Pagrindinis darbo tikslas – pritaikyti matematinius ir statistinius metodus lietuvių kalbos analizėje, identifikuojant ir atsižvelgiant į lietuvių kalbos ypatumus, jos heterogeniškumą, sudėtingumą ir variabilumą. / The target of the work is to apply mathematical and statistical methods in the analysis of the Lithuanian language by identifying and taking into account peculiarities of the Lithuanian language, its heterogeneity, complexity and variability.

The target of the work is to apply mathematical and statistical methods in the analysis of the Lithuanian language by identifying and taking into account peculiarities of the Lithuanian language, its heterogeneity, complexity and variability. / Pagrindinis darbo tikslas – pritaikyti matematinius ir statistinius metodus lietuvių kalbos analizėje, identifikuojant ir atsižvelgiant į lietuvių kalbos ypatumus, jos heterogeniškumą, sudėtingumą ir variabilumą.

<p>Doktorska disertacija razmatra problem algoritamske dijagnostike<br />metaboličkog sindroma na osnovu lako merljivih parametara: pol,<br />starosna dob, indeks telesne mase, odnos obima struka i visine,<br />sistolni i dijastolni krvni pritisak. U istraživanju su primenjene i<br />eksperimentalno ispitane tri različite metode mašinskog učenja:<br />stabla odluke, linearna regresija i veštačke neuronske mreže.<br />Pokazano je da veštačke neuronske mreže daju visok nivo<br />prediktivnih vrednosti dovoljan za primenu u praksi. Korišćenjem<br />dobijenog rezultata definisan je i implementiran inteligentni<br />softverski sistem za dijagnostiku metaboličkog sindroma.</p> / <p>The doctoral dissertation examines the problem of algorithmic diagnostics of<br />the metabolic syndrome based on easily measurable parameters: sex, age,<br />body mass index, waist and height ratio, systolic and diastolic blood<br />pressure. In the study, three different methods of machine learning were<br />applied and experimentally examined: decision trees, linear regression and<br />artificial neural networks. It has been shown that artificial neural networks<br />give a high level of predictive value sufficient to be applied in practice. Using<br />the obtained result, an intelligent software system for the diagnosis of<br />metabolic syndrome has been defined and implemented.</p>

Savo magistriniame darbe nagrinėju vienos draudimo kompanijos KASKO sistemos funkcionavimą. Visų pirma sukonstruoju KASKO draudimo sistemos matematinį modelį. Tuomet atlieku išsamias analizes polisų sutartims, draudiminiams įvykiams, įmokoms ir išmokoms, bei jų kitimo dinamikai. Apskaičiuoju 2006 m. kiekvieno mėnesio pelno pasikliovimo intervalus ir padarau prognozę 2007 metams. Galiausiai patikrinu draudimo kompanijos padalinių ir filialų darbo efektyvumą. / My work analyses CASCO insurance system’s behavior of one insurance company. At first I made a mathematical model of CASCO insurance. Then I properly described analyses of policies’ contracts, insurance events, insurance premiums and payouts. Later I estimated approximate confidence intervals of profit and made a forecast for 2007 year. And finally I analysed the work efficiency of subdivisions and branches. The mathematical model of CASCO insurance system let us to do various experiments in mathematical space when we analyses incomes of insurance company.

Studentų pažangą geriausiai nusako jų studijų dalykų bei bakalauro darbo vertinimai. Šiaulių universitete Matematikos ir informatikos fakultete Matematikos bei Matematikos ir informatikos bakalauro studijų programose pagrindiniai studijų dalykai yra: Matematinė analizė, Algebra, Fizika, Geometrija, Kompiuterinės matematikos sistemos ir Programavimo pagrindai. Bakalauro darbe analizuojame Šiaulių universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto Matematikos bei Matematikos ir informatikos bakalauro studijų programų studentų įstojusių 2004–2008 pasiekimus. Šio darbo tikslas yra nustatyti, kuris iš pagrindinių studijų dalykų vertinimų labiausiai susijęs su baigiamojo bakalauro darbo vertinimu. Šiam ryšiui nustatyti naudojame koreliacinę analizę bei tiesinę regresiją. / Students’ advancement is described by their evaluation of study subjects and Bachelor's work. Basic subjects in Bachelor's degree program at Siauliai University, Faculty of Mathematics and Informatics are: Mathematical analysis, Algebra, Geometry, Physics, Computer mathematics system and Programming fundamentals. In Bachelor's work, we investigate a relation between 6 study subjects and Bachelor's work evaluations of students who entranced in 2004–2008. To describe this relation we use correlation analysis and linear regression.

<p>Главни задатак истраживања приказаног у дисертацији је развој модела,<br />заснованог на алгоритмима машинског учења, који описује сложени<br />утицај мерног система на користан, експериментални сигнал са циљем<br />његове елиминације. Студија случаја је широко распрострањена<br />фотоакустична, трансмисиона мерна метода са ћелијом минималне<br />запремине. Мултидисциплинарност и комплексност проблема одредили<br />су следеће кораке у методологији решења: 1) развој софтвера за<br />генерисање симулираних експерименталних података, 2) развој<br />регресионог модела заснованог на трослојној неуронској мрежи, за<br />прецизну и поуздану карактеризацију детектора која се извршава у<br />реалном времену, 3) развој класификационог модела заснованог на<br />неуронској мрежи једноставне структуре за прецизну и поуздану<br />предикцију типа коришћеног детектора која се извршава у реалном<br />времену, 4) спрезање регресионог и класификационог модела уз развој<br />додатног софтвера за прилагођење модела стварном експерименту. На<br />овај начин заокружен је програмски оквир који извршава сложени задатак<br />издвајања &ldquo;правог&rdquo; сигнала oд изобличеног експерименталног сигнала<br />без ангажовања истраживача, односно извршава аутокорекцију.<br />Тестирање је извршено на више различитих детектора и више<br />различитих материјала у фотоаксустичном експерименту. Применом<br />развијеног програмског оквира конкурентност експерименталне технике<br />је знатно порасла: повећана је тачност и поузданост, проширен је мерни<br />опсег и смањено време обраде резултата мерења.</p> / <p>Glavni zadatak istraživanja prikazanog u disertaciji je razvoj modela,<br />zasnovanog na algoritmima mašinskog učenja, koji opisuje složeni<br />uticaj mernog sistema na koristan, eksperimentalni signal sa ciljem<br />njegove eliminacije. Studija slučaja je široko rasprostranjena<br />fotoakustična, transmisiona merna metoda sa ćelijom minimalne<br />zapremine. Multidisciplinarnost i kompleksnost problema odredili<br />su sledeće korake u metodologiji rešenja: 1) razvoj softvera za<br />generisanje simuliranih eksperimentalnih podataka, 2) razvoj<br />regresionog modela zasnovanog na troslojnoj neuronskoj mreži, za<br />preciznu i pouzdanu karakterizaciju detektora koja se izvršava u<br />realnom vremenu, 3) razvoj klasifikacionog modela zasnovanog na<br />neuronskoj mreži jednostavne strukture za preciznu i pouzdanu<br />predikciju tipa korišćenog detektora koja se izvršava u realnom<br />vremenu, 4) sprezanje regresionog i klasifikacionog modela uz razvoj<br />dodatnog softvera za prilagođenje modela stvarnom eksperimentu. Na<br />ovaj način zaokružen je programski okvir koji izvršava složeni zadatak<br />izdvajanja &ldquo;pravog&rdquo; signala od izobličenog eksperimentalnog signala<br />bez angažovanja istraživača, odnosno izvršava autokorekciju.<br />Testiranje je izvršeno na više različitih detektora i više<br />različitih materijala u fotoaksustičnom eksperimentu. Primenom<br />razvijenog programskog okvira konkurentnost eksperimentalne tehnike<br />je znatno porasla: povećana je tačnost i pouzdanost, proširen je merni<br />opseg i smanjeno vreme obrade rezultata merenja.</p> / <p>The main task of the research presented in this dissertation is the development<br />of the model based on machine learning algorithms, which describes the<br />complex influence of the measuring system on a useful, experimental signal,<br />with the aim of the elimination of this influence. The case study is a widespread<br />photoacoustic, transmission measurement method with minimum volume cell<br />configuration. Multidisciplinarity and complexity of the problem determined the<br />following steps in the solution methodology: 1) development of the software for<br />generating simulated experimental data, 2) development of the regression<br />model based on a three-layer neural network, for precise and reliable<br />characterization of detectors, performed in real time, 3) development of the<br />classification model based on a neural network of simple structure for precise<br />and reliable prediction of the type of detector in use, performed in real time, 4)<br />coupling of the regression and the classification model with the development<br />of additional software for adjustment of the model to a real experiment. In this<br />way, the program framework is completed, which performs the complex task<br />of extracting the &quot;true&quot; signal from the distorted experimental signal without the<br />involvement of researchers, performing, thus, the autocorrection. Testing was<br />performed on several different detectors and several different materials in a<br />photoacoustic experiment. With the application of the developed software<br />framework, the competitiveness of the experimental technique has<br />significantly increased: the accuracy and the reliability have been increased,<br />the measurement range has been expanded and the processing time of<br />measurement results has been reduced.</p>

Darbas apima banko klientų kredito istorinių duomenų dėsningumų tyrimą. Pirmiausia nagrinėjamos banko duomenų saugyklos, siekiant kuo geriau perprasti bankinius duomenis. Vėliau naudojant banko duomenų imtis, kurios apima kreditų grąžinimo istoriją, siekiama įvertinti klientų nemokumo riziką. Tai atliekama adaptuojant algoritmus bei programinę įrangą duomenų tyrimui, kuris pradedamas nuo informacijos apdorojimo ir paruošimo. Paskui pritaikant įvairius klasifikavimo algoritmus, sudarinėjami modeliai, kuriais siekiama kuo tiksliau suskirstyti turimus duomenis, nustatant nemokius klientus. Taip pat siekiant įvertinti kliento vėluojamų mokėti paskolą dienų skaičių pasitelkiami regresijos algoritmai bei sudarinėjami prognozės modeliai. Taigi darbo metu atlikus numatytus tyrimus, pateikiami duomenų vitrinų modeliai, informacijos srautų schema. Taip pat nurodomi klasifikavimo ir prognozavimo modeliai bei algoritmai, geriausiai įvertinantys duotas duomenų imtis. / This work is about analysing regularities in bank clients historical credit data. So first of all bank information repositories are analyzed to comprehend banks data. Then using data mining algorithms and software for bank data sets, which describes credit repayment history, clients insolvency risk is being tried to estimate. So first step in analyzis is information preprocessing for data mining. Later various classification algorithms is used to make models wich classify our data sets and help to identify insolvent clients as accurate as possible. Besides clasiffication, regression algorithms are analyzed and prediction models are created. These models help to estimate how long client are late to pay deposit. So when researches have been done data marts and data flow schema are presented. Also classification and regressions algorithms and models, which shows best estimation results for our data sets, are introduced.

Vykdydami savo veiklą bankai susiduria su įvairia rizika, susijusia su lūkesčiais, kad gaunama grąža kompensuos prisiimtą riziką. Bankų veiklos rizikingumą sustiprina ne tik vidinės bankų valdymo klaidos, bet taip pat ekonomikos svyravimai arba verslo ciklai. Ekonomikos augimo laikotarpiu bankai optimistiškai vertina skolininkų ateities perspektyvas ir todėl vykdo liberalią kreditų teikimo politiką. Prasidėjus ekonomikos kritimui, sulėtėjus pinigų srautams, bankų rizikingumas išauga, tai reikalauja didesnių atidėjinių, rezervų ir aukštesnio kapitalo lygio. Problemos aktualumą patvirtina ir paskutinė finansų krizė, kuri yra didžiausia nuo Didžiosios depresijos laikų. Finansų sektoriuje kilusi krizė atsiliepė „tikrajai“ ekonomikai ir sukėlė ekonominiams sunkmečiams būdingus padarinius. Todėl yra ieškoma būdų kaip tinkamai vertinant bankų riziką, laiku užkirsti kelią finansinėms krizėms, o kartu išvengti bereikalingų suvaržymų, stabdančių finansų sektoriaus ir viso ūkio plėtrą. Dėl visų minėtų priežasčių bankų rizikos problemos pastaruoju metu susilaukia daug mokslinės visuomenės, bankų priežiūros ir pačių bankų dėmesio. Darbo objektas – pasirinktų, Lietuvoje veikiančių, komercinių bankų riziką atspindintys rodikliai ir jų ryšys su verslo ciklu. Darbo tikslas – ištirti verslo ciklo poveikį bankų rizikai. Darbo tikslui pasiekti, darbe numatoma išspręsti šiuos uždavinius: • Išskirti bankų rizikos šaltinius; • Išanalizuoti kaip bankų rizika pasikeičia, kintant ekonominėms sąlygoms... [toliau žr. visą tekstą] / Banks in the course of their work are confronted with various risks. That’s risks are associated with the expectation, that the return will compensate the risk assumed by bank. Risk in banking activities not only strengthens the internal management of a bank error, but also economic fluctuations or business cycles. In economic growth times, banks are optimistic about the future prospects of the borrowers and therefore banks acts a liberal supply of credit policies, reducing lending standards. When economy stat’s to fall, the cash flow of money will slow, bank risk profile increases, it requires larger provisions, reserves and a higher level of capital. The work issues confirms the relevance of the last financial crisis, which is the largest since the Great Depression. The financial sector crisis effected "the real" economy and financial crisis caused the specific effects of economic recessions. So it is looking for ways of properly assessing the risk of bank, and to prevent financial crises in time, to avoid unnecessary constraints hindering the financial sector and the economy development. For all these reasons, the banks' risk problems recently attracts many scientific societies, banking supervision, and most banks focus of attention. The object of work - the selection, the commercial banks, operating in Lithuania, risk-reflective indicators and indicators link to the business cycle. The aim of work - to explore the business cycle effects of bank risk. To achieve the aim of... [to full text]

<p>Испитивано је хроматографско понашање (хроматографска липофилност) 29 стероидних једињења (триазола и тетразола, толуенсулфонилхидразида, диона, нитрила и динитрила) од потенцијалног биомедицинског значаја, испитивано је помоћу течне хроматографије високих перформанси на обрнутим фазама, применом две стационарне и две мобилне фазе. Липофилност, изражена преко ретенционог параметра logk, моделована је QSRR приступом. Формирани линеарни и нелинеарни модели омогућили су испитивање односа између ретенционих параметара и in silico молекулских дескриптора, који су израчунати на основу структуре испитиваних једињења. Добра предиктивна моћ формираних модела, добијених за калибрациони сет, потврђена је и применом екстерног тест сета и валидационог сета. Предиктивна моћ формираних модела потврђује могућност њиховог коришћења за предвиђање липофилности нових, структурно сличних, једињења. Примењене су и класификационе хемометријске методе (анализа главних компоненти и хијерархијска кластер анализа) како би се уочиле сличности и разлика између једињења. Поред тога, представљена је in vitro анализа антимикробног потенцијала испитиваних стероидних једињења према Staphylococcus aureus, Escherichia coli и Candida albicans. Два једињења, са епоксидном групом у положају 4,5, испољила су бактериостатски ефекат према S. aureus. Такође, приказана је докинг анализа одабраних испитиваних једињења са антипролиферативном активношћу према ћелијама андроген-рецептор негативног канцера простате (AR-нег. PC-3). На основу визуелизације оптималних положаја и анализе постојећих интеракција, идентификовано је једињење са највећим потенцијалом као инхибитор хуманог цитохрома P450 CYP17A1.</p> / <p>Ispitivano je hromatografsko ponašanje (hromatografska lipofilnost) 29 steroidnih jedinjenja (triazola i tetrazola, toluensulfonilhidrazida, diona, nitrila i dinitrila) od potencijalnog biomedicinskog značaja, ispitivano je pomoću tečne hromatografije visokih performansi na obrnutim fazama, primenom dve stacionarne i dve mobilne faze. Lipofilnost, izražena preko retencionog parametra logk, modelovana je QSRR pristupom. Formirani linearni i nelinearni modeli omogućili su ispitivanje odnosa između retencionih parametara i in silico molekulskih deskriptora, koji su izračunati na osnovu strukture ispitivanih jedinjenja. Dobra prediktivna moć formiranih modela, dobijenih za kalibracioni set, potvrđena je i primenom eksternog test seta i validacionog seta. Prediktivna moć formiranih modela potvrđuje mogućnost njihovog korišćenja za predviđanje lipofilnosti novih, strukturno sličnih, jedinjenja. Primenjene su i klasifikacione hemometrijske metode (analiza glavnih komponenti i hijerarhijska klaster analiza) kako bi se uočile sličnosti i razlika između jedinjenja. Pored toga, predstavljena je in vitro analiza antimikrobnog potencijala ispitivanih steroidnih jedinjenja prema Staphylococcus aureus, Escherichia coli i Candida albicans. Dva jedinjenja, sa epoksidnom grupom u položaju 4,5, ispoljila su bakteriostatski efekat prema S. aureus. Takođe, prikazana je doking analiza odabranih ispitivanih jedinjenja sa antiproliferativnom aktivnošću prema ćelijama androgen-receptor negativnog kancera prostate (AR-neg. PC-3). Na osnovu vizuelizacije optimalnih položaja i analize postojećih interakcija, identifikovano je jedinjenje sa najvećim potencijalom kao inhibitor humanog citohroma P450 CYP17A1.</p> / <p>Chromatographic behavior (chromatographic lipophilicity) of 29 steroid compounds (triazole and tetrazole, toluenesulfonylhydrazide, dione, dinitrile and nitrile) with potential biomedical importance was investigated by reversed-phases high-performance liquid chromatography using two stationary and two mobile phases. The lipophilicity expressed through the retention parameter logk was modeled using QSRR approach. Formed linear and non-linear models enabled the study of the relationship between the retention parameters and in silico molecular descriptors calculated from the structure of the investigated compounds. Good predictive power of the established models obtained for the calibration set was confirmed by the application of an external test set and validation set. The predictive power of the established model confirms the possibility of their use for lipophilicity prediction of new, structurally similar compounds. The classification chemometric methods (principal components analysis and hierarchical cluster analysis) were applied in order to recognize the similarities and differences between the compounds. Тhis dissertation presents the in vitro analysis of the antimicrobial potentials of the investigated steroid compounds against Staphylococcus aureus, Escherichia coli and Candida albicans. Two compounds, with epoxy group in the position 4,5, exhibited bacteriostatic effect against S. aureus. The docking analysis of selected test compounds with antiproliferative activity toward cells of androgen receptor-negative prostate cancer (AR-neg. PC-3) is showed. Based on the optimal position visualization and analysis of existing interactions a compound with the most promising potential as human cytochrome P450 CYP17A1 inhibitor is idetified.</p>