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”

Veylepšené algoritmy inspirované mravenčími koloniemi při zpracování biomedicínských dat

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03145519" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03145519 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Improved Ant Colony Inspired Algorithms in Biomedical Data Processing

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the present time, biomedical data processing is an important step in the process of diagnostics, prevention and healthcare in the physicians work. The goal of this work is to help the physicians to cope with long-term biomedical data. In present time,many optimization, classification and data processing methods are inspired by nature. This paper reviews most recent advances on the field of ant colony inspired clustering. With constantly growing datasets needed to be processed, there is a significantneed to study and implement robust and effective methods for processing such datasets. Thus, improved methods are presented and evaluated on long-term ECG data recordings. Paper also concentrates on the drawbacks and advantages of the methods. This paper also presents and evaluates novel method called ACO_DTree for classification tree generation and their evolution inspired by natural processes.

  • Název v anglickém jazyce

    Improved Ant Colony Inspired Algorithms in Biomedical Data Processing

  • Popis výsledku anglicky

    In the present time, biomedical data processing is an important step in the process of diagnostics, prevention and healthcare in the physicians work. The goal of this work is to help the physicians to cope with long-term biomedical data. In present time,many optimization, classification and data processing methods are inspired by nature. This paper reviews most recent advances on the field of ant colony inspired clustering. With constantly growing datasets needed to be processed, there is a significantneed to study and implement robust and effective methods for processing such datasets. Thus, improved methods are presented and evaluated on long-term ECG data recordings. Paper also concentrates on the drawbacks and advantages of the methods. This paper also presents and evaluates novel method called ACO_DTree for classification tree generation and their evolution inspired by natural processes.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • 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

    Advaced Topics in Scattering and Biomedical Engineering

  • ISBN

    978-981-281-484-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    World Scientific

  • Místo vydání

    Singapore

  • Místo konání akce

    Lefkada

  • Datum konání akce

    28. 9. 2007

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku