Short-term time series prediction using Hilbert space embeddings of autoregressive processes

Linear autoregressive models serve as basic representations of discrete time stochastic processes. Different attempts have been made to provide non-linear versions of the basic autoregressive process, including different versions based on kernel methods. Motivated by the powerful framework of Hilbert space embeddings of distributions, in this paper we apply this methodology for the kernel embedding of an autoregressive process of order p. By doing so, we provide a non-linear version of an autoregressive process, that shows increased performance over the linear model in highly complex time series. We use the method proposed for one-step ahead forecasting of different time-series, and compare its performance against other non-linear methods

Methods for Automated Neuron Image Analysis

Knowledge of neuronal cell morphology is essential for performing specialized analyses in the endeavor to understand neuron behavior and unravel the underlying principles of brain function. Neurons can be captured with a high level of detail using modern microscopes, but many neuroscientific studies require a more explicit and accessible representation than offered by the resulting images, underscoring the need for digital reconstruction of neuronal morphology from the images into a tree-like graph structure. This thesis proposes new computational methods for automated detection and reconstruction of neurons from fluorescence microscopy images. Specifically, the successive chapters describe and evaluate original solutions to problems such as the detection of landmarks (critical points) of the neuronal tree, complete tracing and reconstruction of the tree, and the detection of regions containing neurons in high-content screens

Методи та математичні моделі сучасних інформаційно-комунікаційних технологій

Мета роботи – розроблення методів, моделей та інформаційних технологій підвищення функціональної ефективності систем підтримки прийняття рішень в освіті та промисловості. Предмет дослідження – методи, моделі та інформаційні технології прийняття рішень в освіті та промисловості, оцінка функціональної ефективності інтелектуальних систем аналізу даних, методи захисту інформації в інфокомунікаційних системах, інформаційно-аналітичні системи в освіті