Classification and Learning Using Genetic Algorithms
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Apr 2007, 2007
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- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a unified framework that describes how genetic learning can be used to design pattern recognition and learning systems. It provides a balanced mixture of theories, algorithms and applications, and in particular results from the bioinformatics and Web intelligence domains. The 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 332 pp. Englisch.
Codice articolo 9783540496069
- Titolo
- Classification and Learning Using Genetic Algorithms
- Autore
- Sanghamitra Bandyopadhyay
- Editore
- Springer, Springer Apr 2007
- Anno di pubblicazione
- 2007
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540496068
- ISBN 13
- 9783540496069
- Peso dell'articolo
- 664 grammi
- Dimensioni
- 241x160x23 mm
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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Dalla quarta di copertina
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.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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