Granular Neural Networks, Pattern Recognition and Bioinformatics / Pal, Sankar K.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 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  Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro proporciona un marco uniforme que describe cómo se pueden formular y utilizar tecnologías de redes neuronales granulares aproximadas y difusas para construir modelos eficientes de reconocimiento de patrones y minería. 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, así 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 características) con una combinación equilibrada de teoría, algoritmo y aplicación. Cubre los últimos hallazgos así 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, ingeniería eléctrica, ciencia de datos, diseño de sistemas, reconocimiento de patrones, análisis de imágenes, computación neuronal, análisis de redes sociales, análisis de big data, biología computacional y computación blanda. Nota de contenido: Introduction to Granular Computing, Pattern Recognition and Data Mining -- Classification using Fuzzy Rough Granular Neural Networks -- Clustering using Fuzzy Rough Granular Self-Organizing Map -- Fuzzy Rough Granular Neural Network and Unsupervised Feature Selection. En línea: 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  Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro proporciona un marco uniforme que describe cómo se pueden formular y utilizar tecnologías de redes neuronales granulares aproximadas y difusas para construir modelos eficientes de reconocimiento de patrones y minería. 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, así 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 características) con una combinación equilibrada de teoría, algoritmo y aplicación. Cubre los últimos hallazgos así 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, ingeniería eléctrica, ciencia de datos, diseño de sistemas, reconocimiento de patrones, análisis de imágenes, computación neuronal, análisis de redes sociales, análisis de big data, biología computacional y computación blanda. Nota de contenido: Introduction to Granular Computing, Pattern Recognition and Data Mining -- Classification using Fuzzy Rough Granular Neural Networks -- Clustering using Fuzzy Rough Granular Self-Organizing Map -- Fuzzy Rough Granular Neural Network and Unsupervised Feature Selection. En línea: 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

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