Soft-Computing-Methoden für Clusteranalyse und Genvorhersage - Maheshwari, Uma;Rebello, Santhosh
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Soft Computing befasst sich mit Ungenauigkeit, Unsicherheit, Teilwahrheit und Annäherung, um Nachvollziehbarkeit, Robustheit und niedrige Lösungskosten zu erreichen. Soft Computing deckt ein breites Spektrum von Anwendungsbereichen ab, darunter Optimierung, Datenanalyse und Data Mining, Computergrafik und Vision, Vorhersage und Diagnose, Design, intelligente Steuerung sowie Verkehrs- und Transportsysteme. Bioinformatik ist die Anwendung von Computertechnologie zur Verwaltung und Manipulation biologischer Informationen. Soft Computing bietet einen vielversprechenden Ansatz, um effiziente und…mehr

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Produktbeschreibung
Soft Computing befasst sich mit Ungenauigkeit, Unsicherheit, Teilwahrheit und Annäherung, um Nachvollziehbarkeit, Robustheit und niedrige Lösungskosten zu erreichen. Soft Computing deckt ein breites Spektrum von Anwendungsbereichen ab, darunter Optimierung, Datenanalyse und Data Mining, Computergrafik und Vision, Vorhersage und Diagnose, Design, intelligente Steuerung sowie Verkehrs- und Transportsysteme. Bioinformatik ist die Anwendung von Computertechnologie zur Verwaltung und Manipulation biologischer Informationen. Soft Computing bietet einen vielversprechenden Ansatz, um effiziente und zuverlässige heuristische Lösungen für die Problembereiche der Bioinformatik wie Clustering, Mustererkennung und prädiktionsbezogene Bereiche zu erreichen. In diesem Buch werden Soft-Computing-Methoden zur Clusteranalyse von Microarray-Daten mit Kohonen's Self Organizing Maps und zur Vorhersage von Genen mit Back Propagation Network und Learning Vector Quantization Network diskutiert.
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Autorenporträt
Uma Maheshwari is sinds 2007 docent Bio-informatica bij AIMIT, Mangalore, India. Santhosh Rebello is de decaan en voorzitter van BoS & BoE van de PG afdelingen Informatietechnologie bij AIMIT, Mangalore, India sinds 2005. Hun onderzoeksinteresses omvatten Soft Computing: Neurale netwerken, Fuzzy logic & Genetic Algorithms.