Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Rough-Fuzzy Pattern Recognition de Pradipta Maji

Rough-Fuzzy Pattern Recognition

Autor Pradipta Maji, Sankar K. Pal
en Limba Engleză Hardback – 14 feb 2012

În dezvoltarea sistemelor moderne de inteligență artificială, metodologia de procesare a incertitudinii reprezintă piatra de temelie pentru algoritmi robuști. În volumul Rough-Fuzzy Pattern Recognition, Pradipta Maji și Sankar K. Pal propun un cadru de lucru riguros ce fuzionează teoria seturilor brute cu logica fuzzy. Remarcăm o structură logică ce urmărește fidel etapele de proiectare ale unui sistem de recunoaștere a formelor: de la selecția caracteristicilor relevante și non-redundante, până la implementarea modelelor de clasificare și clustering pe date complexe. Putem afirma că rigoarea matematică este dublată de o aplicabilitate imediată, autorii oferind soluții concrete pentru procesarea imaginilor medicale și bioinformatică. Această lucrare se poziționează ca o continuare aplicată a cercetărilor prezentate în Pattern Recognition and Machine Intelligence, unde accentul era pus pe diseminarea rezultatelor de conferință. Dacă Pattern Recognition Algorithms for Data Mining v-a oferit cadrul teoretic și algoritmic general pentru seturi de date cu granițe neliniare, această carte oferă instrumentele practice necesare pentru a naviga prin provocările datelor multidimensionale. Merită menționat modul în care autorii abordează analiza secvențelor de aminoacizi, utilizând seturi minime de baze cu informație maximă, un aspect critic pentru performanța sistemelor de calcul în științele vieții. Stilul este tehnic, dens în specificații, dar accesibil cercetătorilor care urmăresc implementarea unor modele hibride de soft computing capabile să gestioneze granulele de informație la un nivel de precizie superioară.

Citește tot Restrânge

Preț: 70202 lei

Preț vechi: 77145 lei
-9%

Puncte Express: 1053

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 17 iunie-01 iulie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781118004401
ISBN-10: 111800440X
Pagini: 320
Dimensiuni: 161 x 240 x 21 mm
Greutate: 0.64 kg
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

Public țintă

The book is useful to graduate students and researchers in computer science, electrical engineering, system science, medical science and information technology both as a textbook and a reference book for some parts of the curriculum. The researchers and practitioners in industry and R&D laboratories working in the fields of system design, pattern recognition, image analysis, vision, data mining, bioinformatics, and soft computing or computational intelligence will also be benefited.

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte inginerilor și cercetătorilor care au nevoie de o metodologie clară pentru a extrage tipare din date zgomotoase sau incomplete. Cititorul câștigă acces la tehnici avansate de segmentare a imaginilor RM și bioinformatică, învățând să combine avantajele seturilor rough și fuzzy pentru a optimiza procesul de luare a deciziilor în sisteme informatice complexe. Este un instrument esențial pentru tranziția de la teorie la prototipuri funcționale în ingineria sistemelor.

Despre autor

Sankar K. Pal este un cercetător de renume mondial și fost director al Institutului de Statistică din India, fiind recunoscut pentru contribuțiile sale fundamentale în soft computing, logica fuzzy și recunoașterea formelor. Pradipta Maji colaborează frecvent cu acesta, fiind specializat în algoritmi scalabili și aplicații de machine learning în biologie computațională. Împreună, au publicat lucrări de referință precum Scalable Pattern Recognition Algorithms, consolidând o direcție de cercetare care îmbină rigoarea matematică cu necesitățile practice ale industriei IT și medicale.

Descriere scurtă

Learn how to apply rough-fuzzy computing techniques to solve problems in bioinformatics and medical image processing Emphasizing applications in bioinformatics and medical image processing, this text offers a clear framework that enables readers to take advantage of the latest rough-fuzzy computing techniques to build working pattern recognition models. The authors explain step by step how to integrate rough sets with fuzzy sets in order to best manage the uncertainties in mining large data sets. Chapters are logically organized according to the major phases of pattern recognition systems development, making it easier to master such tasks as classification, clustering, and feature selection. Rough-Fuzzy Pattern Recognition examines the important underlying theory as well as algorithms and applications, helping readers see the connections between theory and practice. The first chapter provides an introduction to pattern recognition and data mining, including the key challenges of working with high-dimensional, real-life data sets. Next, the authors explore such topics and issues as: * Soft computing in pattern recognition and data mining * A Mathematical framework for generalized rough sets, incorporating the concept of fuzziness in defining the granules as well as the set * Selection of non-redundant and relevant features of real-valued data sets * Selection of the minimum set of basis strings with maximum information for amino acid sequence analysis * Segmentation of brain MR images for visualization of human tissues Numerous examples and case studies help readers better understand how pattern recognition models are developed and used in practice. This text--covering the latest findings as well as directions for future research--is recommended for both students and practitioners working in systems design, pattern recognition, image analysis, data mining, bioinformatics, soft computing, and computational intelligence.

Notă biografică

Pradipta Maji, PhD, is Assistant Professor in the Machine Intelligence Unit of the Indian Statistical Institute. His research explores pattern recognition, bioinformatics, medical image processing, cellular automata, and soft computing. Sankar K. Pal, PhD, is Director and Distinguished Scientist of the Indian Statistical Institute. He is also a J. C. Bose Fellow of the Government of India. Dr. Pal founded both the Machine Intelligence Unit and the Center for Soft Computing Research at the Indian Statistical Institute. He is a Fellow of the IEEE, IAPR, IFSA, TWAS, and Indian National Science Academy.

Descriere

This book provides a unified framework describing how rough-fuzzy computing techniques can be formulated and used in building efficient pattern recognition models. Based on the existing as well as new results, the book is structured according to the major phases of a pattern recognition system (e.g.