| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Building Virtual Reality Spaces for Visual Data Mining with Hybrid Evolutionary-Classical Optimization: Application to Microarray Gene Expression Data (PDF, 680 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Valdés, Julio |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | IASTED International Joint Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC'2004), September 1-3, 2004, Marbella, Spain |
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| Sujet | exploration de données; réalité virtuelle; optimisation hybride |
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| Résumé | L'exploration de données visuelles à partir de la construction d'espaces de réalité virtuelle pour la représentation de données et de connaissances implique la résolution des problèmes d' optimisation. Ce document présente une technique hybride fondée sur l'optimisation par essaim particulaire (PSO) associée à des méthodes d'optimisation classiques. Cette approche est appliquée à des données en très haute dimension provenant d'expériences d'expression génétique sur des microréseaux afin de comprendre la structure de données brutes aussi bien que de données traitées. Des expériences utilisant des ensembles de données correspondant à la maladie d'Alzheimer montrent qu'on peut obtenir des représentations visuelles de grande qualité en combinant la PSO avec des méthodes d'optimisation classiques. Le comportement de certains des paramètres contrôlant l'évolution de l'essaim est également étudié. |
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| Date de publication | 2004 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 47390 |
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| Numéro NPARC | 8914328 |
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| Identificateur de l’enregistrement | 2cc526e7-a2c7-473e-9483-a784bc50beef |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2021-01-05 |
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