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Scalable Pattern Recognition Algorithms (eBook)

Applications in Computational Biology and Bioinformatics
eBook Download: PDF
2014
304 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-05630-2 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Scalable Pattern Recognition Algorithms - Pradipta Maji, Sushmita Paul
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This book addresses the need for a unified framework describing how soft computing and machine learning techniques can be judiciously formulated and used in building efficient pattern recognition models. The text reviews both established and cutting-edge research, providing a careful balance of theory, algorithms, and applications, with a particular emphasis given to applications in computational biology and bioinformatics. Features: integrates different soft computing and machine learning methodologies with pattern recognition tasks; discusses in detail the integration of different techniques for handling uncertainties in decision-making and efficiently mining large biological datasets; presents a particular emphasis on real-life applications, such as microarray expression datasets and magnetic resonance images; includes numerous examples and experimental results to support the theoretical concepts described; concludes each chapter with directions for future research and a comprehensive bibliography.

Dr. Pradipta Maji is an Associate Professor in the Machine Intelligence Unit at the Indian Statistical Institute, Kolkata, India. Dr. Sushmita Paul is a Research Associate at the same institution.

Dr. Pradipta Maji is an Associate Professor in the Machine Intelligence Unit at the Indian Statistical Institute, Kolkata, India. Dr. Sushmita Paul is a Research Associate at the same institution.

Introduction to Pattern Recognition and BioinformaticsPart I ClassificationNeural Network Tree for Identification of Splice Junction and Protein Coding Region in DNADesign of String Kernel to Predict Protein Functional Sites Using Kernel-Based ClassifiersPart II Feature SelectionRough Sets for Selection of Molecular Descriptors to Predict Biological Activity of Moleculesf -Information Measures for Selection of Discriminative Genes from Microarray DataIdentification of Disease Genes Using Gene Expression and Protein-Protein Interaction DataRough Sets for Insilico Identification of Differentially Expressed miRNAsPart III ClusteringGrouping Functionally Similar Genes from Microarray Data Using Rough-Fuzzy ClusteringMutual Information Based Supervised Attribute Clustering for Microarray Sample ClassificationPossibilistic Biclustering for Discovering Value-Coherent Overlapping d -BiclustersFuzzy Measures and Weighted Co-Occurrence Matrix for Segmentation of Brain MR Images

Erscheint lt. Verlag 19.3.2014
Zusatzinfo XXII, 304 p. 55 illus., 10 illus. in color.
Verlagsort Cham
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Studium 1. Studienabschnitt (Vorklinik) Biochemie / Molekularbiologie
Naturwissenschaften Biologie
Technik
Schlagworte Artificial Intelligence • Bioinformatics • Computational Biology • Computational Intelligence • Data Mining • machine learning • Medical Imaging • pattern recognition • Soft Computing
ISBN-10 3-319-05630-1 / 3319056301
ISBN-13 978-3-319-05630-2 / 9783319056302
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