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Soft Computing in der Bioinformatik - Jürgen Paetz

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        Avis sur Soft Computing In Der Bioinformatik de Jürgen Paetz Format Broché  - Livre

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        Présentation Soft Computing In Der Bioinformatik de Jürgen Paetz Format Broché

         - Livre

        Livre - Jürgen Paetz - 01/03/2006 - Broché - Langue : Allemand

        . .

      • Auteur(s) : Jürgen Paetz
      • Editeur : Springer Berlin
      • Langue : Allemand
      • Parution : 01/03/2006
      • Expédition : 708
      • Dimensions : 24.1 x 16.7 x 3.2
      • ISBN : 9783540298861



      • Résumé :
        Der Begriff Soft Computing bezeichnet ein zunehmend an Bedeutung gewinnendes Thema. Dahinter verbergen sich Methoden wie Neuronale Netze, Fuzzy-Logik, Maschinelles Lernen, evolution?re Algorithmen und naturanaloge Algorithmen. Das Gemeinsame dieser Verfahren ist ihr Potenzial im Umgang mit komplexen und vage formulierten Datenmengen. Alle wichtigen Themen des Soft Computing werden behandelt und mit ihren zahlreichen Anwendungen in der Bioinformatik verkn?pft, wie beispielsweise Sequenzanalyse, Strukturvorhersage, Genexpressionsanalyse, Systembiologie und Molek?ldesign. Insgesamt erh?lt der Leser anhand einer formal ausgearbeiteten Darstellung einen fundierten ?berblick ?ber das Gesamtgebiet. Im Anhang wird zudem eine n?tzliche Einf?hrung in das Programmpaket Matlab gegeben. Das Buch eignet sich f?r alle an Soft Computing und Bioinformatik interessierten Leser, die bereits mit den Grundlagen der Mathematik und Informatik vertraut sind.

        Sommaire:
        Grundlagen der Datenanalyse - Bioinformatik.- Übersicht und Einordnung.- Neuronale Netze: Grundlagen.- Backpropagation.- Backpropagation-Netze in der Bioinformatik.- RBF-Netze und Varianten.- Regelgenerierung aus RBF-Netzen.- RBF-Netze in der Bioinformatik.- Kohonen-Netze und Varianten.- Regelgenerierung mit Kohonen-Netzen.- Kohonen-Netze in der Bioinformatik.- Fuzzy-Mengenlehre.- Das Extensionsprinzip und Fuzzy-Zahlen.- Fuzzy-Datenanalyse.- Fuzzy-Logik.- Fuzzy-Systeme.- Neuro-Fuzzy-Systeme.- Fuzzy-Technologie in der Bioinformatik.- Maschinelles Lernen im Rahmen der KI und der Logik.- EntscheidungsbÄume.- Assoziationsregeln.- Ausblick auf Zeitreihen.- Generalisierungsregeln.- Weitere Verfahren des Maschinellen Lernens.- Maschinelles Lernen in der Bioinformatik.- Überblick Optimierung, Genetik, Evolution.- EvolutionÄre Strategien.- Genetische Algorithmen.- Genetisches Programmieren.- Formale Aspekte evolutionÄrer Strategien.- EvolutionÄre Strategien in der Bioinformatik.- EvolutionÄre Strategien in Fuzzy-Systemen.- Naturanaloge Algorithmen - Überblick.- Ameisen und Ameisenkoloniealgorithmen.- Ausblick.

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