Виведено детерміновані нижні та верхні оцінки похибки байєсівської процедури розпізнавання у дискретному випадку для незалежних ознак. Одержані оцінки є поліноміальними від вхідних параметрів задачі розпізнавання - розмірів класів навчальної вибірки, кількості ознак і числа значень ознак. Побудовано й експериментально підтверджено ефективний метод розпізнавання вторинної структури білків на базі байєсівської процедури розпізнавання на моделях ланцюгів Маркова. Як навчальну вибірку використано інформацію з відкритих баз даних генетики та біології NCBI. Проведено статистичний аналіз ДНК людини. Одержано та підтверджено з використанням кластерних комп'ютерів нові співвідношення комплементарності у записі основ для моделей ланцюгів Маркова.

  Завантажити