Darbe analizuojama xBase komandų transformavimo į SQL užklausas problema. Pateikiamas konceptualus transformavimo problemos sprendimas, kurį sudaro dvi dalys: transformavimo algoritmas ir transformavimo taisyklių saugykla. Pagal pasiūlytą modelį sukurta programinė įranga, kuri leidžia atlikti xBase komandų transformavimą į SQL užklausas. Taip pat sukurtoje programinėje įrangoje įdiegtas ir papildomas funkcionalumas: duomenų bazės lentelių duomenų peržiūra, koregavimas, duomenų perkėlimas iš senų *.dbf lentelių į serverinės duomenų bazės lenteles. Sukurtas sprendimas palengvina sistemos perkėlimą iš navigacinės duomenų bazių sistemos į šiuolaikines kliento serverio architektūros sistemas veikiančias serverinių dbvs pagrindu. / The conversion problem of xBase commands into SQL queries is analysed in this work. Solution to conversion problem was proposed. It consists of two parts: conversion algorithm and conversion rules storage. A software for conversion of xBase commands into SQL queries was developed using the proposed model. Additional functionality was implemented in the software: viewer and editor of database tables, loader of *.dbf tables into servers database tables. A solution to facilitate migration from ISAM database to modern client-server DBMS systems was developed.

Bajeso metodo taikymas kreditų rizikos valdyme: atlikta įvairių egzistuojančių metodų rizikai valdyti tyrimas, pateiktas analitinėje dalyje, aprašyti kai kurie plačiau naudojami mašininio mokymo ir matematiniai modeliai. Paiūlytas modelis eksperimentui atlikti, atliktas empirinis tyrimas ir pateikti gauti rezultatai, pateiktos išvados ir ateities perspektyvos. / Baysan Method for a Credit Risk Management This paper presents a method combining popular machine learning technique for classification, genetic search as a feature selection method for relevant attribute selection and Altman Z-Score discriminant technique for credit risk evaluation. Bayesian method based classifiers (Naïve Bayes, Bayesian Networks) were explored and used in this article to train classifiers. This method was applied to different sectors in service and industry. Its performance was evaluated using weighted mean accuracy and weighted mean error techniques. In theoretical part several methods were analyzed and described, in the end conclusions and suggestions were pointed.

Disertacijoje nagrinėjamos aritmetinės prigimties aibių, tokių kaip sumų aibė, poaibių sumų aibė ar Sidon aibė, savybės bei aritmetinę struktūrą atspindintys dydžiai, tokie kaip adityvioji energija ar maksimali reprezentacinės funkcijos reikšmė. Disertacijos mokslinė problema yra šių aibių, tenkinančių ekstremalias kombinatorine prasme sąlygas, egzistavimo, dydžio ir struktūros nustatymas. / In the dissertation various phenomena and concepts of arithmetic nature, such as sumsets, additive energy and Sidon sets are investigated. The main problem of the dissertation is finding extremal (in the combinatorial sense) sets, their size and structure.

Disertacijoje nagrinėjamos aritmetinės prigimties aibių, tokių kaip sumų aibė, poaibių sumų aibė ar Sidon aibė, savybės bei aritmetinę struktūrą atspindintys dydžiai, tokie kaip adityvioji energija ar maksimali reprezentacinės funkcijos reikšmė. Disertacijos mokslinė problema yra šių aibių, tenkinančių ekstremalias kombinatorine prasme sąlygas, egzistavimo, dydžio ir struktūros nustatymas. / In the dissertation various phenomena and concepts of arithmetic nature, such as sumsets, additive energy and Sidon sets are investigated. The main problem of the dissertation is finding extremal (in the combinatorial sense) sets, their size and structure.