New self-adaptive probabilistic neural networks in bioinformatic and medical tasks
Φόρτωση...
Ημερομηνία
Συγγραφείς
Georgiou, V. L.
Pavlidis, N. G.
Parsopoulos, K. E.
Alevizos, P. D.
Vrahatis, M. N.
Τίτλος Εφημερίδας
Περιοδικό ISSN
Τίτλος τόμου
Εκδότης
Περίληψη
Τύπος
Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο
Είδος περιοδικού
peer reviewed
Είδος εκπαιδευτικού υλικού
Όνομα συνεδρίου
Όνομα περιοδικού
International Journal on Artificial Intelligence Tools
Όνομα βιβλίου
Σειρά βιβλίου
Έκδοση βιβλίου
Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος
Περιγραφή
We propose a self-adaptive probabilistic neural network model, which incorporates optimization algorithms to determine its spread parameters. The performance of the proposed model is investigated on two protein localization problems, as well as on two medical diagnostic tasks. Experimental results are compared with that of feedforward neural networks and support vector machines. Different sampling techniques are used and statistical tests are conducted to calculate the statistical significance of the results.
Περιγραφή
Λέξεις-κλειδιά
probabilistic neural networks, bioinformatics, particle swarm optimization, particle swarm optimization, learning algorithms, convergence, computation, tests
Θεματική κατηγορία
Παραπομπή
Σύνδεσμος
Γλώσσα
en
Εκδίδον τμήμα/τομέας
Όνομα επιβλέποντος
Εξεταστική επιτροπή
Γενική Περιγραφή / Σχόλια
Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορικής