Autor Pal, Sankar K.
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TÃtulo : Granular Neural Networks, Pattern Recognition and Bioinformatics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pal, Sankar K., Autor ; Ray, Shubhra S., Autor ; Ganivada, Avatharam, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIX, 227 p. 54 ilustraciones, 31 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-57115-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Bioinformática BiologÃa Computacional y de Sistemas Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro proporciona un marco uniforme que describe cómo se pueden formular y utilizar tecnologÃas de redes neuronales granulares aproximadas y difusas para construir modelos eficientes de reconocimiento de patrones y minerÃa. También se analiza la formación de gránulos en la noción de conjuntos tanto difusos como rugosos. La integración juiciosa en la formación de gránulos de información difusos basados ​​en regiones aproximadas inferiores permite a la red determinar la exactitud en la forma de la clase, asà como manejar las incertidumbres que surgen de las regiones superpuestas, lo que resulta en un aprendizaje eficiente y rápido con un rendimiento mejorado. Como módulos básicos se consideran redes en capas y mapas de análisis autoorganizados, que tienen un gran potencial en big data. El libro está estructurado según las fases principales de un sistema de reconocimiento de patrones (por ejemplo, clasificación, agrupamiento y selección de caracterÃsticas) con una combinación equilibrada de teorÃa, algoritmo y aplicación. Cubre los últimos hallazgos asà como direcciones para futuras investigaciones, destacando particularmente las aplicaciones de la bioinformática. El libro se recomienda tanto para estudiantes como para profesionales que trabajan en informática, ingenierÃa eléctrica, ciencia de datos, diseño de sistemas, reconocimiento de patrones, análisis de imágenes, computación neuronal, análisis de redes sociales, análisis de big data, biologÃa computacional y computación blanda. Nota de contenido: Introduction to Granular Computing, Pattern Recognition and Data Mining -- Classiï¬cation using Fuzzy Rough Granular Neural Networks -- Clustering using Fuzzy Rough Granular Self-Organizing Map -- Fuzzy Rough Granular Neural Network and Unsupervised Feature Selection. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Granular Neural Networks, Pattern Recognition and Bioinformatics [documento electrónico] / Pal, Sankar K., Autor ; Ray, Shubhra S., Autor ; Ganivada, Avatharam, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIX, 227 p. 54 ilustraciones, 31 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-57115-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Bioinformática BiologÃa Computacional y de Sistemas Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro proporciona un marco uniforme que describe cómo se pueden formular y utilizar tecnologÃas de redes neuronales granulares aproximadas y difusas para construir modelos eficientes de reconocimiento de patrones y minerÃa. También se analiza la formación de gránulos en la noción de conjuntos tanto difusos como rugosos. La integración juiciosa en la formación de gránulos de información difusos basados ​​en regiones aproximadas inferiores permite a la red determinar la exactitud en la forma de la clase, asà como manejar las incertidumbres que surgen de las regiones superpuestas, lo que resulta en un aprendizaje eficiente y rápido con un rendimiento mejorado. Como módulos básicos se consideran redes en capas y mapas de análisis autoorganizados, que tienen un gran potencial en big data. El libro está estructurado según las fases principales de un sistema de reconocimiento de patrones (por ejemplo, clasificación, agrupamiento y selección de caracterÃsticas) con una combinación equilibrada de teorÃa, algoritmo y aplicación. Cubre los últimos hallazgos asà como direcciones para futuras investigaciones, destacando particularmente las aplicaciones de la bioinformática. El libro se recomienda tanto para estudiantes como para profesionales que trabajan en informática, ingenierÃa eléctrica, ciencia de datos, diseño de sistemas, reconocimiento de patrones, análisis de imágenes, computación neuronal, análisis de redes sociales, análisis de big data, biologÃa computacional y computación blanda. Nota de contenido: Introduction to Granular Computing, Pattern Recognition and Data Mining -- Classiï¬cation using Fuzzy Rough Granular Neural Networks -- Clustering using Fuzzy Rough Granular Self-Organizing Map -- Fuzzy Rough Granular Neural Network and Unsupervised Feature Selection. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Pattern Recognition and Machine Intelligence / Shankar, B. Uma ; Ghosh, Kuntal ; Mandal, Deba Prasad ; Ray, Shubhra Sankar ; Zhang, David ; Pal, Sankar K.
TÃtulo : Pattern Recognition and Machine Intelligence : 7th International Conference, PReMI 2017, Kolkata, India, December 5-8, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Shankar, B. Uma, ; Ghosh, Kuntal, ; Mandal, Deba Prasad, ; Ray, Shubhra Sankar, ; Zhang, David, ; Pal, Sankar K., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXVIII, 695 p. 238 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-69900-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Computadoras Propósitos especiales Inteligencia artificial Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Visión por computador Identificación biométrica Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Procesamiento del lenguaje natural (PNL) BiometrÃa Ãndice Dewey: 4 Resumen: Este libro constituye las actas de la Séptima Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial, PReMI 2017, celebrada en Calcuta, India, en diciembre de 2017. El total de 86 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 293 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: reconocimiento de patrones y aprendizaje automático; procesamiento de señales e imágenes; visión por ordenador y procesamiento de vÃdeo; informática suave y natural; procesamiento del habla y del lenguaje natural; bioinformática y biologÃa computacional; minerÃa de datos y análisis de big data; aprendizaje profundo; ciencia e ingenierÃa de datos espaciales; y aplicaciones de reconocimiento de patrones e inteligencia artificial. Nota de contenido: Pattern recognition and machine learning -- Signal and image processing -- Computer vision and video processing -- Soft and natural computing -- Speech and natural language processing -- Bioinformatics and computational biology -- Data mining and big data analytics -- Deep learning -- Spatial data science and engineering -- Applications of pattern recognition and machine intelligence. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Pattern Recognition and Machine Intelligence : 7th International Conference, PReMI 2017, Kolkata, India, December 5-8, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Shankar, B. Uma, ; Ghosh, Kuntal, ; Mandal, Deba Prasad, ; Ray, Shubhra Sankar, ; Zhang, David, ; Pal, Sankar K., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXVIII, 695 p. 238 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-69900-4
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Palabras clave: Computadoras Propósitos especiales Inteligencia artificial Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Visión por computador Identificación biométrica Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Procesamiento del lenguaje natural (PNL) BiometrÃa Ãndice Dewey: 4 Resumen: Este libro constituye las actas de la Séptima Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial, PReMI 2017, celebrada en Calcuta, India, en diciembre de 2017. El total de 86 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 293 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: reconocimiento de patrones y aprendizaje automático; procesamiento de señales e imágenes; visión por ordenador y procesamiento de vÃdeo; informática suave y natural; procesamiento del habla y del lenguaje natural; bioinformática y biologÃa computacional; minerÃa de datos y análisis de big data; aprendizaje profundo; ciencia e ingenierÃa de datos espaciales; y aplicaciones de reconocimiento de patrones e inteligencia artificial. Nota de contenido: Pattern recognition and machine learning -- Signal and image processing -- Computer vision and video processing -- Soft and natural computing -- Speech and natural language processing -- Bioinformatics and computational biology -- Data mining and big data analytics -- Deep learning -- Spatial data science and engineering -- Applications of pattern recognition and machine intelligence. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Recent Trends in Signal and Image Processing : Proceedings of ISSIP 2018 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bhattacharyya, Siddhartha, ; Pal, Sankar K., ; Pan, Indrajit, ; Das, Abhijit, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XX, 135 p. 62 ilustraciones, 43 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1367830-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de la señal Visión por computador Telecomunicación Simulación por ordenador Procesamiento de señales voz e imágenes IngenierÃa en Comunicaciones Redes Modelado por computadora Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta fascinantes resultados de investigaciones de última generación en el campo del procesamiento de señales e imágenes. Incluye artÃculos de conferencias que cubren una amplia gama de aplicaciones de procesamiento de señales que incluyen filtrado, codificación, clasificación, segmentación, agrupamiento, extracción de caracterÃsticas, eliminación de ruido, marcas de agua, reconocimiento de objetos, reconstrucción y análisis fractal. Aborda varios tipos de señales, como imágenes, videos, voz, audio sin voz, texto escrito a mano, diagramas geométricos, señales de ECG y EMG; Imágenes de resonancia magnética, PET y tomografÃa computarizada; señales THz; señales de velocidad del viento solar (SWS); y señales de fotopletismograma (PPG), y demuestra cómo se pueden aplicar nuevos paradigmas de computación inteligente, como la computación cuántica, para procesar y analizar señales de manera precisa y efectiva. El libro también analiza aplicaciones de métodos, algoritmos y filtros de imágenes hÃbridos, que están demostrando ser mejores que las técnicas o algoritmos individuales. . Nota de contenido: Assessment of UWAC System Performance using FBMC Technique -- Pyramid Based Multi-scale Enhancement Method for Iris Images -- Fuzzy based Classification for Fusion of Palmprint and Iris Biometric Traits -- Employing FPGA Accelerator in Real-time Speaker Identification Systems -- Character Recognition from Handwritten Image using Convolutional Neural Networks -- Malignant Melanoma Classification using Cross Platform Dataset with Deep Learning CNN Architecture -- Simple Exponential Smoothing and its Control Parameter: A Reassessment -- Quantum Inspired BAT Optimization Algorithm for Automatic Clustering of Gray Scale Images -- Face Detection and Expression Recognition using Haar - Cascade Classifier and Fisherface Algorithm. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Recent Trends in Signal and Image Processing : Proceedings of ISSIP 2018 [documento electrónico] / Bhattacharyya, Siddhartha, ; Pal, Sankar K., ; Pan, Indrajit, ; Das, Abhijit, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - XX, 135 p. 62 ilustraciones, 43 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1367830--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de la señal Visión por computador Telecomunicación Simulación por ordenador Procesamiento de señales voz e imágenes IngenierÃa en Comunicaciones Redes Modelado por computadora Ãndice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro presenta fascinantes resultados de investigaciones de última generación en el campo del procesamiento de señales e imágenes. Incluye artÃculos de conferencias que cubren una amplia gama de aplicaciones de procesamiento de señales que incluyen filtrado, codificación, clasificación, segmentación, agrupamiento, extracción de caracterÃsticas, eliminación de ruido, marcas de agua, reconocimiento de objetos, reconstrucción y análisis fractal. Aborda varios tipos de señales, como imágenes, videos, voz, audio sin voz, texto escrito a mano, diagramas geométricos, señales de ECG y EMG; Imágenes de resonancia magnética, PET y tomografÃa computarizada; señales THz; señales de velocidad del viento solar (SWS); y señales de fotopletismograma (PPG), y demuestra cómo se pueden aplicar nuevos paradigmas de computación inteligente, como la computación cuántica, para procesar y analizar señales de manera precisa y efectiva. El libro también analiza aplicaciones de métodos, algoritmos y filtros de imágenes hÃbridos, que están demostrando ser mejores que las técnicas o algoritmos individuales. . Nota de contenido: Assessment of UWAC System Performance using FBMC Technique -- Pyramid Based Multi-scale Enhancement Method for Iris Images -- Fuzzy based Classification for Fusion of Palmprint and Iris Biometric Traits -- Employing FPGA Accelerator in Real-time Speaker Identification Systems -- Character Recognition from Handwritten Image using Convolutional Neural Networks -- Malignant Melanoma Classification using Cross Platform Dataset with Deep Learning CNN Architecture -- Simple Exponential Smoothing and its Control Parameter: A Reassessment -- Quantum Inspired BAT Optimization Algorithm for Automatic Clustering of Gray Scale Images -- Face Detection and Expression Recognition using Haar - Cascade Classifier and Fisherface Algorithm. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
