Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Hybrid flexible neural tree approach for leukemia cancer classification

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F11%3A86092970" target="_blank" >RIV/61989100:27240/11:86092970 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/WICT.2011.6141213" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/WICT.2011.6141213</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/WICT.2011.6141213" target="_blank" >10.1109/WICT.2011.6141213</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Hybrid flexible neural tree approach for leukemia cancer classification

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, a novel method for improving flexible neural tree is proposed to classify the leukemia cancer data. The hybrid flexible neural tree with pre-defined instruction sets can be created and evolved. The structure and parameter of hybrid flexible neural tree are optimized using probabilistic incremental program evolution (PIPE) and particle swarm optimization (PSO) algorithm. The experimental results indicate that the proposed method illustrates feasible and efficient for the classifications ofmicroarray data. 2011 IEEE.

  • Název v anglickém jazyce

    Hybrid flexible neural tree approach for leukemia cancer classification

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, a novel method for improving flexible neural tree is proposed to classify the leukemia cancer data. The hybrid flexible neural tree with pre-defined instruction sets can be created and evolved. The structure and parameter of hybrid flexible neural tree are optimized using probabilistic incremental program evolution (PIPE) and particle swarm optimization (PSO) algorithm. The experimental results indicate that the proposed method illustrates feasible and efficient for the classifications ofmicroarray data. 2011 IEEE.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 2011 World Congress on Information and Communication Technologies, WICT 2011

  • ISBN

    978-1-4673-0125-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    32-35

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Mumbai

  • Datum konání akce

    11. 12. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku