Wynik wyszukiwania
Zapytanie:
FEATURE SELECTION
Liczba odnalezionych rekordów:
69
Przejście do opcji zmiany formatu
|
Wyświetlenie wyników w wersji do druku
|
Pobranie pliku do edytora
|
Przesłanie wyników do modułu analizy
|
excel
|
Nowe wyszukiwanie
1/69
Nr opisu:
0000136587
Heuristic-based feature selection for rough set approach.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
, B.
Zielosko
.
-
Int. J. Approx. Reasoning
2020 vol. 125
, s. 187-202, bibliogr. 65 poz..
Impact Factor
2.678.
Punktacja MNiSW
140.000
reguły decyzyjne
;
dyskretyzacja
;
selekcja cech
;
heurystyki zachłanne
;
zbiory przybliżone
;
stylometria
decision rules
;
discretisation
;
feature selection
;
greedy heuristic
;
rough sets
;
stylometry
2/69
Nr opisu:
0000137558
Multimodal brain tumor classification using deep learning and robust feature selection: a machine learning application for radiologists.
[Aut.]: M. A.
Khan
, I.
Ashraf
, M.
Alhaisoni
, Robertas
Damasevicius
, R.
Scherer
, A.
Rehman
, S. A. C.
Bukhari
.
-
Diagnostics
2020 vol. 10 iss. 8
, s. 1-19, bibliogr. 44 poz..
Impact Factor
3.110.
Punktacja MNiSW
70.000
guz mózgu
;
opieka medyczna
;
kontrast liniowy
;
transfer learning
;
funkcje uczenia głębokiego
;
wybór funkcji
;
fuzja funkcji
;
PLS
;
ELM
brain tumor
;
healthcare
;
linear contrast
;
transfer learning
;
deep learning features
;
feature selection
;
feature fusion
;
PLS
;
ELM
3/69
Nr opisu:
0000138300
On positive-correlation-promoting reducts.
[Aut.]: Joanna
Henzel
, A.
Janusz
, Marek
Sikora
, D.
Ślęzak
.
W:
Rough sets
. International joint conference, IJCRS 2020, Havana, Cuba, June 29 - July 3, 2020. Proceedings. Eds. Rafael Bello, Duoqian Miao, Rafael Falcon, Michinori Nakata, Alejandro Rosete, Davide Ciucci. Cham : Springer, 2020
, s. 213-221, bibliogr. 12 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 12179
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743)
zbiory przybliżone
;
selekcja cech
;
dostrzegalność
;
indukcja reguł
;
pakiet RoughSets R
rough sets
;
feature selection
;
discernibility
;
rule induction
;
positive-correlation-promoting reducts
;
RoughSets R package
4/69
Nr opisu:
0000131325
On stability of feature selection based on MALDI mass spectrometry imaging data and simulated biopsy.
[Aut.]: Agata
Wilk
, M.
Gawin
, Katarzyna
Frątczak
, P.
Widłak
, Krzysztof
Fujarewicz
.
W:
Current trends in biomedical engineering and bioimages analysis
. Proceedings of the 21st Polish Conference on Biocybernetics and Biomedical Engineering, Zielona Góra, Poland, 25-27 September 2019. Eds.: Józef Korbicz, Roman Maniewski, Krzysztof Patan, Marek Kowal. Cham : Springer, 2020
, s. 82-93, bibliogr. 23 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 1033 2194-5357).
Punktacja MNiSW
20.000
obrazowanie metodą spektrometrii mas MALDI
;
uczenie maszynowe
;
selekcja cech
;
biopsja cienkoigłowa
MALDI mass spectrometry imaging
;
machine learning
;
feature selection
;
fine needle biopsy
5/69
Nr opisu:
0000139125
Pearson correlation-based feature selection for document classification using balanced training.
[Aut.]: I. M.
Nasir
, M. A.
Khan
, M.
Yasmin
, J. H.
Shah
, M.
Gabryel
, R.
Scherer
, Robertas
Damasevicius
.
-
Sensors
2020 vol. 20 iss. 23
, s. 1-18, bibliogr. 53 poz..
Impact Factor
3.275.
Punktacja MNiSW
100.000
klasyfikacja dokumentów
;
uczenie głębokie
;
selekcja cech
;
rozszerzanie danych
;
niezrównoważony zbiór danych
document classification
;
deep learning
;
feature selection
;
data augmentation
;
imbalanced dataset
6/69
Nr opisu:
0000137791
Performance evaluation for ranking-based discretisation.
[Aut.]: Grzegorz
Baron
, Urszula
Stańczyk
.
W:
Knowledge-based and intelligent information & engineering systems
. Proceedings of the 24th International Conference KES2020. Eds. M. Cristiani, C. Toro, C. Zanni-Merk, R. J. Howlett, L. C. Jain. Amsterdam : Elsevier B.V., 2020
, s. 3335-3344, bibliogr. 28 poz. (
Procedia Computer Science
; vol. 176 1877-0509).
Punktacja MNiSW
70.000
dyskretyzacja
;
selekcja cech
;
ranking
;
znaczenie atrybutu
;
stylometria
;
klasyfikacja
discretization
;
feature selection
;
ranking
;
importance of attribute
;
stylometry
;
classification
7/69
Nr opisu:
0000129594
The data dimensionality reduction and features weighting in the classification Process using forest optimization algorithm.
[Aut.]: Daniel
Kostrzewa
, Robert
Brzeski
.
W:
Machine learning paradigms: theory and application
. Eds. Maciej Huk, Marcin Maleszka, Edward Szczerbicki. Cham : Springer, 2020
, s. 97-108, bibliogr. 26 poz. (
Studies in Computational Intelligence
; vol. 830 1860-949X).
Punktacja MNiSW
20.000
redukcja wymiarowości
;
wybór cech
;
klasyfikacja
;
UCI machine learning repository
;
dźwięk
;
ważenie cech
;
algorytm wzrostu lasu
dimensionality reduction
;
feature selection
;
classification
;
UCI machine learning repository
;
sound
;
features weighting
;
forest optimization algorithm
8/69
Nr opisu:
0000131013
Evolutionarily-tuned support vector machines.
[Aut.]: Wojciech
Dudzik
, Michał
Kawulok
, Jakub
Nalepa
.
W:
Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
. GECCO'19 Companion, July 13-17, 2019, Prague, Czech Republic. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2019
, s. 165-166, bibliogr. 8 poz..
Punktacja MNiSW
140.000
Maszyna Wektorów Nośnych
;
selekcja cech
;
algorytm memetyczny
;
dobór zestawu treningowego
Support Vector Machine
;
feature selection
;
memetic algorithm
;
training set selection
9/69
Nr opisu:
0000133464
Generalized distributed Monte Carlo feature selection for high dimensional problems. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Łukasz*
Król
.
Gliwice, 2019, 129 s., bibliogr. 100 poz.
Politechnika Śląska. Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Promotor: dr hab. inż. Joanna Polańska
selekcja cech
;
analiza przeżycia
;
przetwarzanie rozproszone
;
wykrywanie interakcji
feature selection
;
survival analysis
;
distributed computing
;
interaction mining
10/69
Nr opisu:
0000131246
The influence of the normalisation of spinal CT images on the significance of textural features in the identification of defects in the spongy tissue structure.
[Aut.]: R.
Dzierżak
, Z.
Omiotek
, Ewaryst
Tkacz
, A.
Kępa
.
W:
Innovations in biomedical engineering
. IBE 2018. Eds.: Ewaryst Tkacz, Marek Gzik, Zbigniew Paszenda, Ewa Piętka. Cham : Springer, 2019
, s. 55-66, bibliogr. 25 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 925 2194-5357).
Punktacja MNiSW
20.000
osteoporoza
;
obraz tomograficzny
;
normalizacja obrazu
;
selekcja cech
;
klasyfikacja
osteoporosis
;
CT image
;
image normalisation
;
feature selection
;
classification
11/69
Nr opisu:
0000129747
The role of feature selection in text mining in the process of discovering missing clinical annotations - case study.
[Aut.]: Aleksander
Płaczek
, Alicja*
Płuciennik
, Mirosław*
Pach
, M.
Jarząb
, Dariusz
Mrozek
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. Paving the road to smart data processing and analysis. 15th International conference, BDAS 2019, Ustroń, Poland, May 28-31, 2019. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. Cham : Springer, 2019
, s. 248-262, bibliogr. 22 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 1018 1865-0929).
Punktacja MNiSW
20.000
eksploracja danych tekstowych
;
selekcja cech
;
nieustrukturyzowany tekst medyczny
;
odwrotna częstość dokumentu
;
porządkowanie tekstu
text mining
;
feature selection
;
unstructured medical text
;
inverse document frequency
;
text tiding
12/69
Nr opisu:
0000120476
Advances in feature selection for data and pattern recognition. Eds. Urszula Stańczyk, Beata Zielosko, Lakhmi C. Jain.
Cham : Springer International Publishing, 2018, 328 s.
(
Intelligent Systems Reference Library
; vol. 138 1868-4394).
Punktacja MNiSW
80.000
selekcja cech
;
rozpoznawanie wzorców
feature selection
;
pattern recognition
13/69
Nr opisu:
0000120480
Advances in feature selection for data and pattern recognition: an introduction.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
, B.
Zielosko
, L. C.
Jain
.
W:
Advances in feature selection for data and pattern recognition
. Eds. Urszula Stańczyk, Beata Zielosko, Lakhmi C. Jain. Cham : Springer International Publishing, 2018
, s. 1-9, bibliogr. 37 poz. (
Intelligent Systems Reference Library
; vol. 138 1868-4394).
Punktacja MNiSW
20.000
selekcja cech
;
rozpoznawanie wzorców
;
data mining
feature selection
;
pattern recognition
;
data mining
14/69
Nr opisu:
0000125801
Application of greedy heuristics for feature characterisation and selection: A case study in stylometric domain.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
, B.
Zielosko
, K.
Żabiński
.
W:
Rough sets
. International joint conference, IJCRS 2018, Quy Nhon, Vietnam, August 20-24, 2018. Proceedings. Eds. Hung Son Nguyen, Quang-Thuy Ha, Tianrui Li, Małgorzata Przybyła-Kasperek. Cham : Springer, 2018
, s. 350-362, bibliogr. 14 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 11103
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743).
Punktacja MNiSW
20.000
charakterystyka cech
;
selekcja cech
;
heurystyki zachłanne
;
reguły decyzyjne
;
przycinanie
;
stylometria
feature characterisation
;
feature selection
;
greedy heuristic
;
decision rules
;
pruning
;
stylometry
15/69
Nr opisu:
0000121563
Comparing different data fusion strategies for cancer classification.
[Aut.]: Katarzyna*
Pojda
, Michał*
Jakubczak
, Sebastian
Student
, Andrzej
Świerniak
, Krzysztof
Fujarewicz
.
W:
Proceedings of the International Conference on Information Technology & Systems
. ICITS 18, Libertad City, Ecuador, January 10 - 12, 2018. Eds.: Alvaro Rocha, Teresa Guarda. Cham : Springer, 2018
, s. 417-426, bibliogr. 15 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 721 2194-5357).
Punktacja MNiSW
15.000
klasyfikacja nowotworu
;
selekcja cech
;
fuzja danych
;
uczenie maszynowe
cancer classification
;
feature selection
;
data fusion
;
machine learning
16/69
Nr opisu:
0000127998
Cost-sensitive feature selection for class imbalance problem.
[Aut.]: Małgorzata
Bach
, Aleksandra
Werner
.
W:
Information Systems Architecture and Technology
. Proceedings of 38th International Conference on Information Systems Architecture and Technology - ISAT 2017. Proceedings paper. Pt. 1. Eds.: Leszek Borzemski, Jerzy Świątek, Zofia Wilimowska. Cham : Springer, 2018
, s. 182-194, bibliogr. 22 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 655 2194-5357).
Punktacja MNiSW
15.000
problem danych niezrównoważonych
;
selekcja cech
;
uczenie wrażliwe na koszt błędnej klasyfikacji
;
klasyfikacja
class imbalance problem
;
feature selection
;
cost sensitive learning
;
classification
17/69
Nr opisu:
0000126040
Feature selection based on logistic regression for 2-class classification of multidimensional molecular data.
[Aut.]: Sebastian
Student
, Alicja*
Płuciennik
, Michał*
Jakubczak
, Krzysztof
Fujarewicz
.
W:
Artificial intelligence: methodology, systems, and applications
. 18th International Conference, AIMSA 2018, Varna, Bulgaria, September 12-14, 2018. Proceedings. Eds.: Gennady Agre, Josef van Genabith, Thierry Declerck. Cham : Springer, 2018
, s. 286-290, bibliogr. 11 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 11089 0302-9743).
Punktacja MNiSW
20.000
wybór funkcji
;
regresja logistyczna
;
klasyfikacja
;
diagnoza raka
;
sygnatury ekspresji genów
feature selection
;
logistic regression
;
classification
;
cancer diagnosis
;
gene expression signatures
18/69
Nr opisu:
0000118997
The data dimensionality reduction in the classification process through greedy backward feature elimination.
[Aut.]: Daniel
Kostrzewa
, Robert
Brzeski
.
W:
Man-machine interactions 5
. 5th International Conference on Man-Machine Interactions, ICMMI 2017, Kraków, Poland, October 3-6, 2017. Eds. Aleksandra Gruca, Tadeusz Czachórski, Katarzyna Harezlak, Stanisław Kozielski, Agnieszka Piotrowska. Berlin : Springer International Publishing, 2018
, s. 397-407, bibliogr. 22 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 659 2194-5357).
Punktacja MNiSW
15.000
redukcja wymiarowości
;
wybór cech
;
algorytm
;
klasyfikacja
;
Kappa
;
Weka
;
UCI
;
URBAN
;
DIGITS
dimensionality reduction
;
feature selection
;
algorithm
;
classification
;
Kappa
;
Weka
;
UCI
;
URBAN
;
DIGITS
19/69
Nr opisu:
0000115873
Large-scale data classification system based on Galaxy Server and protected from information leak.
[Aut.]: Krzysztof
Fujarewicz
, Sebastian
Student
, Tomasz*
Zielański
, Michał*
Jakubczak
, Justyna*
Pieter
, Katarzyna*
Pojda
, Andrzej
Świerniak
.
W:
Intelligent information and database systems
. 9th Asian Conference, ACIIDS 2017, Kanazawa, Japan, April 3-5, 2017. Proceedings. Pt. 2. Eds. Ngoc Thanh Nguyen, Satoshi Tojo, Le Minh Nguyen, Bogdan Trawiński. Cham : Springer International Publishing, 2017
, s. 765-773, bibliogr. 17 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 10192
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743).
Punktacja MNiSW
20.000
uczenie maszynowe
;
Galaxy Server
;
klasyfikacja
;
wybór cech
;
walidacja modelu
;
wybór modelu
;
duży zbiór danych
;
dane genomowe
;
dane proteomiczne
machine learning
;
Galaxy Server
;
classification
;
feature selection
;
model validation
;
model selection
;
large-scale data
;
genomic data
;
proteomic data
;
small-sample data
20/69
Nr opisu:
0000117950
Multidimensional feature selection and interaction mining with decision tree based ensemble methods.
[Aut.]: Łukasz*
Król
, Joanna
Polańska
.
W:
11th International Conference on Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics
. PACBB 2017, Porto, Portugal, 21-23 June 2017. Eds. F. Fdez-Riverola, M. Mohamad, M. Rocha, J. De Paz, T. Pinto. Cham : Springer, 2017
, s. 118-125, bibliogr. 13 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 616 2194-5357)
wybór cech
;
integracja cech
;
redukcja wymiarowości
;
klasyfikacja
;
drzewo decyzyjne
;
las losowy
;
randomizowane drzewo
;
selekcja cech Monte Carlo
feature selection
;
feature interaction
;
dimensionality reduction
;
classification
;
decision tree
;
random forest
;
extremely randomized trees
;
Monte Carlo feature selection
21/69
Nr opisu:
0000115847
Obszerna analiza danych wysoce zrównoleglonych dla identyfikacji biomarkerów białaczki.
[Aut.]: Wojciech
Łabaj
, Anna
Papież
, Joanna
Polańska
, Andrzej
Polański
.
W:
Śląskie Spotkania Naukowe
. Program IV ŚSN, Ustroń, 24-25 marca 2017 r.. Oprac. Magdalena Skonieczna. Association for the Support of Cancer Research, Politechnika Śląska, Centrum Onkologii - Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie. Oddział w Gliwicach. [B.m.] : [b.w.], 2017
, s. 28, bibliogr. 1 poz.
identyfikacja biomarkerów
;
białaczka
;
selekcja cech
;
ekspresja genów
;
korekta efektu paczki
biomarker identification
;
leukemia
;
feature selection
;
gene expression
;
batch effect correction
22/69
Nr opisu:
0000110278
Classification of protein interactions based on sparse discriminant analysis and energetic features.
[Aut.]: Katarzyna
Stąpor
, Piotr
Fabian
.
W:
Computer information systems and industrial management
. 15th IFIP TC8 International Conference, CISIM 2016, Vilnius, Lithuania, September 14-16, 2016, Proceedings. Eds.: Khalid Saeed, Władysław Homenda. Berlin : Springer, 2016
, s. 530-537, bibliogr. 14 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 9842
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743)
analiza dyskryminacyjna
;
selekcja cech
;
interakcja białko-białko
sparse discriminant analysis
;
feature selection
;
protein-protein interaction
23/69
Nr opisu:
0000106338
Distributed Monte Carlo feature selection: extracting informative features out of multidimensional problems with linear speedup.
[Aut.]: Łukasz*
Król
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. Advanced technologies for data mining and knowledge discovery. 12th International conference, BDAS 2016, Ustroń, Poland, May 31 - June 3, 2016. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. [B.m.] : Springer, 2016
, s. 463-474, bibliogr. 12 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 613 1865-0929)
wybór cech
;
obliczenia równoległe
;
Akka
;
Spark
;
Scala
;
Java
;
redukcja wymiarowości
feature selection
;
parallel computing
;
Akka
;
Spark
;
Scala
;
Java
;
dimensionality reduction
;
actor system
24/69
Nr opisu:
0000110702
Multiclass classification problem of large-scale biomedical meta data.
[Aut.]: Sebastian
Student
, Justyna*
Pieter
, Krzysztof
Fujarewicz
.
W:
9th International Conference Interdisciplinarity in Engineering
. INTER-ENG 2015, Tirgu Mures, Romania, 8-9 October 2015. Ed. Liviu Moldovan. Berlin : Springer, 2016
, s. 938-945, bibliogr. 17 poz. (
Procedia Technology
; vol. 22 2212-0173)
klasyfikacja wieloklasowa
;
SVM
;
selekcja cech
;
analiza metadanych
;
analiza danych biomedycznych
multiclass classification
;
SVM
;
feature selection
;
meta-data analysis
;
biomedical data analysis
25/69
Nr opisu:
0000106594
Structured bi-clusters algorithm for classification of DNA microarray data.
[Aut.]: Paweł
Foszner
, Andrzej
Polański
.
W:
Information technologies in medicine
. 5th International conference, ITIB 2016, Kamień Śląski, Poland, June 20-22, 2016. Proceedings. Vol. 2. Eds. Ewa Piętka, Pawel Badura, Jacek Kawa, Wojciech Wieclawek. Cham : Springer, 2016
, s. 161-171, bibliogr. 24 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 472 2194-5357)
bi-klasteryzacja
;
selekcja cech
;
uczenie maszynowe
;
eksploracja danych
bi-clustering
;
feature selection
;
machine learning
;
data mining
26/69
Nr opisu:
0000116788
Zastosowanie algorytmów klasteryzacji w celu redukcji wymiarowości zbioru cech - przegląd metod.
[Aut.]: Katarzyna*
Pojda
.
W:
Badania i rozwój młodych naukowców w Polsce 2016
. Nauki przyrodnicze. Cz. 7. Red. Jacek Leśny, Jędrzej Nyćkowiak. Poznań : Młodzi Naukowcy, 2016
, s. 72-77, bibliogr. 13 poz.
selekcja cech
;
ekstrakcja cech
;
klasyfikacja
feature selection
;
feature extraction
;
classification
27/69
Nr opisu:
0000102345
An attempt to optimize the cardiotocographic signal feature set for fetal state assessment.
[Aut.]: Michał
Jeżewski
, Robert
Czabański
, Jacek
Łęski
.
-
J. Med. Imaging Health Informat.
2015 vol. 5 nr 6
, s. 1364-1373.
Impact Factor
0.877.
Punktacja MNiSW
15.000
monitorowanie płodu
;
klasyfikacja sygnału
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
selekcja cech
fetal monitoring
;
signal classification
;
Support Vector Machine
;
feature selection
28/69
Nr opisu:
0000103663
Better alternatives for stepwise discriminant analysis.
[Aut.]: Katarzyna
Stąpor
.
-
Acta Univ. Lodz., Folia Oecon.
2015 nr 311
, s. 9-15, bibliogr. 10 poz.
Tytuł zeszytu: Statistical analysis in theory and practice.
Punktacja MNiSW
14.000
analiza dyskryminacyjna
;
procedury krokowe
;
selekcja cech
;
metaheurystyka
;
przeszukiwanie z tabu
discriminant analysis
;
stepwise procedures
;
feature selection
;
metaheuristic
;
tabu search
29/69
Nr opisu:
0000096085
Feature selection for data and pattern recognition: an introduction.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
, L. C.
Jain
.
W:
Feature selection for data and pattern recognition
. Eds. Urszula Stańczyk, Lakhmi C. Jain. Heidelberg : Springer, 2015
, s. 1-7, bibliogr. 44 poz. (
Studies in Computational Intelligence
; vol. 584 1860-949X)
cecha
;
wybór cech
;
rozpoznawanie wzorców
;
eksploracja danych
feature
;
feature selection
;
pattern recognition
;
data mining
30/69
Nr opisu:
0000093213
Ranking of characteristic features in combined wrapper approaches to selection.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
-
Neural Comput. Appl.
2015 vol. 26 iss. 2
, s. 329-344, bibliogr. 70 poz.
Special Issue on Advances in Intelligent Data Processing and Analysis - Part 1.
Impact Factor
1.492.
Punktacja MNiSW
25.000
ranking cech
;
selekcja cech
;
redukcja cech
;
filtr
;
sekwencyjne przeszukiwanie wstecz
;
stylometria
;
opakowanie
feature ranking
;
feature selection
;
feature reduction
;
filter
;
sequential backward search
;
stylometry
;
wrapper
31/69
Nr opisu:
0000103728
Statistical integration of p-values for enhancing discovery of radiotoxicity gene signatures.
[Aut.]: Anna
Papież
, S.
Kabacik
, C.
Badie
, S.
Bouffler
, Joanna
Polańska
.
W:
Bioinformatics and biomedical engineering
. Third International Conference, IWBBIO 2015, Granada, Spain, April 15-17, 2015. Proceedings. Pt. 1. Eds.: Francisco Ortuno, Ignacio Rojas. Cham : Springer, 2015
, s. 503-513, bibliogr. 24 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 9043
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743)
integracja danych
;
wysoka wydajność
;
wybór funkcji
;
radioczułość
data integration
;
high-throughput
;
feature selection
;
radiosensitivity
;
p-value combination
32/69
Nr opisu:
0000106290
Wpływ liczby predtyktorów na skuteczność algorytmów opartych na drzewach klasyfikacyjnych.
[Aut.]: Tomasz
Owczarek
, Adam
Sojda
, Konrad
Kaczmarek
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Org. Zarz.
2015 z. 86
, s. 507-517, bibliogr. 15 poz..
Punktacja MNiSW
11.000
klasyfikacja
;
dobór zmiennych
;
drzewo klasyfikacyjne
;
analityka predykcyjna
classification
;
feature selection
;
classification tree
;
predictive analytics
33/69
Nr opisu:
0000093211
Attribute ranking driven filtering of decision rules.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
W:
Rough sets and intelligent systems paradigms
. RSEISP 2014. Second International Conference held as part of JRS 2014, Granada and Madrid, Spain, July 9-13, 2014. Proceedings. Eds. Eds. Marzena Kryszkiewicz, Chris Cornelis, Davide Ciucci, Jesus Medina-Moreno, Hiroshi Motoda, Zbigniew W. Raś. Cham : Springer, 2014
, s. 217-224, bibliogr. 14 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 8537
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743)
algorytm decyzyjny
;
reguły decyzyjne
;
DRSA
;
selekcja cech
;
rangowanie
;
ANN
;
stylometria
decision algorithm
;
decision rules
;
DRSA
;
feature selection
;
ranking
;
ANN
;
stylometry
34/69
Nr opisu:
0000097349
Feature selection of motion capture data in gait identification challenge problem.
[Aut.]: Adam
Świtoński
, Henryk
Josiński
, Agnieszka
Michalczuk
, Przemysław*
Pruszowski
, Konrad**
Wojciechowski
.
W:
Intelligent information and database systems
. ACIIDS 2014. 6th Asian Conference, Bangkok, Thailand, April 7-9, 2014. Proceedings. Pt. 2. Eds.: Ngoc Thanh Nguyen, Boonwat Attachoo, Bogdan Trawiński, Kulwadee Somboonviwat. Cham : Springer, 2014
, s. 535-544, bibliogr. 15 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 8398 0302-9743)
identyfikacja chodu
;
motion capture
;
uczenie nadzorowane
;
selekcja cech
;
ekstrakcja cech
;
biometria
gait identification
;
motion capture
;
supervised learning
;
feature selection
;
feature extraction
;
biometrics
35/69
Nr opisu:
0000097367
Heuristic method of feature selection for person re-identification based on gait motion capture data.
[Aut.]: Henryk
Josiński
, Agnieszka
Michalczuk
, Daniel
Kostrzewa
, Adam
Świtoński
, Konrad**
Wojciechowski
.
W:
Intelligent information and database systems
. ACIIDS 2014. 6th Asian Conference, Bangkok, Thailand, April 7-9, 2014. Proceedings. Pt. 2. Eds.: Ngoc Thanh Nguyen, Boonwat Attachoo, Bogdan Trawiński, Kulwadee Somboonviwat. Cham : Springer, 2014
, s. 585-594, bibliogr. 11 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 8397 0302-9743)
funkcja wyboru
;
algorytm exIWO
;
analiza chodu
;
ponowne wskazanie osoby
;
redukcja wymiarowości
;
algorytm MPCA
feature selection
;
exIWO algorithm
;
gait analysis
;
person re-indication
;
dimensionality reduction
;
MPCA algorithm
36/69
Nr opisu:
0000110238
RELIEF-based selection of decision rules.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
W:
Knowledge-based and intelligent information & engineering systems
. 18th Annual conferences. KES-2014, Gdynia, Poland, September 2014. Proceedings. Ed. by Piotr Jędrzejowicz, Ireneusz Czarnowski, Robert J. Howlett and Lakhmi C. Jain. Amsterdam : Elsevier, 2014
, s. 209-308, bibliogr. 25 poz. (
Procedia Computer Science
; vol. 35 1877-0509)
klasyfikator regułowy
;
reguły decyzyjne
;
ranking cech
;
selekcja cech
;
filtracja reguł
;
stylometria
;
atrybucja autorska
rule classifier
;
decision rules
;
feature ranking
;
feature selection
;
rules filtration
;
stylometry
;
authorship attribution
37/69
Nr opisu:
0000094760
Sposoby wstępnego przetwarzania danych.
[Aut.]: Krzysztof
Ciupke
.
W:
Metodyka heurystycznego modelowania obiektów i procesów dynamicznych w diagnostyce i sterowaniu
. Red.: Wojciech Moczulski, Krzysztof Ciupke. Radom : Wydaw. Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - PIB, 2014
, s. 3-38, bibliogr. 42 poz. (
Biblioteka Problemów Eksploatacji
; )
modelowanie procesów
;
selekcja cech
;
teoria zbiorów przybliżonych
;
algorytm genetyczny
;
algorytm heurystyczny
process modelling
;
feature selection
;
rough set theory
;
genetic algorithm
;
heuristic algorithm
38/69
Nr opisu:
0000095762
The influence of cardiotocogram signal feature selection method on fetal state assessment efficacy.
[Aut.]: Michał
Jeżewski
, Robert
Czabański
, Jacek
Łęski
.
-
J. Med. Informat. Technol.
2014 vol. 23
, s. 51-58, bibliogr. 25 poz..
Punktacja MNiSW
8.000
kardiotokografia
;
klasyfikacja
;
selekcja cech
cardiotocography
;
classification
;
feature selection
39/69
Nr opisu:
0000096871
Using tabu search for feature selection in discriminant analysis.
[Aut.]: Katarzyna
Stąpor
.
-
Stud. Informat.
2014 vol. 35 nr 4
, s. 45-58, bibliogr. 14 poz..
Punktacja MNiSW
9.000
krokowa analiza dyskryminacyjna
;
selekcja cech
;
metaheurystyka
;
przeszukiwanie z tabu
stepwise discriminant analysis
;
feature selection
;
metaheuristics
;
tabu search
40/69
Nr opisu:
0000088383
Weighting of attributes in an embedded rough approach.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
W:
Man-machine interactions 3
. Eds: Aleksandra Gruca, Tadeusz Czachórski, Stanislaw Kozielski. Berlin : Springer, 2014
, s. 475-483, bibliogr. 10 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 242 2194-5357)
funkcja wyboru
;
redukcja
;
DRSA
;
redukt
;
ważenie
;
atrybucja autorska
;
stylometria
feature selection
;
reduction
;
DRSA
;
reducts
;
weighting
;
authorship attribution
;
stylometry
41/69
Nr opisu:
0000094767
Zależności funkcyjne odkrywane w bazach danych.
[Aut.]: Dominik
Wachla
.
W:
Metodyka heurystycznego modelowania obiektów i procesów dynamicznych w diagnostyce i sterowaniu
. Red.: Wojciech Moczulski, Krzysztof Ciupke. Radom : Wydaw. Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - PIB, 2014
, s. 39-60, bibliogr. 49 poz. (
Biblioteka Problemów Eksploatacji
; )
baza danych
;
zależność funkcyjna
;
model autoregresji
;
szereg czasowy
;
selekcja cech
database
;
functional dependence
;
autoregressive model
;
time series
;
feature selection
42/69
Nr opisu:
0000085034
Decision rule length as a basis for evaluation of attribute relevance.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
-
J. Intell. Fuzzy Syst.
2013 vol. 24 iss. 3
, s. 429-445, bibliogr. 32 poz..
Impact Factor
0.936.
Punktacja MNiSW
25.000
ANN
;
trafność atrybutu
;
atrybucja autorska
;
stylometria komputerowa
;
reguły decyzyjne
;
DRSA
;
wybór cech
;
teoria zbiorów przybliżonych
ANN
;
attribute relevance
;
authorship attribution
;
computational stylistics
;
decision rules
;
DRSA
;
feature selection
;
rough set theory
;
rule length
43/69
Nr opisu:
0000087511
Establishing relevance of characteristic features for authorship attribution with ANN.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
W:
Database and expert systems applications
. DEXA 2013. 24th International conference, Prague, Czech Republic, August 26-29, 2013. Proceedings. Pt 2. Eds: H. Decker [et al.]. Berlin : Springer, 2013
, s. 1-8, bibliogr. 10 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 8056 0302-9743)
stylometria
;
atrybucja autorska
;
cecha charakterystyczna
;
relewancja cech
;
wybór cech
;
sekwencyjne przeszukiwanie wstecz
stylometry
;
authorship attribution
;
characteristic feature
;
feature relevance
;
feature selection
;
sequential backward search
44/69
Nr opisu:
0000087611
Feature selection of protein structural classification using SVM classifier.
[Aut.]: Zbigniew*
Krajewski
, Ewaryst
Tkacz
.
-
Biocybern. Biomed. Eng.
2013 vol. 33 nr 1
, s. 47-61, bibliogr. 49 poz..
Impact Factor
0.157.
Punktacja MNiSW
15.000
aminokwasy
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
analiza głównych składowych
;
SVM
;
RFE
;
selekcja cech
;
SCOP
amino acids
;
Support Vector Machine
;
principal component analysis
;
SVM
;
RFE
;
feature selection
;
SCOP
;
Recursive Feature Elimination
45/69
Nr opisu:
0000087659
Protein structural classification based on pseudo amino acid composition using SVM classifier.
[Aut.]: Zbigniew*
Krajewski
, Ewaryst
Tkacz
.
-
Biocybern. Biomed. Eng.
2013 vol. 33 nr 2
, s. 77-87, bibliogr. 38 poz..
Impact Factor
0.157.
Punktacja MNiSW
15.000
aminokwasy
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
analiza głównych składowych
;
SVM
;
RFE
;
selekcja cech
;
SCOP
amino acids
;
Support Vector Machine
;
principal component analysis
;
SVM
;
RFE
;
feature selection
;
SCOP
;
Recursive Feature Elimination
46/69
Nr opisu:
0000077798
Local embedding and dimensionality reduction in detection of skin tumor tissue.
[Aut.]: Marcin
Michalak
, Adam
Świtoński
.
-
J. Med. Informat. Technol.
2012 vol. 19 s. 59-65
, bibliogr. 10 poz..
Punktacja MNiSW
5.000
rozpoznawanie wzorców
;
analiza wielospektralna
;
redukcja wymiarowości
;
wybór cech
;
tkanka nowotworowa
;
skóra
;
rak skóry
pattern recognition
;
multispectral analysis
;
dimensionality reduction
;
feature selection
;
tumor tissue
;
skin
;
skin cancer
47/69
Nr opisu:
0000076192
The effectiveness of applied treatment in Parkinson disease based on feature selection of motion activities.
[Aut.]: Adam
Świtoński
, Magdalena*
Stawarz
, M.
Boczarska-Jedynak
, A.
Sieroń
, Andrzej
Polański
, Konrad**
Wojciechowski
.
-
Prz. Elektrot.
2012 R. 88 nr 12b
, s.103-106, bibliogr. 17 poz..
Punktacja MNiSW
15.000
choroba Parkinsona
;
pomiar ruchu
;
selekcja cech
;
ekstrakcja cech
;
uczenie maszynowe
;
nadzorowane uczenie maszynowe
Parkinson's disease
;
motion capture
;
feature selection
;
feature extraction
;
machine learning
;
supervised machine learning
48/69
Nr opisu:
0000071591
An effective feature selection algorithm based on the class similarity used with a SVM-RDA classifier to protein fold recognition.
[Aut.]: W.
Chmielnicki
, Katarzyna
Stąpor
.
W:
Hybrid artificial intelligent systems
. HAIS 2011. 6th International conference, Wrocław, Poland, May 23-25, 2011. Proceedings. Pt 1. Eds: E. Corchado, M. Kurzyński, M. Woźniak. Berlin : Springer, 2011
, s. 205-212, bibliogr. 21 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 6678
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743)
selekcja cech
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
klasyfikator statystyczny
;
klasyfikator RDA
;
rozpoznawanie klasy ufałdowania białka
feature selection
;
Support Vector Machine
;
statistical classifier
;
RDA classifier
;
protein fold recognition
49/69
Nr opisu:
0000075979
Application of neural network for the prediction of eco-efficiency.
[Aut.]: Sławomir
Golak
, Dorota
Burchart-Korol
, Krystyna
Czaplicka-Kolarz
, Tadeusz
Wieczorek
.
W:
Advances in Neural Networks
. 8th International Symposium on Neural Networks. ISNN 2011, Guilin, China, May 29-June 2011. Proceedings. Pt. 3. Eds: D. Liu [et al.]. Berlin : Springer, 2011
, s. 380-387, bibliogr. 9 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 6677 0302-9743)
ekoefektywność
;
prognozowanie
;
wybór cech
;
sieć neuronowa
;
optymalizacja
eco-effectiveness
;
prediction
;
feature selection
;
neural network
;
optimization
50/69
Nr opisu:
0000071610
Human identification based on gait paths.
[Aut.]: Adam
Świtoński
, Andrzej
Polański
, Konrad**
Wojciechowski
.
W:
Advanced concepts for intelligent vision systems
. ACIVS 2011. 13th International conference, Ghent, Belgium, August 22-25, 2011. Proceedings. Eds: J. Blanc-Talon [et al.]. Berlin : Springer, 2011
, s. 531-542, bibliogr. 15 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 6915 0302-9743)
pomiar ruchu
;
identyfikacja osób
;
rozpoznawanie chodu
;
uczenie nadzorowane
;
ekstrakcja cech
;
wybór cech
;
biometria
motion capture
;
human identification
;
gait recognition
;
supervised learning
;
feature extraction
;
feature selection
;
biometrics
51/69
Nr opisu:
0000071592
On performance of DRSA-ANN classifier.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
W:
Hybrid artificial intelligent systems
. HAIS 2011. 6th International conference, Wrocław, Poland, May 23-25, 2011. Proceedings. Pt 2. Eds: E. Corchado, M. Kurzyński, M. Woźniak. Berlin : Springer, 2011
, s. 172-179, bibliogr. 10 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 6679
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743)
DRSA
;
ANN
;
klasyfikator
;
selekcja cech
;
stylometria
DRSA
;
ANN
;
classifier
;
feature selection
;
stylometry
52/69
Nr opisu:
0000077286
Recognition of author gender for literary textes.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
W:
Man-machine interactions 2
. Eds: Tadeusz Czachórski, Stanislaw Kozielski, Urszula Stanczyk. Berlin : Springer, 2011
, s. 229-238, bibliogr. 11 poz. (
Advances in Intelligent and Soft Computing
; vol. 103 1867-5662)
stylometria komputerowa
;
kategoryzacja tekstu
;
wybór cech
;
klasyfikator ANN
computational stylistics
;
text categorisation
;
feature selection
;
ANN classifier
53/69
Nr opisu:
0000071609
Reduct-based analysis of decision algorithms.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
.
W:
Hybrid artificial intelligent systems
. HAIS 2011. 6th International conference, Wroclaw, Poland, May 23-25, 2011. Proceedings. Pt 2. Eds: E. Corchado, M. Kurzyński, M. Woźniak. Berlin : Springer, 2011
, s. 295-302, bibliogr. 9 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 6679
Lecture Notes in Artificial Intelligence
; 0302-9743)
DRSA
;
klasyfikator
;
stylometria komputerowa
;
redukt
;
algorytm decyzyjny
;
wybór cech
DRSA
;
classifier
;
computational stylistics
;
reduct
;
decision algorithm
;
feature selection
54/69
Nr opisu:
0000071602
Selection of the most important components from multispectral images for detection of tumor tissue.
[Aut.]: Marcin
Michalak
, Adam
Świtoński
, Magdalena*
Stawarz
.
-
J. Med. Informat. Technol.
2011 vol. 17
, s. 303-308, bibliogr. 15 poz..
Punktacja MNiSW
5.000
identyfikacja wzorców
;
analiza wielospektralna
;
redukcja wymiarowości
;
wybór cech
pattern recognition
;
multispectral analysis
;
dimensionality reduction
;
feature selection
55/69
Nr opisu:
0000081136
Feature selection for supervised classification: a Kolmogorov-Smirnov class correlation-based filter.
[Aut.]: Marcin
Blachnik
, W.
Duch
, Adam
Kachel
, Jacek*
Biesiada
.
W:
Recent developments in artificial intelligence methods
. AI-METH 2009. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Silesian University of Technology. Faculty of Mechanical Engineering. Department of Fundamentals of Machinery Design. Department of Strength of Materials and Computational Mechanics. Gliwice : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2009
, s. 33-40, bibliogr. 16 poz.
selekcja cech
;
klasyfikacja
;
uczenie maszynowe
;
statystyka Kołmogorowa-Smirnowa
feature selection
;
classification
;
machine learning
;
Kolmogorov-Smirnov statistics
56/69
Nr opisu:
0000055026
Implementation of selected data mining methods for the DIASTER system.
[Aut.]: Dominik
Wachla
.
W:
Methods of artificial intelligence
. AI-METH 2009, [Gliwice, Poland, 18-19 November 2009]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Silesian University of Technology. Faculty of Mechanical Engineering. Department of Fundamentals of Machinery Design. Department of Strength of Materials and Computational Mechanics. Gliwice : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2009
, s. 59-60, bibliogr. 5 poz.
data mining
;
wybór cech
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
system identyfikacji
;
proces diagnostyczny
;
proces przemysłowy
;
system diagnostyczny
data mining
;
feature selection
;
Support Vector Machine
;
identification system
;
diagnostic process
;
industrial process
;
diagnostic system
57/69
Nr opisu:
0000054995
Selection of relevant feature subset of thermovision images.
[Aut.]: Marek
Fidali
, Krzysztof
Ciupke
.
W:
Recent developments in artificial intelligence methods
. AI-METH 2009. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Silesian University of Technology. Faculty of Mechanical Engineering. Department of Fundamentals of Machinery Design. Department of Strength of Materials and Computational Mechanics. Gliwice : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2009
, s. 91-102, bibliogr. 34 poz.
selekcja cech
;
analiza obrazu
;
termowizja
;
diagnostyka maszyn
;
zbiory przybliżone
;
sieć neuronowa
feature selection
;
image analysis
;
thermovision
;
diagnostics of machines
;
rough sets
;
neural network
58/69
Nr opisu:
0000040976
Comparing binary and real-valued coding in hybrid immune algorithm for feature selection and classification of ECG signals.
[Aut.]: M.
Bereta
, Tadeusz*
Burczyński
.
-
Eng. Appl. Artif. Intell.
2007 vol. 20 iss. 5
, s. 571-585, bibliogr. 31 poz..
Impact Factor
0.762
sztuczny system immunologiczny
;
wybór cech
;
selekcja negatywna
;
selekcja klonalna
;
algorytm ewolucyjny
;
hybrydowy algorytm immunologiczny
artificial immune system
;
feature selection
;
negative selection
;
clonal selection
;
evolutionary algorithm
;
hybrid immune algorithm
59/69
Nr opisu:
0000037429
Pożądane cechy członka zespołu pracowniczego - badania ankietowe.
[Aut.]: Katarzyna
Tobór-Osadnik
, Małgorzata
Wyganowska
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Org. Zarz.
2007 z. 42
, s. 109-116, bibliogr. 8 poz.
zespół pracowniczy
;
wybór cech
;
zarządzanie zasobami ludzkimi
;
badanie ankietowe
working team
;
feature selection
;
human resources management
;
survey
60/69
Nr opisu:
0000030396
Systemy regułowe bazujące na prototypach oraz ich relacje z systemami rozmytymi w zastosowaniu do klasyfikacji danych. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Marcin
Blachnik
.
Gliwice, 2007, 117 k., bibliogr. 178 poz.
Politechnika Śląska. Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Promotor: dr hab. Tadeusz Wieczorek
system regułowy
;
system rozmyty
;
grupowanie danych
;
przetwarzanie danych
;
selekcja cech
;
sieć neuronowa
rule-based system
;
fuzzy system
;
data clustering
;
data processing
;
feature selection
;
neural network
61/69
Nr opisu:
0000039128
The selection of features in the induction of classifiers applied in the detection and localisation of cracks in turbine set shafts.
[Aut.]: Dominik
Wachla
.
W:
Methods of artificial intelligence
. AI-METH 2007, Gliwice, Poland, 7-9 November 2007. [Dokument elektroniczny]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, Polish Association for Computational Mechanics. [Gliwice] : Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, 2007
, dysk optyczny (CD-ROM) s. 75-76, bibliogr. 4 poz.
turbozespół
;
pękanie wału
;
wykrywanie uszkodzeń
;
lokalizacja uszkodzeń
;
uczenie maszynowe
;
wybór cech
turbine set
;
shaft cracking
;
fault detection
;
fault localization
;
machine learning
;
feature selection
62/69
Nr opisu:
0000023406
A comparative review of the selection methods for discovering differentially expressed genes in microarray experiments for classification.
[Aut.]: Katarzyna
Stąpor
, A.
Bruckner
, P.
Błaszczyk
.
-
Stud. Informat.
2006 vol. 27 nr 4
, s. 37-52, bibliogr. 9 poz.
selekcja cech
;
wielokrotne testowanie hipotez
;
eksperyment mikromacierzowy
;
uczenie nadzorowane
feature selection
;
multiple hypothesis testing
;
microarray experiment
;
supervised learning
63/69
Nr opisu:
0000016959
Description of sensivity analysis method applicable in preselection of diagnostic information.
[Aut.]: Damian*
Sławik
.
W:
Methods of artificial intelligence
. AI-METH 2005. [Proceedings of the Symposium on Methods of Artificial Intelligence AI-METH 2005 and the Workshop on Knowledge Acquisition in Mechanical Engineering, Gliwice, Poland, 16-18 November 2005]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, Polish Association for Computational Mechanics. [Gliwice] : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2005
, s. 127-128, bibliogr. 3 poz.
analiza wrażliwości
;
selekcja cech
;
selekcja informacji
;
redukcja informacji
sensitivity analysis
;
feature selection
;
information selection
;
information reduction
64/69
Nr opisu:
0000017106
Description of sensivity analysis method applicable in preselection of diagnostic information.
[Aut.]: Damian*
Sławik
.
W:
Recent developments in artificial intelligence methods
. AI-METH 2005. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, Polish Association for Computational Mechanics. Gliwice : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2005
, s. 199-202, bibliogr. 8 poz.
pełny tekst na CD-ROM
analiza wrażliwości
;
selekcja cech
;
selekcja informacji
;
redukcja informacji
sensitivity analysis
;
feature selection
;
information selection
;
information reduction
65/69
Nr opisu:
0000016924
Hybrid immune algorithm for feature selection and classification of ECG signals.
[Aut.]: M.
Bereta
, Tadeusz*
Burczyński
.
W:
Methods of artificial intelligence
. AI-METH 2005. [Proceedings of the Symposium on Methods of Artificial Intelligence AI-METH 2005 and the Workshop on Knowledge Acquisition in Mechanical Engineering, Gliwice, Poland, 16-18 November 2005]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, Polish Association for Computational Mechanics. [Gliwice] : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2005
, s. 17-18, bibliogr. 4 poz.
sztuczny system immunologiczny
;
selekcja cech
;
sygnał EKG
;
klasyfikacja sygnałów
artificial immune system
;
feature selection
;
ECG signal
;
signal classification
66/69
Nr opisu:
0000016970
Hybrid immune algorithm for feature selection and classification of ECG signals.
[Aut.]: M.
Bereta
, Tadeusz*
Burczyński
.
W:
Recent developments in artificial intelligence methods
. AI-METH 2005. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, Polish Association for Computational Mechanics. Gliwice : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2005
, s. 25-28, bibliogr. 5 poz.
pełny tekst na CD-ROM
sztuczny system immunologiczny
;
selekcja cech
;
sygnał EKG
artificial immune system
;
feature selection
;
ECG signal
67/69
Nr opisu:
0000073354
Analiza porównawcza wybranych metod doboru zmiennych objaśniających na przykładach.
[Aut.]: Anna
Mularczyk
, Michalina*
Szłapka
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Org. Zarz.
2004 z. 18
, s. 67-89, bibliogr. 15 poz.
model ekonometryczny
;
dobór zmiennych
;
metoda Bartosiewicz
;
metoda Hellwiga
;
analiza czynnikowa
econometric model
;
feature selection
;
Bartosiewicz method
;
Hellwig method
;
factor analysis
68/69
Nr opisu:
0000008274
A note on classification of gene expression data using support vector machines.
[Aut.]: Krzysztof
Fujarewicz
, M.
Kimmel
, J.
Rzeszowska-Wolny
, Andrzej
Świerniak
.
-
J. Biol. Syst.
2003 vol. 11 iss. 1
, s. 43-56.
Impact Factor
0.614
poziom ekspresji genów
;
Maszyna Wektorów Nośnych
;
klasyfikacja
;
wybór cech
;
diagnostyka nowotworów
gene expression data
;
Support Vector Machine
;
classification
;
feature selection
;
cancer diagnosis
69/69
Nr opisu:
0000007853
Genetic feature subset selection for classification of eye-cup region in fundus eye images.
[Aut.]: Katarzyna
Stąpor
, M.
Mazurkiewicz
, M.
Rzendkowski
.
-
Stud. Informat.
2003 vol. 24 nr 4
, s. 331-344, bibliogr. 11 poz.
selekcja cech
;
algorytm genetyczny
;
klasyfikator
;
jaskra
feature selection
;
genetic algorithms
;
classifier
;
glaucoma
stosując format:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie