Интеграция байесовских сетей доверия с генетическими алгоритмами для улучшения прогнозирования в биоинформатике сгенерированное при помощи нейросети

Аннотация

В данном исследование представлен подход к интеграции байесовских сетей доверия с генетическими алгоритмами для улучшения прогнозирования в задачах биоинформатики сгенерированной неросетью. Байесовские сети доверия являются эффективным средством моделирования вероятностных зависимостей между биологическими переменными, что особенно важно в условиях неопределенности и шума в данных. Генетические алгоритмы предоставляют мощный инструментарий для оптимизации структуры и параметров моделей в сложных задачах. В работе предлагается гибридный метод, который сочетает преимущества обоих подходов, позволяя более точно адаптировать модели к специфическим особенностям биоинформатических данных и повышать точность прогнозов. Статья содержит теоретическое обоснование подхода, описание экспериментальной установки, результаты тестирования на реальных данных и сравнение с существующими методами. Результаты показывают, что предлагаемый метод обеспечивает улучшение качества прогнозирования и может быть полезен в различных приложениях биоинформатики, включая анализ геномных данных, протеомику и метаболомику.