Index (bio.seq API)

A B C D E F G H I J L M N O P Q R S T U V W

A

AbstractDistribution<T> - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Реализация параметрического вероятностного распределения.
AbstractDistribution() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution
AbstractLaunchable - Class in ua.kiev.icyb.bio: Реализация интерфейса Launchable с использованием механизма сериализации Java.
AbstractLaunchable() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.AbstractLaunchable
AbstractSeqAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Имплементация базовых методов интерфейса SeqAlgorithm, которые являются общими для большинства алгоритмов распознавания скрытых последовательностей.
AbstractSeqAlgorithm() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm
add(Distribution<T>, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Добавляет новую модель в смесь.
add(PartitionRule, int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Добавляет в дерево новое решающее правило.
add(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
add(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Добавляет в коллекцию пару из наблюдаемой и соответстующей скрытой последовательности состояний.
addAll(Collection<? extends Sequence>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
addDataset(String, String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Добавляет соответствие между именем выборки и файлом.
addSequence(byte[], byte[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Добавляет результат распознавания наблюдаемой последовательности.
addSet(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Добавляет все строки из другой выборки в эту выборку.
AlgorithmRun - Class in ua.kiev.icyb.bio: Класс, представляющий отдельный запуск алгоритма распознавания скрытых последовательностей для оценки его качества.
AlgorithmRun(RunCollection, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.AlgorithmRun: Создает объект, отвечающий отдельному запуску алгоритма распознавания.
algorithms - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm: Базовые алгоритмы, использующиеся для распознавания.
allFragments(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory: Создает список, состоящий из всех фрагментов фиксированной длины.
allocateMemory() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm: Выделяет память для использования в методе SeqAlgorithm.run(Sequence).
allocateMemory() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm
allowUnknownNts - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.io.GenbankReader: Следует ли добавлять в выборку гены с неизвестными нуклеотидами.
and(PartitionRule) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRule: Возвращает конъюнкцию этого предиката и другого.
append(Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Объединяет другой фрагмент с этим фрагментом.
append(Fragment, Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Объединяет другой фрагмент с этим фрагментом.
Approximation - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Параметры аппроксимации неизвестных начальных и переходных вероятностей в марковских цепях.
Approximation(int, int, Approximation.Strategy) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.Approximation: Создает новый набор параметров аппроксимации.
Approximation.Strategy - Enum in ua.kiev.icyb.bio.alg: Методы аппроксимации неизвестных вероятностей.
attachAlgorithm(SeqAlgorithm) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation: Прикрепляет к этой коллекции выборок алгоритм распознавания.
attachAlgorithm(SeqAlgorithm) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.QualityEstimation: Прикрепляет к этой коллекции выборок алгоритм распознавания.
autoID() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
autoID() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Возвращает автоматически сгенерированный идентификатор прецедента.

B

bases - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm: Множество цепочек состояний, подмножества которого рассматриваются алгоритмом.
baseSets - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Множества наборов цепочек наблюдаемых состояний, рассматриваемых в предикатах.
BUNDLE_NAME - Static variable in class ua.kiev.icyb.bio.res.Messages: Имя ресурса, содержащего сообщения.

C

chain - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm: Параметры марковской цепи, использующиеся в алгоритме распознавания.
choose(T[], double[]) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.DistributionUtils: Возвращает один из объектов в соответствии с вероятностным распрделением на конечном множестве.
clear() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
clear() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution: Создает копию рассматриваемого объекта.
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm: Создает копию рассматриваемого объекта.
clearClone() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Distribution
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruChain
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm
clearClone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm
clearClone() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SeqAlgorithm
clearClone() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.Trainable: Создает копию рассматриваемого объекта.
clone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution: Клонирует объект, сохраняя результаты обучения.
clone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm: Клонирует объект, сохраняя результаты обучения.
clone() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Distribution
clone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.EmpiricalDistribution
clone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment
clone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
clone() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture
clone() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SeqAlgorithm
clone() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.Trainable: Клонирует объект, сохраняя результаты обучения.
completeStates() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает алфавит полных состояний, используемый в этой вероятностной модели.
completeStates() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Возвращает алфавит полных состояний.
completeStates() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
complmentary() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Возвращает дополнение к этому множеству относительно множества содержащего все цепочки состояний фиксированной длины из FragmentSet.getStates().
computedFitness - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Вычисленные значения функционала качества для предикатов в ходе выполнения алгоритма.
Configuration - Class in ua.kiev.icyb.bio.tools: Конфигурация задания, представляющая набор пар "ключ — значение".
Configuration(String...) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.tools.Configuration: Создает конфигурацию на основе аргументов командной строки.
contains(String) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.res.Messages: Проверяет, содержится ли строка с заданным идентификатором в ресурсах.
contains(Object) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
content(byte[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Вычисляет суммарную концентрацию цепочек из этого множества в заданной строке состояний.
ContentPartitionRule - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Предикат, значение которого зависит от совместной концентрации в строке состояний отдельных наблюдаемых состояний или их коротких последовательностей.
ContentPartitionRule(FragmentSet, double) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.ContentPartitionRule: Создает новый предикат на основе концентрации.
createChain(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruAlgorithm
createChain(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm: Создает марковскую модель на основе предоставленной обучающей выборки.
crossover(Organism) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Organism: Скрещивает организм с другим организмом.
crossover(Organism) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSetWrapper
crossovers - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Число скрещиваний организма с другими организмами того же поколения в пределах каждой итерации генетического алгоритма.
CrossValidation - Class in ua.kiev.icyb.bio: Класс, представляющий коллекцию обучающих и контрольных выборок в процессе кросс-валидации.
CrossValidation(SequenceSet, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation: Создает коллекцию выборок, соответствующий кросс-валидации с заданной кратностью.

D

debug(int, String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Печатает отладочное сообщение в стандартный вывод System.out.
debugInline(int, String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Печатает короткое отладочное сообщение в стандартный вывод System.out.
debugLevel() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Возвращает уровень отладки, влияющий на детальность выводимой информации.
DecrementalEMAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: EM-алгоритм для построения взвешенной смеси марковских цепей с последовательным удалением компонент.
DecrementalEMAlgorithm() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.DecrementalEMAlgorithm
decrementalRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.DecrementalEMAlgorithm: Выполняет EM-алгоритм с последовательным удалением компонент.
delete(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Удаляет одну из компонент из смеси.
depLength() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает длину зависимой цепочки состояний.
distance(FragmentSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Вычисляет расстояние Хэмминга между двумя множествами цепочек.
Distribution<T> - Interface in ua.kiev.icyb.bio.alg: Параметрическое вероятностное распределение на некотором множестве объектов.
DistributionUtils - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Инструменты для работы с вероятностными распределениями.
DistributionUtils() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.DistributionUtils
doAdd(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Добавляет в коллекцию пару из наблюдаемой и соответстующей скрытой последовательности состояний.
doDigest(byte[], byte[], double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Производит сбор статистики на паре строк, состоящей из наблюдаемых и соответствующих им скрытых состояний.
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AbstractLaunchable: Выполняет алгоритм.
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.DecrementalEMAlgorithm
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation
doRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.QualityEstimation
DSSPReader - Class in ua.kiev.icyb.bio.io: Класс для преобразования файлов в формате DSSP, описывающими пространственную структуру конкретного белка.
DSSPReader(String[]) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader

E

EMAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: Класс, реализующий EM-алгоритм для разделения смесей вероятностных распределений, задаваемых цепями Маркова произвольного порядка (википедия).
EMAlgorithm() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Создает новую копию алгоритма.
embed(Sequence, int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Включает этот фрагмент в последовательность.
EMInc - Class in ua.kiev.icyb.bio.tools: Команда, строящая смеси марковских распределений при помощи EM-алгоритма с последовательным добавлением компонент.
EMInc() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.tools.EMInc
EmpiricalDistribution - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Эмпирическое вероятностное распределение с усреднением.
EmpiricalDistribution(int, int, double) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.EmpiricalDistribution: Создает эмпирическое распределение с заданными параметрами.
EMSelectionMethod - Enum in ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: Методы определения "плохих" образцов, которые могут использоваться при обучении новых распределений в EM-алгоритме с последовательным добавлением компонент.
end - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence.Segment: Позиция последнего состояния сегмента (с отсчетом от нуля).
Env - Class in ua.kiev.icyb.bio: Набор инструментов для работы с окружением.
Env() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.Env: Создает окружение с настройками по умолчанию.
Env(String) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.Env: Создает окружение с настройками, которые читаются из файла конфигурации.
env - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Env.ObjInputStream: Окружение, в котором выполняется загрузка.
Env.ObjInputStream - Class in ua.kiev.icyb.bio: Поток для загрузки данных, предоставляющий доступ к окружению, в пределах которого выполняется загрузка.
Env.ObjInputStream(InputStream, Env) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.Env.ObjInputStream: Создает поток для загрузки объектов.
equals(Object) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment
equals(Object) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.ContentPartitionRule
equals(Object) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence
equals(Object) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
error(int, String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Печатает отладочное сообщение в стандартный поток ошибок System.err.
estimate(T) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution
estimate(Collection<? extends T>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution: Вычисляет совместное логарифмическое правдоподобие для коллекции объектов.
estimate(T) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Distribution: Вычисляет функцию логарифмического правдоподобия этого распределения в заданной точке.
estimate(Collection<? extends T>) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Distribution: Вычисляет совместное логарифмическое правдоподобие для коллекции объектов.
estimate(Integer) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.EmpiricalDistribution
estimate(Integer) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeometricDistribution
estimate(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
estimate(T) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture
estimate(T) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedDistribution
estimate(Collection<? extends T>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedDistribution
eval(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.filters.LabelFilter
eval(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.filters.LengthFilter
eval(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.filters.MixtureFilter
eval(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.filters.RandomFilter
eval(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.filters.ValidGenesFilter
eval(Sequence) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet.Filter: Определяет, следует ли оставлять наблюдаемую и соответствующую ей скрытую последовательность в фильтрованном наборе.
exception(Exception) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Уведомляет о возникновении исключительной ситуации.
executor() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Пул вычислительных потоков, который может использоваться для параллельных вычислений.

F

factory - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Фабрика для работы с фрагментами цепочек состояний.
factory() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает фабрику для работы с фрагментами цепочек состояний.
FallthruAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Алгоритм распознавания, использующий вероятностную модель с аппроксимацией отсутствующих начальных и переходных вероятностей.
FallthruAlgorithm(Approximation) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruAlgorithm: Создает новый алгоритм распознавания, использующий вероятностную модель с аппроксимацией.
FallthruChain - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Модификация марковской цепи с аппроксимацией неизвестных начальных и переходных вероятностей.
FallthruChain(Approximation, String, String, String) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruChain: Создает марковскую цепь с аппроксимацией неизвестных вероятностей.
filter(boolean[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
filter(boolean[]) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Фильтрует набор последовательностей в соответствии с заданным индикатором вхождения.
filter(SequenceSet.Filter) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Фильтрует набор последовательностей в соответствии с заданным фильтром.
filter(boolean[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
filter(SequenceSet.Filter) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
filtered - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.filters.FilterTask: Результат фильтрации.
FilterTask - Class in ua.kiev.icyb.bio.filters: Фильтрация с использованием нескольких потоков выполнения.
FilterTask(SequenceSet, SequenceSet.Filter) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.FilterTask: Создает новое задание фильтрации.
finalize() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env
finished() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.JobListener: Вызывается после окончания работы со всеми последовательностями в выборке.
fitInitialMixture - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm: Следует ли применять EM-алгоритм к начальной смеси, не увеличивая число ее компонент.
fitness() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Organism: Подсчитывает функционал качества для данного организма.
fitness() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSetWrapper
fitness(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleEntropy: Вычисляет функционал качества для бинарного разбиения, заданного подмножеством выборки.
fitness(PartitionRule) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleEntropy: Вычисляет функционал качества для бинарного разбиения, заданного предикатом.
fitness(SequenceSet...) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleEntropy: Вычисляет функционал качества разбиения, заданного подмножествами выборки.
fitness(PartitionRuleTree) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleEntropy: Вычисляет функционал качества разбиения, заданного деревом разбиения.
fitness - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator.Fitness: Значение функционала качества.
format(String, Object...) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.res.Messages: Возвращает строку, содержащуются в ресурсах с подстановкой аргументов.
format(ResourceBundle, String, Object...) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.res.ResourceBundleUtils: Возвращает строку, содержащуются в ресурсах с подстановкой аргументов.
Fragment - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Представление короткой последовательности полных состояний с помощью целых чисел.
fragment() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory: Создает новый пустой фрагмент.
fragment(int, int, int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory: Создает фрагмент с заданными параметрами.
fragment(byte[], byte[], int, int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory: Создает фрагмент строки полных состояний на основе заданных последовательностей наблюдаемых и скрытых состояний, а также положения фрагмента.
fragment(byte[], byte[], int, int, Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory: Создает фрагмент строки полных состояний на основе заданных последовательностей наблюдаемых и скрытых состояний, а также положения фрагмента.
fragment(byte[], int, int, int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory: Создает фрагмент строки полных состояний на основе заданной последовательности наблюдаемых состояний, индекса строки скрытых состояний, а также положения фрагмента.
fragment(byte[], int, int, int, Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory: Создает фрагмент строки полных состояний на основе заданной последовательности наблюдаемых состояний, индекса строки скрытых состояний, а также положения фрагмента.
FragmentFactory - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Фабрика для создания и операций над фрагментами строк полных состояний.
FragmentFactory(String, String, String, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory: Создает фабрику с заданной структурой полных состояний.
FragmentFactory(SequenceSet, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.FragmentFactory
FragmentSet - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Множество из цепочек состояний фиксированной длины.
FragmentSet(String, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Создает пустое множество, которое может содержать фрагменты состояний указанной длины.
FragmentSet(String, Collection<String>) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Создает множество фрагментов с заданными элементами.
FragmentSet(String, String) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet
FragmentSet(FragmentSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Копирующий конструктор.
FragmentSetWrapper - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Оболочка для множества цепочек состояний, позволяющая использовать его в генетическом алгоритме оптимизации.
FragmentSetWrapper(FragmentSetWrapper) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSetWrapper
fullEntropy() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleEntropy: Возвращает информационную энтропию H для полной выборки.

G

GenbankReader - Class in ua.kiev.icyb.bio.io: Класс для обработки файлов в формате Genbank.
GenbankReader(String) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.io.GenbankReader: Создает объект для чтения данных из файла Genbank.
generate() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution: Генерирует случайный объект в соответствии с текущим распределением.
generate() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Distribution: Генерирует случайный объект в соответствии с текущим распределением.
generate() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.EmpiricalDistribution
generate() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
generate() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture
generate() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedDistribution
generateSet(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedDistribution: Генерирует выборку заданного размера
generations - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Число генерируемых алгоритмом поколений организмов.
GeneticAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Простая реализация генетического алгоритма оптимизации.
GeneticAlgorithm() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Создает новый генетический алгоритм.
GeneViterbiAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Адаптация алгоритма распознавания скрытых последовательностей для распознавания фрагментов генов (экзонов и интронов).
GeneViterbiAlgorithm(int, boolean) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneViterbiAlgorithm: Создает новый алгоритм распознавания с заданными параметрами вероятностной модели.
GeometricDistribution - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Геометрическое вероятностное распределение (википедия).
GeometricDistribution() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeometricDistribution
get(int) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Возвращает из выборки прецедент с заданным номером.
get(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
getBundle(String) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.res.ResourceBundleUtils: Возвращает источник ресурсов с заданным местоположением.
getEnv() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AbstractLaunchable
getEnv() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureWeights
getEnv() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.filters.FilterTask
getEnv() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader
getEnv() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.io.GenbankReader
getEnv() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.Launchable: Возвращает окружение, в котором выполняется алгоритм или задание.
getFragmentLength() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Возвращает длину фрагментов, содержащихся во множестве.
getHash() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Вычисляет хэш множества, позволяющий идентифицировать его среди всех множеств фрагментов с фиксированной длиной.
getInitialP(Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruChain
getInitialP(Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает условную вероятность того, что определенная последовательность полных состояний является началом цепочки.
getInitialStates() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
getInitialTable() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возворащает статистику по начальным состояниям цепочек полных состояний.
getLabels(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Возвращает метки для строк выборки согласно этому дереву разбиения.
getMemory() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm: Возвращает область памяти для использования в методе SeqAlgorithm.run(Sequence).
getPart(byte[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Возвращает часть разбиения, порождаемого этим деревом, которая содержит заданную строку состояний.
getProcessedCount() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AlgorithmRun: Возвращает количество обработанных алгоритмом распознавания строк.
getQuality() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AlgorithmRun: Возвращает текущее качество распознавания для обработанных алгоритмом строк.
getQuality() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.QualityEstimation: Возвращает качество распознавания.
getReader(String) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Создает автомат для чтения из текстового файла с буфером.
getSequences(String, int) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Генерирует множество, содержащее все цепочки состояний определенной длины.
getSequencesPerSave() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation
getSequencesPerSave() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.QualityEstimation
getSequencesPerSave() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.RunCollection: Количество распознанных строк между двумя последовательными сохранениями состояния алгоритма.
getSet() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleEntropy: Возвращает полную выборку, для разбиений которой вычисляются функционалы качества.
getSet() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AlgorithmRun: Возвращает множество всех последовательностей, которые должны быть обработаны алгоритмом распознавания в рамках этого запуска.
getSet(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation: Возвращает обучающую или контрольную выборку, соответствующую определенному запуску алгоритма распознавания.
getSet() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader: Возвращает текущую выборку белков.
getSet(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.QualityEstimation
getSet(int) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.RunCollection: Возвращает выборку для определенного запуска алгоритма.
getSets() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm: Возвращает текущие наборы цепочек состояний, отобранные алгоритмом.
getStates() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Возвращает алфавит состояний, используемый в этом множестве.
getString(String) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.res.Messages: Возвращает строку, содержащуются в ресурсах.
getString(ResourceBundle, String) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.res.ResourceBundleUtils: Возвращает строку, содержащуются в ресурсах.
getThreshold() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.ContentPartitionRule
getTransitionTable() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает статистику по переходам из цепочек полных состояний длины, определяемой порядком марковской цепи, в цепочки длины зависимой части.
getTransitionTails() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
getTransP(Fragment, Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruChain
getTransP(Fragment, Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает условную вероятность перехода между заданными цепочками полных состояний.
getWriter(String) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Создает автомат для записи в текстовый файл с буфером.

H

hashCode() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment
hashCode() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.ContentPartitionRule
hashCode() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence
hashCode() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
hidden - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Порядковый номер скрытой цепочки состояний среди всех скрытых строк фиксированной длины.
hidden - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Последовательность скрытых состояний.
hidden(int) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Возвращает строку скрытых состояний с заданным номером.
hidden(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
hiddenStates() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает алфавит скрытых состояний, используемый в этой вероятностной модели.
hiddenStates() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Возвращает алфавит скрытых состояний.
hiddenStates() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet

I

id - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Идентификатор прецедента в выборке.
id(int) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Возвращает идентификатор для наблюдаемой строки с заданным номером.
id(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
incInitialStats(Fragment, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Обновляет статистику по начальным состояниям.
includeBreaks - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader: Включать ли разрывы аминокислотной последовательности белка как неизвестные аминокислоты.
IncrementalEMAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: EM-алгоритм для построения взвешенной смеси марковских цепей с последовательным добавлением компонент.
IncrementalEMAlgorithm() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm
incrementalRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm: Выполняет EM-алгоритм с последовательным добавлением марковских цепей.
incTransStats(Fragment, Fragment, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Обновляет статиситику по переходам между парой цепочек полных состояний.
index() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Вычисляет позицию фрагмента в упорядоченном множестве фрагментов строк полных состояний той же длины.
index() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Возвращает индекс этой компоненты разбиения в дереве.
index(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm: Возвращает индекс компетентного составляющего алгоритма для заданной последовательности наблюдаемых состояний.
index(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.TreeSwitchAlgorithm
index - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Номер прецедента в содержащей его выборке.
INDEX_SORTER - Static variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Сортировщик компонент разбиения по их индексу.
indexOffset - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm: Абсолютный сдвиг границы, отделяющей "плохие" прецеденты.
initialize() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Выполняет инициализацию большинства полей класса.
initialPopulation - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Начальная популяция организмов.
initThreshold - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Approximation: Априорное значение для неизвестных начальных вероятностей.
insertStates(byte[], int, int, int, int) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm: Превращает индекс последовательности скрытых состояний в саму эту последовательность и вставляет ее в заданное место массива.
interruptedByError() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Было ли выполнение текущего задания прервано из-за ошибки?
interruptedByUser() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Было ли выполнение текущего задания прервано пользователем (напр., с помощью нажатия ^C)?
isComplete() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AlgorithmRun: Проверяет, завершилось ли выполнение алгоритма.
isGloballyOptimal - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator.Fitness: Является ли предикат оптимальным для всех частей разбиения в целом?
isLeaf() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Проверяет, является ли эта компонента разбиения листом в дереве разбиения.
isOptimal - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator.Fitness: Является ли предикат оптимальным для своей части разбиения?
iteration - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator.Fitness: Номер итерации алгоритма (с отсчетом от нуля), в ходе которой было вычислено качество.
iterator() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet

J

JobListener - Interface in ua.kiev.icyb.bio: Интерфейс для обработки событий, связанных с распознаванием скрытых последовательностей для набора наблюдаемых строк.
join(SequenceSet, SequenceSet...) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
join(SequenceSet, SequenceSet...) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Создает выборку путем слияния нескольких выборок.
join(SequenceSet, SequenceSet...) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet

L

LabelFilter - Class in ua.kiev.icyb.bio.filters: Выбирает из выборки строки с заданными метками.
LabelFilter(Map<String, Integer>, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.LabelFilter: Создает новый фильтр.
LabelFilter(Map<String, Integer>, Collection<Integer>) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.LabelFilter: Создает новый фильтр.
labels - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureWeights: Хэш-таблица, сопоставляющая идентификатору каждой строки из выборки номер модели из смеси, имеющеей максимальную апостериорную вероятность на этой строке.
Launchable - Interface in ua.kiev.icyb.bio: Алгоритм или задание, которое может быть сохранен в файл с помощью метода Env.saveProgress() и затем восстановлен с помощью загрузки из этого файла.
leaves() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Возвращает список листьев в поддереве дерева разбиения с корнем в этой компоненте.
leaves() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Возвращает терминальные вершины дерева разбиения.
leftChild() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Возвращает левую дочернюю вершину этой компоненты разбиения.
length - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Длина цепочки.
length() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Длина строк, составляющих прецедент.
length() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence.Segment: Возвражает длину сегмента.
lengthDistr - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Вероятностное распределение строк по длинам.
LengthFilter - Class in ua.kiev.icyb.bio.filters: Фильтр, ограничивающий длину строк в выборке.
LengthFilter(int, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.LengthFilter: Создает фильтр, ограничивающий длины строк в выборке.
LengthFilter(int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.LengthFilter: Создает фильтр, ограничивающий максимальную длину строк в выборке.
load(String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Считывает сериализуемый объект из двоичного файла, в который тот был сохранен методом Env.save(Serializable, String).
loadSet(String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Заргужает именованную выборку.

M

main(String[]) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.tools.EMInc: Строит смеси марковских распределений при помощи EM-алгоритма с последовательным добавлением компонент.
main(String[]) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.tools.Print: Печатает информацию о сохраненном объекте.
main(String[]) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.tools.PrintEnv: Печатает информацию о файле конфигурации.
main(String[]) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.tools.Run: Запускает сохраненный объект на выполнение.
main(String[]) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.tools.TreeGen: Генерирует дерево разбиения на области компетентности.
MarkovChain - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Обобщение марковских цепей произвольного порядка для вероятностных моделей, в которых существуют как наблюдаемые, так и скрытые состояния.
MarkovChain(int, int, String, String, String) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Создает марковскую цепь с заданными параметрами.
MarkovChain(int, int, SequenceSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Создает марковскую цепь с заданными параметрами.
MarkovChain(MarkovChain) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Копирует параметры вероятностной модели из другой марковской цепи.
MarkovMixture - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: Взвешенная композиция марковских цепей.
MarkovMixture() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MarkovMixture: Создает пустую композицию.
MarkovMixture(int, int, SequenceSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MarkovMixture: Создает новую взвешенную композицию с заданным количеством марковских цепей.
maxModels - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm: Окончательное количество вероятностных моделей в композиции.
maxSize - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Максимальный размер поколения организмов.
maxSize - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm: Максимальный размер множества цепочек состояний, рассматриваемый алгоритмом.
meanControl() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation: Возвращает качество алгоритма распознавания скрытых последовательностей, усредненное по всем контрольным выборкам.
meanTraining() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation: Возвращает качество алгоритма распознавания скрытых последовательностей, усредненное по всем обучающим выборкам.
medianContent(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Подсчитывает медианную концентрацию цепочек из этого множества в строках из определенной выборки.
Messages - Class in ua.kiev.icyb.bio.res: Класс, содержащий методы для работы с локализованными сообщениями.
minModels - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.DecrementalEMAlgorithm: Окончательное количество вероятностных моделей в композиции.
minOrder - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Approximation: Минимальный используемый порядок цепи.
minPartSize - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Определяет минимальное количество генов в частях выборки, генерируемых в процессе построения дерева.
mixture - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Текущая смесь распределений.
Mixture<T> - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: Линейная смесь вероятностных распределений.
Mixture() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Создает пустую смесь.
Mixture(Distribution<T>[]) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Создает смесь на основе заданных распределений.
MixtureAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: Алгоритм поиска наиболее вероятной последовательности скрытых состояний для смеси скрытых марковских моделей.
MixtureAlgorithm(MarkovMixture) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureAlgorithm: Создает новый алгоритм распознавания, использующий смесь марковских моделей.
MixtureFilter - Class in ua.kiev.icyb.bio.filters: Фильтр, принимающий решение на основе смеси марковских моделей.
MixtureFilter(MarkovMixture, Set<Integer>, double) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.MixtureFilter: Создает фильтр с заданными параметрами.
MixtureFilter(MarkovMixture, int, double) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.MixtureFilter: Создает фильтр с заданными параметрами.
MixtureWeights - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: Вычисляет апостериорные вероятности для каждой пары из марковской цепи и строки полных состояний из выборки.
MixtureWeights(MarkovMixture, SequenceSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureWeights: Создает новое задание.
model(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MarkovMixture
model(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Возвращает компоненту смеси распределений.
mutate(double) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Organism: Подвергает организм мутации.
mutate(double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSetWrapper
mutationP - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Вероятность атомарной мутации.
mutations - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Число мутаций организма в пределах каждой итерации генетического алгоритма.

N

NamedSequenceSet - Class in ua.kiev.icyb.bio: Именованная выборка данных.
NamedSequenceSet(String, Env) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet: Загружает именованную выборку.
NamedSequenceSet(SequenceSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet: Создает обертку вокруг выборки.
newID() - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.SequenceUtils: Создает случайный идентификатор.
nIterations - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Число итераций EM-алгоритма.
not() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRule: Возвращает предикат, значение которого на произвольной строке противоположно значению этого предиката.
nSequences - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Количество последовательностей, которые были использованы для обучения параметров вероятностной модели.
numberOfLeaves() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Подсчитывает количество листьев в поддереве дерева разбиения с корнем в этой компоненте.

O

observed - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Порядковый номер наблюдаемой цепочки состояний среди всех наблюдаемых строк фиксированной длины.
observed - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Последовательность наблюдаемых состояний.
observed(int) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Возвращает строку наблюдаемых состояний с заданным номером.
observed(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
observedStates() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает алфавит наблюдаемых состояний, используемый в этой вероятностной модели.
observedStates() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Возвращает алфавит наблюдаемых состояний.
observedStates() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
onGenerationFormed(Set<Organism>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Вызывается каждый раз после формирования нового поколения организмов.
onGenerationFormed(Set<Organism>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleGeneticAlgorithm
optCombinations - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm: Максимальное количество оптимальных множеств каждой длины, на основе которых строятся множества большего размера.
order - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Approximation: Базовый порядок марковской цепи.
order - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Порядок цепи Маркова.
order() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Возвращает порядок марковской цепи, т.е. количество предшествующих полных состояний, от которых зависит вероятность вхождения определенного полного состояния в цепочку состояний.
order - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm: Порядок марковских цепей, используемый при вычислении функционала качества для множеств цепочек.
order - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Порядок марковских цепей при вычислении функционала качества для правил.
ordinaryRun() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Оптимизирует правдоподобие для взвешенной композиции марковских цепей, используя EM-алгоритм.
Organism - Interface in ua.kiev.icyb.bio.alg: Интерфейс, представляющий организм (или хромосому), который может использоваться в генетическом алгоритме оптимизации.

P

parent() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Возвращает родительскую компоненту разбиения.
parseSequence(SequenceSet, String) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.SequenceUtils: Создает последовательность по ее текстовому представлению и выборке, в которую последовательность потенциально может входить.
Partition - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Составляющая разбиения пространства строк наблюдаемых состояний.
partitionIndex - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator.Fitness: Номер части разбиения (с отсчетом от нуля), для которой проверялся предикат.
PartitionRule - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Предикат, определенный на пространстве строк наблюдаемых состояний.
PartitionRule() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRule
PartitionRuleTree - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Бинарное дерево предикатов, которое может использоваться для построения областей компетентности для композиций алгоритмов распознавания.
PartitionRuleTree() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Создает пустое дерево предикатов.
percentages - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Набор отношений, в которых тестируемые предикаты делят выборку.
posteriors(T) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Вычисляет апостериорные вероятности компонент смеси для заданного объекта.
PredictionQuality - Class in ua.kiev.icyb.bio: Класс, представляющий различные критерии качества распознавания скрытых последовательностей.
PredictionQuality(SequenceSet, SequenceSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Создает контейнер для метрик качества на основе набора прецедентов и результата работы алгоритма распознавания.
PredictionQuality(SequenceSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Создает контейнер для метрик качества на основе набора прецедентов.
PredictionQuality(PredictionQuality...) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Создает контейнер для метрик качества, усредняющий показатели качества для набора других контейнеров.
prefix(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Возвращает префикс этого фрагмента заданной длины.
prefix(int, Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Возвращает префикс этого фрагмента заданной длины.
prefixLength - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader: Длина начала аминокислотной цепочки белка, проверяемая на уникальность при при включенном значении поля DSSPReader.uniquePrefix.
Print - Class in ua.kiev.icyb.bio.tools: Задание, печатающее информацию о сохраненном объекте.
Print() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.tools.Print
PrintEnv - Class in ua.kiev.icyb.bio.tools: Задание, печатающее информацию о файле конфигурации.
PrintEnv() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.tools.PrintEnv
PriorityCompAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Алгоритм распознавания, использующий голосование по старшинству среди нескольких базовых алгоритмов.
PriorityCompAlgorithm(SeqAlgorithm...) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm: Создает новый алгоритм, использующий для голосования по старшинству заданную последовательность базовых алгоритмов.
PriorityCompAlgorithm(int, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm: Создает новый алгоритм, использующий для голосования по старшинству алгоритмы Витерби с заданным порядком марковских цепей.
processProperty(String, String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Обрабатывает опцию из файла конфигурации.

Q

QualityEstimation - Class in ua.kiev.icyb.bio: Класс для оценки качества алгоритма распознавания.
QualityEstimation(SequenceSet, SequenceSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.QualityEstimation: Создает экземпляр класса для оценки качества распознавания.

R

random(RuleEntropy, int) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSetWrapper: Генерирует случайный набор цепочек состояний.
randomFill(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MarkovMixture: Обучает параметры цепей, входящих в композицию, на случайных подмножествах выборки.
RandomFilter - Class in ua.kiev.icyb.bio.filters: Фильтр, выбирающий строки случайным образом.
RandomFilter(double) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.RandomFilter: Создает новый фильтр.
read(Env, String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader: Считывает белок из указанного файла и добавляет его в выборку.
read(BufferedReader) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Выполняет чтение строк выборки из текстового файла.
regionSens(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Метрика качества — фрагментная чувствительность.
regionSpec(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Метрика качества — фрагментная специфичность.
remove(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
remove(Object) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
remove(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Удаляет из коллекции прецедент с заданным индексом.
removeAll(Collection<?>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruChain
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneViterbiAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MarkovMixture
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleGeneticAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AlgorithmRun
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet: Возвращает более или менее детализированное текстовое представление объекта.
repr(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Возвращает текстовое представление точности распознавания по определенному классу скрытых состояний.
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.QualityEstimation
repr() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.Representable: Возвращает более или менее детализированное текстовое представление объекта.
repr() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Возвращает более или менее детализированное текстовое представление объекта.
Representable - Interface in ua.kiev.icyb.bio: Интерфейс для классов, которые могут создавать свое детальное строковое представление.
reprOptions() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.DecrementalEMAlgorithm
reprOptions() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Печатает сводку по параметрам алгоритма.
reprOptions() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.EmpiricalDistribution
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruChain
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeometricDistribution
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureAlgorithm
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedDistribution
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm
reset() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm
reset() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.Trainable: Сбрасывает результаты обучения.
resetIteration() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Обнуляет счетчик числа итераций, выполненных алгоритмом.
resolveDataset(String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Возвращает автомат для чтения указанной именованной выборки.
ResourceBundleUtils - Class in ua.kiev.icyb.bio.res: Класс, содержащий утилиты для работы с файлами ресурсов.
ResourceBundleUtils() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.res.ResourceBundleUtils
retainAll(Collection<?>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
rightChild() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Возвращает правую дочернюю вершину для этой компоненты разбиения.
root() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Возвращает корень дерева разбиения, в которое входит эта компонента
root() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Возовращает корневую вершину этого дерева разбиения.
rule() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition: Возвращает предикат, описывающий эту компоненту разбиения.
rule(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Возвращает правило, входящее в это дерево.
rule - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator.Fitness: Предикат, качество которого вычислялось.
RuleAddAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Алгоритм фильтрации наборов цепочек наблюдаемых состояний для использования в предикатах на основе последовательного наращивания размера множеств цепочек.
RuleAddAlgorithm() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm
RuleEntropy - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Вспомогательный класс для вычисления функционала качества разбиения пространства строк состояний.
RuleEntropy(SequenceSet, int, boolean) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleEntropy: Создает объект класса для подсчета функционала качества разбиений заданной выборки.
RuleEntropy(SequenceSet, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleEntropy: Создает объект класса для подсчета функционала качества разбиений заданной выборки.
RuleGeneticAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Генетический алгоритм для отбора предикатов для построения областей компетентности.
RuleGeneticAlgorithm() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleGeneticAlgorithm
RuleTreeGenerator - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Класс для построения областей компетентности алгоритмов распознавания на основе деревьев предикатов.
RuleTreeGenerator() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Создает новый алгоритм построения дерева предикатов.
RuleTreeGenerator.Fitness - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Запись, соовтетствующая вычислению качества предиката во время работы алгоритма построения дерева.
run(Env) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AbstractLaunchable
run(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneViterbiAlgorithm
run(byte[], MarkovChain) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneViterbiAlgorithm
run(byte[], boolean, MarkovChain) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneViterbiAlgorithm: Производит распознавание на отдельной строке наблюдаемых состояний.
run(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureAlgorithm
run(byte[], double[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureAlgorithm: Выполняет алгоритм с заданными начальными значениями апостериорных вероятностей марковских моделей, входящих в смесь.
run(Env) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureWeights
run(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm
run(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm
run(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm
run(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm
run(byte[], MarkovChain) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm: Определяет наиболее вероятную последовательность скрытых состояний с использованием заданного вероятностного распределения.
run(SeqAlgorithm) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AlgorithmRun: Запускает алгоритм распознавания на необработанных последовательностях.
run(Env) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation: Запускает оценку качества алгоритма распознавания скрытых последовательностей методом кросс-валидации.
run(Launchable) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Запускает задание.
run(Launchable, String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Запускает задание с сохранением результатов выполнения в файл.
run(Env) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.filters.FilterTask
run(Env) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader
run(Env) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.io.GenbankReader
run(Env) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.Launchable: Выполняет алгоритм или задание.
run(Sequence) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SeqAlgorithm: Производит распознавание на отдельной строке наблюдаемых состояний.
Run - Class in ua.kiev.icyb.bio.tools: Задание, запускающее сохраненный объект на выполнение.
Run() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.tools.Run
RunCollection - Interface in ua.kiev.icyb.bio: Коллекция запусков некоторого алгоритма распознавания на различных выборках.
runSet(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm
runSet(SequenceSet, JobListener) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm
runSet(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm
runSet(SequenceSet, JobListener) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm
runSet(SequenceSet) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SeqAlgorithm: Производит распознавание на выборке прецедентов.
runSet(SequenceSet, JobListener) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SeqAlgorithm: Производит распознавание на выборке прецедентов с использованием обработчика событий.

S

save() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.AbstractLaunchable: Сохраняет данные алгоритма.
save() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation
save(Serializable, String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Записывает сериализуемый объект в двоичный файл.
saveMixture() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Сохраняет смесь распределений в файл, имя которого получается из шаблона EMAlgorithm.saveTemplate.
saveProgress() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Сохраняет данные текущего задания в файл, заданный при вызове метода Env.run(Launchable, String).
saveTemplate - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Шаблон для сохранения поколений, получаемых алгоритмом.
saveTemplate - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Шаблон названия файлов для сохранения композиций, полученных после каждой итерации алгоритма.
saveToFile(String) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Сохраняет набор последовательностей в файл.
saveToFile(String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
segments() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Вовращает последовательность сегментов, из которых состоит этот прецедент.
selectionMethod - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm: Метод выбора наихудших прецедентов из выборки для обучения новых моделей.
selector - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.filters.FilterTask: Вектор булевых величин, соответствующий прохождению фильтра строками выборки.
selectWeights - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm: Использовать ли в качестве меры качества прецедента максимальную апостериорную вероятность его генерации моделями в композиции.
SeqAlgorithm - Interface in ua.kiev.icyb.bio: Общий интерфейс для алгоритмов распознавания скрытых последовательностей, основанных на обучении на прецедентах.
seqCompleted(Sequence) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.JobListener: Вызывается каждый раз, когда алгоритм восстановил последовательность скрытых состояний для какой-то строки наблюдаемых состояний из выборки.
sequence(int, int, int) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Конвертирует целочисленное представление последовательности состояний обратно в строку.
Sequence - Class in ua.kiev.icyb.bio: Прецедент — пара из наблюдаемой и скрытой строк состояний.
Sequence(String, byte[], byte[]) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Создает прецедент с заданными параметрами.
Sequence(byte[], byte[]) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Создает прецедент с заданными строками наблюдаемых и скрытых состояний.
Sequence.Segment - Class in ua.kiev.icyb.bio: Сегмент последовательности — наибольший возможный отрезок строки скрытых состояний, включающий состояния одного типа.
SequenceSet - Interface in ua.kiev.icyb.bio: Хранилище наблюдаемых и соответствующих им скрытых последовательностей.
SequenceSet.Filter - Interface in ua.kiev.icyb.bio: Интерфейс, используемый для фильтрации набора последовательностей.
sequencesPerSave - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation: Количество распознанных строк между двумя последовательными сохранениями состояния алгоритма.
sequencesPerSave - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.QualityEstimation: Количество распознанных строк между двумя последовательными сохранениями состояния алгоритма.
SequenceUtils - Class in ua.kiev.icyb.bio: Утилиты для обработки коллекций последовательностей.
SequenceUtils() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.SequenceUtils
set - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Выборка, с помощью которой производится построение смеси распределений.
set - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm: Выборка, на основании которой считаются значения функционала качества.
set - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator.Fitness: Выборка, на которой вычислялось качество предиката.
set - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Выборка, испольуемая для вычисления функционала качества предикатов.
set - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.io.GenbankReader
set - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence: Выборка, содержащая прецедент.
setDebugLevel(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Устанавливает уровень отладки.
setEncoding(String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Устанавливает кодировку выходных потоков.
setFields(Object) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.tools.Configuration: Присваивает значения свойств конфигурации объекту.
setLocale(String) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Устанавливает локаль.
setsFile - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleAddAlgorithm: Имя файла, в который сохраняются отобранные множества цепочек.
setThreadCount(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Устанавливает количество потоков выполнения.
setThreshold(double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.ContentPartitionRule: Устанавливает значение пороговой концентрации.
setWeights(double[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Устанавливает веса компонент смеси.
SimpleSequenceSet - Class in ua.kiev.icyb.bio: Имплементация контейнера для хранения строк полных состояний, определяемая интерфейсом SequenceSet.
SimpleSequenceSet(String, String, String) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Создает новую пустую выборку.
SimpleSequenceSet(BufferedReader) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Загружает выборку из текстового потока данных.
SimpleSequenceSet(SequenceSet) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Копирующий конструктор.
size() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Возвращает количество распределений, входящих в смесь.
size() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Возвращает число частей, на которые это дерево делит пространство строк наблюдаемых состояний.
size() - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.SequenceSet: Возвращает количество строк наблюдаемых (или скрытых) состояний, помещенных в хранилище.
size() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
skipTraining - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.CrossValidation: Следует ли пропускать оценку качества алгоритма распознавания на обучающих выборках.
split(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRule: Разбивает выборку на две части в соответствии со значениями предиката.
split(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Разбивает выборку на части согласно этому дереву разбиения.
start - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence.Segment: Позиция первого состояния сегмента (с отсчетом от нуля).
state - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence.Segment: Скрытое состояние, соответствующее сегменту.
stateChar() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence.Segment: Возвращает скрытое состояние для этого сегмента.
stochastic - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMAlgorithm: Использовать ли стохастическую модификацию EM-алгоритма.
strategy - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Approximation: Метод аппроксимации неизвестных начальных и переходных вероятностей.
subsets() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Возвращает список всех подмножеств заданного множества цепочек состояний.
successP() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeometricDistribution: Возвращает вычисленное значение параметра распределения — вероятности успеха p.
suffix(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Возвращает суффикс этого фрагмента заданной длины.
suffix(int, Fragment) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment: Возвращает суффикс этого фрагмента заданной длины.
SwitchAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Алгоритм распознавания, применяющий для распознавания скрытой последовательности строки наблюдаемых состояний один из составляющих алгоритмов, выбираемый в зависимости от свойств этой строки.
SwitchAlgorithm(SeqAlgorithm[]) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm: Создает новый алгоритм с заданными составляющими.
SwitchAlgorithm(Map<String, Byte>, SeqAlgorithm[]) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm: Создает новый алгоритм с априорно заданным распределением областей компетентности на конечном множестве прецедентов.
symbolACP(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Метрика качества — средняя условная вероятность (англ.
symbolCC(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Метрика качества — коэффициент корреляции.
symbolPrecision() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Метрика качества — символьная точность алгоритма распознавания.
symbolSens(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Метрика качества — симольная чувствительность для конкретного типа скрытых состояний.
symbolSpec(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.PredictionQuality: Метрика качества — симольная специфичность для конкретного типа скрытых состояний.

T

test(byte[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.ContentPartitionRule
test(byte[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRule: Вычисляет значение предиката на заданной строке наблюдаемых состояний.
test(SequenceSet) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRule: Вычисляет значение предиката на заданном наборе строк наблюдаемых состояний.
threadCount() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Env: Возвращает количество вычислительных потоков при параллельных вычислениях, задаваемое соответствующей переменной окружения.
ThreadedAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Многопоточная имплементация интерфейса SeqAlgorithm.
ThreadedAlgorithm(SeqAlgorithm, Env) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm: Создает алгоритм на основе заданного алгоритма распознавания с использованием нескольких рабочих потоков.
ThreadedDistribution<T> - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Распределение с многопоточной реализацией некоторых методов.
ThreadedDistribution(Distribution<T>, Env) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedDistribution: Создает распределение с многопоточной реализацией вычислений.
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.EmpiricalDistribution
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Fragment
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeometricDistribution
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.ContentPartitionRule
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.Partition
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator.Fitness
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.NamedSequenceSet
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence.Segment
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.Sequence
toString() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet
train(T) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution
train(T, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution
train(Collection<? extends T>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution: Добавляет в прецеденты множество объектов.
train(Collection<? extends T>, double[]) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractDistribution: Добавляет в прецеденты множество объектов с заданными весами элементов.
train(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm
train(Collection<? extends Sequence>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.AbstractSeqAlgorithm: Добавляет в прецеденты множество объектов.
train(T, double) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Distribution: Добавляет объект к пулу прецедентов с определенным весом.
train(Collection<? extends T>, double[]) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.alg.Distribution: Добавляет в прецеденты множество объектов с заданными весами элементов.
train(Integer, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.EmpiricalDistribution
train(Sequence, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.FallthruChain
train(Integer, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeometricDistribution
train(Sequence, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain
train(T, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Добавляет объект к пулу прецедентов с определенным весом.
train(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureAlgorithm
train(Collection<? extends Sequence>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureAlgorithm
train(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm
train(Collection<? extends Sequence>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedAlgorithm
train(T, double) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ThreadedDistribution
train(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm
train(Collection<? extends Sequence>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PriorityCompAlgorithm
train(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.SwitchAlgorithm
train(Sequence) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm
train(Collection<? extends Sequence>) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm
train(T) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.Trainable: Добавляет объект к пулу прецедентов.
train(Collection<? extends T>) - Method in interface ua.kiev.icyb.bio.Trainable: Добавляет в прецеденты множество объектов.
Trainable<T> - Interface in ua.kiev.icyb.bio: Интерфейс для объектов, обладающих обучаемыми параметрами.
transitions - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.MarkovChain: Статистика по переходам из цепочек полных состояний длины, определяемой порядком марковской цепи, в цепочки длины зависимой части.
translateStates(SequenceSet, Map<Character, Character>, Map<Character, Character>) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.SequenceUtils: Производит отображение наблюдаемых и/или скрытых состояний для заданной выборки.
translationMap(String) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.SequenceUtils: Создает символьное отображение по его текстовому представлению.
transThreshold - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.Approximation: Априорное значение для неизвестных переходных вероятностей.
tree - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Дерево предикатов, которое строится алгоритмом.
treeFile - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Имя файла, в который необходимо сохранить полученное дерево предикатов.
TreeGen - Class in ua.kiev.icyb.bio.tools: Задание, генерирующее дерево разбиения на области компетентности.
TreeGen() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.tools.TreeGen
treeSize - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleTreeGenerator: Количество правил в дереве, которое надо построить.
TreeSwitchAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Подкласс композиций алгоритмов распознавания, в которых области компетентности определяются на основе бинарного дерева предикатов.
TreeSwitchAlgorithm(PartitionRuleTree, SeqAlgorithm[]) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.TreeSwitchAlgorithm: Создает алгоритм на основе заданного дерева предикатов.
trim(Collection<FragmentSet>, int) - Static method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.FragmentSet: Удаляет из коллекции множеств цепочек близкие множества.
trim(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.PartitionRuleTree: Обрезает дерево, удаляя из него правила, начиная с последнего.
trimDistance - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.tree.RuleGeneticAlgorithm: Расстояние по Хэммингу между множествами, на основании которого отсеиваются близкие наборы множеств.

U

ua.kiev.icyb.bio - package ua.kiev.icyb.bio: Пакет, содержащий классы и интерфейсы, формализующие основные понятия для алгоритмов распознавания скрытых последовательностей.
ua.kiev.icyb.bio.alg - package ua.kiev.icyb.bio.alg: Пакет для алгоритмов распознавания скрытых последовательностей, основанных на принципе максимума правдоподобия.
ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture - package ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture: Пакет для взвешенных смесей вероятностных моделей, которые могут использоваться для распознавания скрытых последовательностей.
ua.kiev.icyb.bio.alg.tree - package ua.kiev.icyb.bio.alg.tree: Пакет, предоставляющий композиции алгоритмов распознавания с эксклюзивной компетентностью составляющих.
ua.kiev.icyb.bio.filters - package ua.kiev.icyb.bio.filters: Пакет, предоставляющий инструменты для фильтрации выборок последовательностей.
ua.kiev.icyb.bio.io - package ua.kiev.icyb.bio.io: Пакет инструментов для работы с различными форматами данных, связанных с задачей распознавания скрытых последовательностей.
ua.kiev.icyb.bio.res - package ua.kiev.icyb.bio.res: Пакет, предоставляющий ресурсы для приложения и классы для их загрузки.
ua.kiev.icyb.bio.tools - package ua.kiev.icyb.bio.tools: Пакет, содержащий инструменты для доступа к API библиотеки при помощи выполняемых сценариев.
uniqueGenes - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.io.GenbankReader: Следует ли добавлять в выборку единственную кодирующую последовательность для каждого гена (первую упомянутую в файле).
uniqueNames - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader: Формировать ли выборку из белков, уникальных по имени.
uniquePrefix - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.io.DSSPReader: Формировать ли выборку из белков с уникальным началом аминокислотной последовательности.

V

ValidGenesFilter - Class in ua.kiev.icyb.bio.filters: Фильтр для выделения обыкновенных генов.
ValidGenesFilter(boolean) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.filters.ValidGenesFilter: Создает фильтр, выделяющий обыкновенные гены.
valueOf(String) - Static method in enum ua.kiev.icyb.bio.alg.Approximation.Strategy: Returns the enum constant of this type with the specified name.
valueOf(String) - Static method in enum ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMSelectionMethod: Returns the enum constant of this type with the specified name.
valueOffset - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm: Сдвиг границы, отделяющей "плохие" прецеденты.
values() - Static method in enum ua.kiev.icyb.bio.alg.Approximation.Strategy: Returns an array containing the constants of this enum type, in the order they are declared.
values() - Static method in enum ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.EMSelectionMethod: Returns an array containing the constants of this enum type, in the order they are declared.
ViterbiAlgorithm - Class in ua.kiev.icyb.bio.alg: Алгоритм распознавания скрытых последовательностей на основе принципа максимума правдоподобия с использованием динамического программирования.
ViterbiAlgorithm(int, int) - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm: Создает новый алгоритм распознавания с заданными параметрами вероятностной модели.
ViterbiAlgorithm() - Constructor for class ua.kiev.icyb.bio.alg.ViterbiAlgorithm: Создает новый алгоритм.

W

weakCache - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.GeneticAlgorithm: Переключатель, определяющий, следует ли использовать для кэширования значений функционала качества карту со слабыми ссылками (класс WeakHashMap).
weight(int) - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Возвращает вес определенной компоненты смеси.
weights() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.Mixture: Возвращает вектор весов компонент смеси.
weights - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.MixtureWeights: Вычисленные апостериорные вероятности.
worstSamples() - Method in class ua.kiev.icyb.bio.alg.mixture.IncrementalEMAlgorithm: Поиск в выборке прецедентов, хуже всего описывающихся композицией вероятностных моделей.
writeContent - Variable in class ua.kiev.icyb.bio.SimpleSequenceSet: Следует ли записывать содержимое выборки при сериализации.

A B C D E F G H I J L M N O P Q R S T U V W