Інформаційні технології кількісного оцінювання груп ризику інфікування вірусом імунодефіциту людини

Автор(и)

  • Оксана Юріївна Мулеса ДВНЗ "Ужгородський національний університет", Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18327

Ключові слова:

група високого інфікування вірусом імунодефіциту людини, задача кластеризації, задача ідентифікації

Анотація

Виконано побудову математичних моделей для задач кількісного оцінювання груп ризику інфікування вірусом імунодефіциту людини. Проведено аналіз технологій ідентифікації та кластеризації для розв’язання задачі оцінювання кількості представників груп ризику та задачі визначення міри належності особи до такої групи

Біографія автора

Оксана Юріївна Мулеса, ДВНЗ "Ужгородський національний університет"

Викладач

Кафедра кібернетики і прикладної математики

Посилання

  1. Глобальный доклад: Доклад ЮНЭЙДС о глобальной эпидемии СПИДа [Текст]. "ЮНЭЙДС", 2012.  212 с.
  2. Аналітичний звіт за результатами соціологічного дослідження "Оцінка чисельності груп високого ризику інфікування ВІЛ в Україні станом на 2009 рік" [Текст] / Г. Берлева, К. Думчев, Ю. Кобища та ін. – К.: МБФ "Міжнародний Альянс з ВІЛ/СНІД в Україні", 2010. – 104 с.
  3. Моніторинг поведінки та поширеності ВІЛ серед осіб, які надають сексуальні послуги за плату, як компонент епіднагляду за ВІЛ другого покоління: аналітичний звіт за результатами біоповедінкового дослідження 2011 року [Текст] / А. Грушецький – К.: МБФ «Міжнародний Альянс з ВІЛ/СНІД в Україні», 2012. – 120 с.
  4. Моніторинг поведінки та поширеності ВІЛ серед жінок, які надають сексуальні послуги за плату, як компонент епіднагляду за ВІЛ другого покоління: аналітичний звіт за результатами опитування ЖКС у 2009 році / А. Грушецький – К.: МБФ «Міжнародний Альянс з ВІЛ/СНІД в Україні», 2010. – 74 с.
  5. Моніторинг поведінки жінок, які надають сексуальні послуги за плату як компонент епіднагляду другого покоління [Текст] / О. Р. Артюх, О. М. Балакірєва, Л. В. Бочкова та ін.  Київ: МБФ «Міжнародний Альянс з ВІЛ/СНІД в Україні», 2005. – 60 с.
  6. Оцінка чисельності груп високого ризику інфікування ВІЛ в Україні станом на 2012 рік: аналітичний звіт за результатами дослідження [Текст] / Г. Берлева, К. Думчев, М. Касянчук та ін. – К.: МБФ «Міжнародний Альянс з ВІЛ/СНІД в Україні», 2012. – 68 с.
  7. Оценка с привлечением к участию. Методические рекомендации [Текст] / под ред. О. М. Балакірєва. – К.: МБФ «Международный Альянс по ВИЧ/СПИД в Украине», 2001. – 157с.
  8. Мулеса, О. Ю. Нечітка ступінчата модель послідовного аналізу варіантів [Текст] / О. Ю. Мулеса // Вісник ЧДТУ.  2012.  № 3.  С. 9-13.
  9. Загоруйко, Н. Г. Методы распознавания и их применение [Текст] / Н. Г. Загоруйко. – М.: Изд-во "Советское радио", 1972. – 208 с.
  10. Снитюк, В. Є. Прогнозування. Моделі. Методи. Алгоритми [Текст]: навчальний посібник / В. Є. Снитюк – К.: "Маклаут", 2008. – 364 с.
  11. Ту, Дж. Принципы распознавания образов [Текст] / Дж. Ту, Р. Гонсалес. – М.: "Мир", 1978. – 412 с.
  12. Гроп, Д. Методы идентификации систем [Текст] / Д. Гроп. – М.: Мир, 1979. – 302 с.
  13. Kohonen, T. Self-organization and associative memory [Текст] / T. Kohonen. – New-York, Springer Verlag, 1989. − 312 p.
  14. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие [Електронний ресурс] / Е. И. Большакова, Э. С. Клышинский, Д. В. Ландэ и др. – М.: МИЭМ, 2011. – 272 с. – Режим доступу: www / URL:
  15. http://www.webground.su/data/lit/bolshakova_klyshinsky_lande_noskov_peskova_yagunova/Avtomaticheskaya_obrabotka_tekstov.pdf.
  16. Штовба, С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба. – Режим доступу: www/ URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php
  17. Смешко, Ю. В. Об одном критерии для выбора значения экспоненциального веса в алгоритме классификации нечетких С-средних [Електронний ресурс] / Ю. В. Смешко // Молодежь и наука. – Режим доступу: www / URL: http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2012/thesis/s012/s012-088.pdf.
  18. Ивахненко, А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем [Текст] / А. Г. Ивахненко. – К.: Наук.думка, 1981 – 296 с.
  19. Степашко, В. С. Теоретические аспекты МГУА как методы индуктивного моделирования [Електронний ресурс] / В. С. Степашко. – Режим доступу: www/ URL: http://gmdh.net/ar-ticles/usim/Stepashko.pdf.
  20. Global Report : UNAIDS Report on the global AIDS epidemic. (2012). UNAIDS, 212.
  21. Berleva G., Dumchev K., Kobyshcha Yu et al. Analytical report of survey "Assessment of the size of groups at high risk of HIV infection in Ukraine as of 2009". (2010). ICF "International HIV/AIDS Alliance in Ukraine", 104.
  22. Grushetsky, A. (2012). Monitoring of behavior and HIV prevalence among commercial sex workers, as the surveillance component of the second generation : an analytical report on the bio-behavioral survey in 2011. ICF "International HIV/AIDS Alliance in Ukraine", 120.
  23. Grushetsky, A. (2010). Monitoring of behavior and HIV prevalence among female sex workers as a surveillance component of the second generation: an analytical report on a survey of FSW in 2009. ICF "International HIV/AIDS Alliance in Ukraine", 74.
  24. Artiukh, O. Balakirieva, O. Bochkova, L. et al. (2005). Monitoring the behavior of female commercial sex workers as a component of second generation surveillance. ICF "International HIV / AIDS Alliance in Ukraine", 60.
  25. Berleva, G. Dumchev, K. Kasianchuk, M. at al. (2012). Estimation of the number of groups at high risk of HIV infection in Ukraine as of 2012 : Analytical report of research. ICF "International HIV / AIDS Alliance in Ukraine", 68.
  26. Balakirieva, O. (2001). Evaluation through the participation. Guidelines. ICF "International HIV / AIDS Alliance in Ukraine", 157.
  27. Mulesa, O. (2012). Fuzzy model speed sequential analysis of variants. Bulletin ChSTU, № 3, 9-13.
  28. Zagoruiko, N. (1972). Recognition methods and their application. "Soviet Radio", 208.
  29. Snytiuk, V.Ye. (2008). Prediction. Models. Methods. Algorithms: Tutorial. "Maklaut", 364.
  30. Tu, J. (1978). Principles of pattern recognition. "Мir", 412.
  31. Grop, D. (1979). Methods of identification systems. "Mir", 302.
  32. Kohonen, T. (1989). Self-organization and associative memory. Springer Verlag, 312.
  33. Bolshakov, E. Klyshinskii, E. Lande, D. et al. (2011). Automatic processing of natural language text and computational linguistics: studies manual. MIEM, 272. Retrieved Мау, 13, 2013, from
  34. http://www.webground.su/data/lit/bolshakova_klyshinsky_lande_noskov_peskova_yagunova/Avtomaticheskaya_obrabotka_tekstov.pdf.
  35. Shtovba, S. Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. Retrieved Мау, 13, 2013, from
  36. http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php
  37. Smeshko, Yu. On a criterion for selecting an exponential weight in the classification algorithm of fuzzy C-means. Retrieved Мау, 13, 2013, from
  38. http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2012/thesis/s012/s012-088.pdf.
  39. Ivakhnenko, A. (1981). Inductive method of self-organizing models of complex systems. Naukova dumka, 296.
  40. Stepashko, V. Theoretical aspects MGUA as methods of inductive modeling. Retrieved Мау, 13, 2013, from http://gmdh.net/ar-ticles/usim/Stepashko.pdf.

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-10-29

Як цитувати

Мулеса, О. Ю. (2013). Інформаційні технології кількісного оцінювання груп ризику інфікування вірусом імунодефіциту людини. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(4(65), 10–15. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18327

Номер

Том 5 № 4(65) (2013): Математика та кібернетика - прикладні аспекті

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Оксана Юріївна Мулеса

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.