Type(s) de contenu et mode(s) de consultation : Texte noté : électronique

Titre(s) : Bioinformatics using computational intelligence paradigms [Texte électronique] / U. Seiffert, L.C. Jain, P. Schweizer (eds.)

Publication : Berlin ; New York : Springer, cop. 2005

Description matérielle : 1 online resource (211 pages)

Collection : Studies in fuzziness and soft computing ; 176

Note(s) : Includes bibliographical references. - Print version record.
"Bioinformatics as well as Computational Intelligence are undoubtedly remarkably fast growing fields of research and real-world applications with enormous potential for current and future developments. "Bioinformatics using Computational Intelligence Paradigms" contains recent theoretical approaches and guiding applications of biologically inspired information processing systems (Computational Intelligence) against the background of bioinformatics. This carefully edited monograph combines the latest results of Bioinformatics and Computational Intelligence and offers a promising cross-fertilisation and interdisciplinary work between these growing fields."--Jacket

Autre(s) auteur(s) : Seiffert, Udo. Fonction indéterminée  Voir les notices liées en tant qu'auteur
Jain, L. C.. Fonction indéterminée  Voir les notices liées en tant qu'auteur
Schweizer, Patrick. Fonction indéterminée  Voir les notices liées en tant qu'auteur

Sujet(s) : Bioinformatique  Voir les notices liées en tant que sujet
Intelligence artificielle  Voir les notices liées en tant que sujet
Ingénierie  Voir les notices liées en tant que sujet

Indice(s) Dewey :  572.802 85 (23e éd.) = Génétique biochimique - Informatique appliquée  Voir les notices liées en tant que sujet ; 570.285 (23e éd.) = Biologie - Informatique appliquée  Voir les notices liées en tant que sujet

Identifiants, prix et caractéristiques : ISBN 9783540323617

Identifiant de la notice  : ark:/12148/cb44686171z

Notice n° :  FRBNF44686171 (notice reprise d'un réservoir extérieur)

Table des matières : Medical Bioinformatics: Detecting Molecular Diseases with Case-Based Reasoning ; Prototype Based Recognition of Splice Sites ; Contact Based Image Compression in Biomedical High-Throughput Screening Using Artificial Neural Networks ; Discriminative Clustering of Yeast Stress Response ; A Dynamic Model of Gene Regulatory Networks Based on Inertia Principle ; Class Prediction with Microarray Datasets ; Random Voronoi Ensembles for Gene Selection in DNA Microarray Data ; Cancer Classification with Microarray Data Using Support Vector Machines ; Artificial Neural Networks for Reducing the Dimensionality of Gene Expression Data.