Classification and Learning Using Genetic Algorithms : Applications in Bioinformatics and Web Intelligence
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2007
- Tapa dura
- Usado
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Zustand: Sehr gut | Seiten: 332 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a unified framework that describes how genetic learning can be used to design pattern recognition and learning systems. It examines how a search technique, the genetic algorithm, can be used for pattern classification mainly through approximating decision boundaries. Coverage also demonstrates the effectiveness of the genetic classifiers vis-à-vis several widely used classifiers, including neural networks.
N° de ref. del artículo 3359236/12
- Título
- Classification and Learning Using Genetic Algorithms : Applications in Bioinformatics and Web Intelligence
- Autor
- Bandyopadhyay, Sanghamitra
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2007
- Estado
- Sehr gut
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3540496068
- ISBN 13
- 9783540496069
- Catálogos de vendedores
- Bücher
This book provides a unified framework that describes how genetic learning can be used to design pattern recognition and learning systems. It examines how a search technique, the genetic algorithm, can be used for pattern classification mainly through approximating decision boundaries. Coverage also demonstrates the effectiveness of the genetic classifiers vis-à-vis several widely used classifiers, including neural networks.
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De la contraportada
This book provides a unified framework that describes how genetic learning can be used to design pattern recognition and learning systems. The book is unique in the sense of describing how a search technique, the genetic algorithm, can be used for pattern classification mainly through approximating decision boundaries, and it demonstrates the effectiveness of the genetic classifiers vis-à-vis several widely used classifiers, including neural networks. It provides a balanced mixture of theories, algorithms and applications, and in particular results from the bioinformatics and Web intelligence domains.
This book will be useful to graduate students and researchers in computer science, electrical engineering, systems science, and information technology, both as a text and reference book. Researchers and practitioners in industry working in system design, control, pattern recognition, data mining, soft computing, bioinformatics and Web intelligence will also benefit.
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