Soft Computing in der Bioinformatik (eBook, PDF)
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"Soft Computing" gewinnt zunehmend an Bedeutung. Dahinter verbergen sich Methoden wie Neuronale Netze, Fuzzy-Logik, Maschinelles Lernen, evolutionäre und naturanaloge Algorithmen. Das Gemeinsame dieser Verfahren ist ihr Potenzial im Umgang mit komplexen und vage formulierten Datenmengen. Daher eignen sie sich ideal für Anwendungen in der Bioinformatik, die hier vorgestellt werden: Sequenzanalyse, Strukturvorhersage, Genexpressionsanalyse, Systembiologie und Moleküldesign. Leser erhalten anhand der formal ausgearbeiteten Darstellung einen fundierten Überblick über das Gesamtgebiet. Zudem e...
"Soft Computing" gewinnt zunehmend an Bedeutung. Dahinter verbergen sich Methoden wie Neuronale Netze, Fuzzy-Logik, Maschinelles Lernen, evolutionäre und naturanaloge Algorithmen. Das Gemeinsame dieser Verfahren ist ihr Potenzial im Umgang mit komplexen und vage formulierten Datenmengen. Daher eignen sie sich ideal für Anwendungen in der Bioinformatik, die hier vorgestellt werden: Sequenzanalyse, Strukturvorhersage, Genexpressionsanalyse, Systembiologie und Moleküldesign. Leser erhalten anhand der formal ausgearbeiteten Darstellung einen fundierten Überblick über das Gesamtgebiet. Zudem enthält der Anhang eine nützliche Einführung in das Programmpaket "Matlab". Das Buch empfiehlt sich an alle interessierten Leser, die mit den Grundlagen der Mathematik und Informatik vertraut sind. Insbesondere Studenten und Dozenten profitieren von den über 30 Kapiteln.
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