Classification and Learning Using Genetic Algorithms (eBook)
XVI, 311 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-540-49607-6 (ISBN)
This book provides a unified framework that describes how genetic learning can be used to design pattern recognition and learning systems. It examines how a search technique, the genetic algorithm, can be used for pattern classification mainly through approximating decision boundaries. Coverage also demonstrates the effectiveness of the genetic classifiers vis-à-vis several widely used classifiers, including neural networks.
Genetic Algorithms.- Supervised Classification Using Genetic Algorithms.- Theoretical Analysis of the GA-classifier.- Variable String Lengths in GA-classifier.- Chromosome Differentiation in VGA-classifier.- Multiobjective VGA-classifier and Quantitative Indices.- Genetic Algorithms in Clustering.- Genetic Learning in Bioinformatics.- Genetic Algorithms and Web Intelligence.
| Erscheint lt. Verlag | 17.5.2007 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Natural Computing Series |
| Zusatzinfo | XVI, 311 p. 87 illus. |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie | |
| Technik ► Nachrichtentechnik | |
| Schlagworte | algorithms • Bioinformatics • classification • Cognition • Data Mining • Dom • Electrical Engineering • evolutionary computation • Genetic algorithms • Intelligence • learning • machine learning • pattern recognition • Variable • Web mining |
| ISBN-10 | 3-540-49607-6 / 3540496076 |
| ISBN-13 | 978-3-540-49607-6 / 9783540496076 |
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