Evolutionary Computation Machine Learning And Data Mining In Bioinformatics 7

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Evolutionary Computation Machine Learning And Data Mining In Bioinformatics 7

Association Study Between Gene Expression And Multiple Relevant Phenotypes With Cluster Analysis.- Gaussian Graphical Models To Infer Putative Genes Involved In Nitrogen Catabolite Repression In S. Cerevisiae.- Chronic Rat Toxicity Prediction Of Chemical Compounds Using Kernel Machines.- Simulating Evolution Of Drosophila Melanogaster Ebony Mutants Using A Genetic Algorithm.- Microarray Biclustering: A Novel Memetic Approach Based On The Pisa Platform.- F-score With Pareto Front Analysis For Multiclass Gene Selection.- A Hierarchical Classification Ant Colony Algorithm For Predicting Gene Ontology Terms.- Conquering The Needle-in-a-haystack: How Correlated Input Variables Beneficially Alter The Fitness Landscape For Neural Networks.- Optimal Use Of Expert Knowledge In Ant Colony Optimization For The Analysis Of Epistasis In Human Disease.- On The Efficiency Of Local Search Methods For The Molecular Docking Problem.- A Comparison Of Genetic Algorithms And Particle Swarm Optimization For Parameter Estimation In Stochastic Biochemical Systems.- Guidelines To Select Machine Learning Scheme For Classification Of Biomedical Datasets.- Evolutionary Approaches For Strain Optimization Using Dynamic Models Under A Metabolic Engineering Perspective.- Clustering Metagenome Short Reads Using Weighted Proteins.- A Memetic Algorithm For Phylogenetic Reconstruction With Maximum Parsimony.- Validation Of A Morphogenesis Model Of Drosophila Early Development By A Multi-objective Evolutionary Optimization Algorithm.- Refining Genetic Algorithm Based Fuzzy Clustering Through Supervised Learning For Unsupervised Cancer Classification.
  • Marchio: Springer Nature B.V
  • Categoria: Computer e internet
  • Autore: Springer Nature B.V
  • Numero di pagine: 216
  • Casa editrice/Casa discografica: Springer Nature B.V
  • Lingua: English
  • Data di pubblicazione: 2009-04-02
  • Formato: Paperback
  • ID Fruugo: 557246272-1125516080
  • ISBN: 9783642011832
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