Харківська медична академія післядипломної освіти вул. Амосова, 58, м. Харків, Україна, 61176

Доктор медичних наук, професор

Кафедра дитячої анестезіології та інтенсивної терапії

Olena Vysotska, Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Науки, 14, Харків, Україна, 61166

Доктор технічних наук, професор

Кафедра біомедичної інженерії

Yuriі Balym, Харківська державна зооветеринарна академія вул. Академічна, 1, смт. Мала Данилівка, Дергачівський р-н, Харківська обл.,

Доктор ветеринарних наук, професор

Кафедра репродуктології

Andrеi Porvan, Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра біомедичної інженерії 

Посилання

  1. Zholtkevych, G. N., Bespalov, G. Y., Nosov, K. V., Abhishek, M. (2013). Discrete Modeling of Dynamics of Zooplankton Community at the Different Stages of an Antropogeneous Eutrophication. Acta Biotheoretica, 61 (4), 449–465. doi: 10.1007/s10441-013-9184-6
  2. Zholtkevych, G., Nosov, K., Bespalov, Yu., Rak, L., Vysotskaya, E., Balkova, Y., Kolomiychenko, V. (2016) Descriptive Models of System Dynamics. Proceedings of the 12th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer, 1614, 57–72
  3. Carmichael, W. W. (2001). Health Effects of Toxin-Producing Cyanobacteria: “The CyanoHABs.” Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 7 (5), 1393–1407. doi: 10.1080/20018091095087
  4. Zohary, T., Robarts, R. D. (1990). Hyperscums and the population dynamics of Microcystis aeruginosa. Journal of Plankton Research, 12 (2), 423–432. doi: 10.1093/plankt/12.2.423
  5. Karabashev, G. S., Evdoshenko, M. A. (2015). Spektral'nye priznaki cveteniya cianobakterij v Baltijskom more po dannym skanera MODIS. Sovremennye problemy distancionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 12 (3), 158–170.
  6. Vysotska, O. V., Bespalov, Yu. G., Pecherska, A. I., Parvadov, D. A. (2016). Using of margalef succession model in remote detection technologies for indications of human impact on vegetation cover. Radioelektronni i komp'uterni sistemi, 2 (76), 15–19.
  7. Vysotskaya, E. V., Zholtkevych, G. N., Klochko, T. A., Bespalov, Yu. G., Nosov, K. V. (2016). Unmasking the soil cover’s disruption by modeling the dynamics of ground vegetation parameters. Visnyk Natsionalnoho Tekhnichnoho Universytetu Ukrayiny «KPI». Seriya – Radiotekhnika. Radioaparatobuduvannya, 64, 101–109.
  8. Shulika, B., Porvan, A., Vysotska, O., Nekos, A., Zhemerov, A. (2017). Control over grape yield in the north-eastern region of Ukraine using mathematical modeling. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (3 (86)), 51–59. doi: 10.15587/1729-4061.2017.97969
  9. De Menezes, F. S., Liska, G. R., Cirillo, M. A., Vivanco, M. J. F. (2017). Data classification with binary response through the Boosting algorithm and logistic regression. Expert Systems with Applications, 69, 62–73. doi: 10.1016/j.eswa.2016.08.014
  10. Pierola, A., Epifanio, I., Alemany, S. (2016). An ensemble of ordered logistic regression and random forest for child garment size matching. Computers & Industrial Engineering, 101, 455–465. doi: 10.1016/j.cie.2016.10.013
  11. Ghattas, B., Michel, P., Boyer, L. (2017). Clustering nominal data using unsupervised binary decision trees: Comparisons with the state of the art methods. Pattern Recognition, 67, 177–185. doi: 10.1016/j.patcog.2017.01.031
  12. Yamamoto, M., Hayashi, K. (2015). Clustering of multivariate binary data with dimension reduction via L1-regularized likelihood maximization. Pattern Recognition, 48 (12), 3959–3968. doi: 10.1016/j.patcog.2015.05.026
  13. Katahira, K. (2016). How hierarchical models improve point estimates of model parameters at the individual level. Journal of Mathematical Psychology, 73, 37–58. doi: 10.1016/j.jmp.2016.03.007
  14. Erkan Ozkaya, H., Dabas, C., Kolev, K., Hult, G. T. M., Dahlquist, S. H., Manjeshwar, S. A. (2013). An assessment of hierarchical linear modeling in international business, management, and marketing. International Business Review, 22 (4), 663–677. doi: 10.1016/j.ibusrev.2012.10.002
  15. Van Oirbeek, R., Lesaffre, E. (2012). Assessing the predictive ability of a multilevel binary regression model. Computational Statistics & Data Analysis, 56 (6), 1966–1980. doi: 10.1016/j.csda.2011.11.023
  16. Asar, Ö., İlk, Ö. (2014). Flexible multivariate marginal models for analyzing multivariate longitudinal data, with applications in R. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 115 (3), 135–146. doi: 10.1016/j.cmpb.2014.04.005
  17. Zou, G., Donner, A. (2011). Extension of the modified Poisson regression model to prospective studies with correlated binary data. Statistical Methods in Medical Research, 22 (6), 661–670. doi: 10.1177/0962280211427759
  18. Schildcrout, J. S., Heagerty, P. J. (2006). Marginalized Models for Moderate to Long Series of Longitudinal Binary Response Data. Biometrics, 63 (2), 322–331. doi: 10.1111/j.1541-0420.2006.00680.x
  19. Kupek, E. (2006). Beyond logistic regression: structural equations modelling for binary variables and its application to investigating unobserved confounders. BMC Medical Research Methodology, 6 (1). doi: 10.1186/1471-2288-6-13
  20. Rhemtulla, M., Brosseau-Liard, P. É., Savalei, V. (2012). When can categorical variables be treated as continuous? A comparison of robust continuous and categorical SEM estimation methods under suboptimal conditions. Psychological Methods, 17 (3), 354–373. doi: 10.1037/a0029315
  21. Pearl, J. (2009). Causal inference in statistics: An overview. Statistics Surveys, 3, 96–146. doi: 10.1214/09-ss057
  22. Bollen, K. A., Pearl, J. (2013). Eight Myths About Causality and Structural Equation Models. Handbook of Causal Analysis for Social Research, 301–328. doi: 10.1007/978-94-007-6094-3_15
  23. LANCE-MODIS Collection 6. Available at: https://lance3.modaps.eosdis.nasa.gov

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-08-30

Як цитувати

Nosov, K., Zholtkevych, G., Georgiyants, M., Vysotska, O., Balym, Y., & Porvan, A. (2017). Розробка дескриптивної бінарної моделі та її застосування для ідентифікації скупчень токсичних ціанобактерій. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(4 (88), 4–11. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108285

Номер

Том 4 № 4 (88) (2017): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2017 Konstantin Nosov, Grygoriy Zholtkevych, Olena Vysotska, Marine Georgiyants, Yuriі Balym, Andrеi Porvan

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.