Abdelazim mostafa (30 risultati)
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Elsemellawy HossamHossam Elsemellawy is Researcher in the Arab Academy for Science, Technology and Maritime Transport, Egypt. Amr Badr is a Prof. of Computer Science, Cairo University, Egypt. Mostafa A…bdelazim is a Prof. of Computer .
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Nabil EmadEmad Nabil and Amr Badr work in the Department of Computer Science, Faculty of Computers and Information, Cairo University, Egypt. Mostafa Abdelazim works in the College of Computing and Info…rmation Technology, Arab Academy.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Successful Prediction for Major Histocompatibility Complex (MHC) molecule epitopes is an essential step in designing Genetic Vaccines. Successful prediction of MHC class II epitopes is more difficult than MHC class I epitopes due to ope…n binding groove at both ends in class II molecules, this structure leads to variable length for MHC II epitopes and complicating the task for detecting the core binding 9-mer. In this Book we presented a novel classification algorithm for predicting MHC Class II epitopes using Multiple Instance Learning technique. Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) is our new version for Constructive Clustering Ensemble (CCE). SCCE integrated Genetic Algorithm, K medoid clustering, Ensemble learning and Support vector machine in an orchestration to predict the MHC II epitopes. SCCE is tested by four benchmark data sets and achieved average accuracy 85%. SCCE results exceed most of the current state of art regression methods. SCCE achieved these results using only binder and non-binder flags, without need for regression data.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The study of artificial immune systems is a relatively new field that tries to exploit the mechanisms of the natural immune system (NIS) in order to develop problem-solving techniques. In this book, we have combined the artificial immun…e system with the genetic algorithms in one hybrid algorithm. The hybrid algorithm used for evolving a fuzzy rule system to solve the well known Wisconsin Breast Cancer Diagnosis problem (WBCD). The hybrid algorithm overcomes both the GAs and the AIS, so that it reached the classification ratio 97.36, by only one rule, in the earlier generations than the two other algorithms. The learning and memory acquisition of the hybrid algorithm was verified through its application to a binary character recognition problem, the hybrid algorithm overcomes also both GAs and AIS and reached the convergence point before them.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Skuteczne przewidywanie epitopów cz¿steczek kompleksu g¿ównego zgodno¿ci tkankowej (MHC) stanowi kluczowy etap w projektowaniu szczepionek genetycznych. Skuteczne przewidywanie epitopów MHC klasy II jest trudniejsze ni¿ w przypadku epit…opów MHC klasy I ze wzgl¿du na otwarty rowek wi¿zania na obu ko¿cach cz¿steczek klasy II; struktura ta powoduje zmienn¿ d¿ugo¿¿ epitopów MHC klasy II i utrudnia wykrycie 9-merowego rdzenia wi¿zania. W niniejszej ksi¿¿ce przedstawili¿my nowatorski algorytm klasyfikacyjny s¿u¿¿cy do przewidywania epitopów MHC klasy II z wykorzystaniem techniki uczenia wielokrotnego. Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) to nasza nowa wersja algorytmu Constructive Clustering Ensemble (CCE). SCCE ¿¿czy algorytm genetyczny, klasteryzacj¿ K-medoidów, uczenie zespo¿owe oraz maszyn¿ wektorów no¿nych w ramach koordynacji maj¿cej na celu przewidywanie epitopów MHC klasy II. SCCE zostäo przetestowane na czterech zestawach danych porównawczych i osi¿gn¿¿o ¿redni¿ dok¿adno¿¿ na poziomie 85%. Wyniki SCCE przewy¿szaj¿ wi¿kszo¿¿ najnowocze¿niejszych metod regresji. SCCE osi¿gn¿¿o te wyniki, wykorzystuj¿c wy¿¿cznie flagi wi¿zania i braku wi¿zania, bez konieczno¿ci stosowania danych regresji.
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