| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Rudarjenje asociativnih pravil z evolucijskimi algoritmi : magistrsko delo
Avtorji:ID Božič, Katja (Avtor)
ID Fister, Iztok (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Gorenjak, Mario (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Bozic_Katja_2025.pdf (1,74 MB)
MD5: 6066196187FC0D8DF349163A0FDB0C17
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu smo raziskali uporabo evolucijskih algoritmov za rudarjenje asociativnih pravil pri analizi genetskih podatkov na področju bioinformatike. Evolucijske algoritme smo uporabili za odkrivanje znanja iz podatkov, kjer nam asociacijska pravila prikažejo skrite povezave med atributi v podatkovni množici. S pomočjo evolucijskih algoritmov za rudarjenje asociativnih pravil smo na genetskih podatkih zdravih tkiv in tkiv z miomi maternice naredili analizo, s katero smo odkrili neznane povezave med geni. Ugotovili smo, da lahko evolucijske algoritme za rudarjenje asociativnih pravil uporabimo za odkrivanje genetskih vzorcev. Pridobljene podatke bi lahko uporabili za razumevanje molekularnih mehanizmov bolezni, kar bi prispevalo k napredku v diagnostiki in zdravljenju bolezni.
Ključne besede:bioinformatika, evolucijski algoritmi, geni, miomi maternice, rudarjenje asociativnih pravil
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[K. Božič]
Leto izida:2025
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIII, 79 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-92234 Novo okno
UDK:[004.021:575.82]:004.83(043.2)
COBISS.SI-ID:236169987 Novo okno
Datum objave v DKUM:08.05.2025
Število ogledov:152
Število prenosov:56
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:24.03.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Evolutionary algorithms for association rule mining
Opis:In this master thesis, we investigated the use of evolutionary algorithms for association rule mining to analyze genetic data in bioinformatics. We used evolutionary algorithms to discover knowledge from data, where association rules show us hidden connections between attributes in a dataset. With the help of evolutionary algorithms for association rule mining, we analyzed the genetic data of healthy tissues and tissues with uterine fibroids to discover unknown connections between genes. We found that evolutionary algorithms for association rule mining can be used to discover genetic patterns. The obtained data could be used to understand the molecular mechanisms of diseases, which would contribute to advances in the diagnosis and treatment of diseases.
Ključne besede:bioinformatics, evolutionary algorithms, genes, uterine fibroids, association rule mining


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici