Анализ данных многолетнего мониторинга донных сообществ и нефтяного загрязнения грунта в прибрежной зоне г. Севастополя на основе сети Байеса

Представлена модель влияния степени загрязнения окружающей среды на биологические показатели макрозообентоса акватории Севастопольских бухт, обработка информации в которой осуществлялась сетью Байеса. В качестве исследуемых показателей использовались влажность грунта, уровень содержания битумоида, число видов зообентоса, их общая численность и биомасса. Экспериментально показана значительная чувствительность всех биологических показателей к содержанию битумоидов в донных осадках.Представлена модель впливу міри забруднення довкілля на біологічні показники макрозообентосу акваторії Севастопольських бухт, обробка інформації в якій здійснювалася мережею Байеса. Як досліджувані показники використовувалися вологість грунту, рівень змісту бітумоіду, число видів зообентосу, їх загальна чисельність і біомаса. Експериментально показана значна чутливість усіх біологічних показників до змісту бітумоідів в донних відкладеннях.The model of influence of degree of environmental contamination on the biological indexes of macrozoobenthos of the Sevastopol bays aquatorium is presented. Treatment of information came true by the Bayesian Network. As the investigated indexes humidity of sediments, level of, number of speciees, general abundance and biomass of zoobenthos was used. The considerable sensitiveness of all biological indexes to bituminoid concentration is experimentally shown

Использование ГИС для системного анализа экобиомедицинских данных в контексте оценивания рисков. Ч. 2. Постановка задачи и результаты конкретного прикладного исследования

Формулируются исходные экобиомедицинские гипотезы, характеризуется состав исходных данных и необходимых измерений. Дается информация об инструментально технологическом комплексе математического и программного обеспечения и его использовании. Результаты количественного анализа иллюстрируются в виде геогра фических карт и таблиц

A Data Mining for the Effect of Cognitive Style, Subjective Emotion, and Physiological Phenomena on the Accuracy of Judgmental Time-Series Forecasting

Data mining is finding hidden rules in given dataset using non-traditional methods. The objective is to discover some useful tendency or patterns from the given collection of data. We had mined the rules representing the effect of cognitive style, subjective emotion, and physiological phenomena on the accuracy of subjects\u27 judgmental time-series forecasting. Then we have tried to find out any consistent tendencies in the frequent rules. Subjects in Analytic-style show more accurate forecasting. Subjects in relaxed mode show more accurate forecasting. And Subjects’ left EEG and beta rhythm seem to have a significant effect on their forecasting accuracy. But additional data mining to the other effects should be made

Качественный анализ социологического исследования „Отношение граждан Украины к реформам»

Рассматривается новый подход к анализу социологических данных, основанный на автоматической обработке логических закономерностей. Предложена стратегия поиска наиболее информативных логических правил, которая проиллюстрирована на примере социологического исследования «Отношение граждан Украины к реформам».Розглядається новий підхід до аналізу соціологічних даних, який базується на автоматичній обробці логічних закономірностей. Запропоновано стратегію пошуку найбільш інформативних логічних правил, яка проілюстрована на прикладі соціологічного дослідження «Ставлення громадян України до реформ».In this paper a new approach to the analysis of the sociological data based on automatic extraction and analysis of logic rules is considered. The strategy of search most informative of logic rules is offered. The offered technique of the qualitative analysis is illustrated on the example of sociological research «the attitude of the citizens of Ukraine to reforms»

Improving MRO order processing by means of advanced technological diagnostics and data mining approaches

Production planning based on uncertain load information may lead to low schedule adherence or low capacity utilization. Thus, maintenance, repair and overhaul (MRO) service providers are striving to improve their business processes to achieve high logistics efficiency. To estimate repair expenditures and material demands as early as possible, different approaches may be pursued. In this paper, the advancement of technological diagnostics to enable condition assessment without prior disassembly and the use of data mining to generate reliable forecasts are discussed. Thereby, the potential for planning MRO order processing is focused using the example of aircraft engines and rail vehicle transformers

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГИС ДЛЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА\ud ЭКОБИОМЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ В КОНТЕКСТЕ\ud ОЦЕНИВАНИЯ РИСКОВ. Ч. 2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И\ud РЕЗУЛЬТАТЫ КОНКРЕТНОГО ПРИКЛАДНОГО\ud ИССЛЕДОВАНИЯ

Формулируются исходные экобиомедицинские гипотезы, характеризуется состав\ud исходных данных и необходимых измерений. Дается информация об инструменталь-\ud но технологическом комплексе математического и программного обеспечения и его\ud использовании. Результаты количественного анализа иллюстрируются в виде географических карт и таблиц