Hybrid swarm negative selection algorithm for DNA-microarray data classification
The classification method, based on Combined Swarm Negative Selection Algorithm, which was originally designed for binary classification problems. The accuracy of developed algorithm was tested in an experimental way with the use of microarray data sets.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | английский |
| Дата добавления | 20.01.2017 |
| Размер файла | 598,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Basic assumptions and some facts. Algorithm for automatic recognition of verbal and nominal word groups. Lists of markers used by Algorithm No 1. Text sample processed by the algorithm. Examples of hand checking of the performance of the algorithm.
курсовая работа [22,8 K], добавлен 13.01.2010Lists used by Algorithm No 2. Some examples of the performance of Algorithm No 2. Invention of the program of reading, development of efficient algorithm of the program. Application of the programs to any English texts. The actual users of the algorithm.
курсовая работа [19,3 K], добавлен 13.01.2010Review of development of cloud computing. Service models of cloud computing. Deployment models of cloud computing. Technology of virtualization. Algorithm of "Cloudy". Safety and labor protection. Justification of the cost-effectiveness of the project.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.05.2015Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.
презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Lines of communication and the properties of the fiber optic link. Selection of the type of optical cable. The choice of construction method, the route for laying fiber-optic. Calculation of the required number of channels. Digital transmission systems.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 09.08.2016A database is a store where information is kept in an organized way. Data structures consist of pointers, strings, arrays, stacks, static and dynamic data structures. A list is a set of data items stored in some order. Methods of construction of a trees.
топик [19,0 K], добавлен 29.06.2009Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010
