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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 458228 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 458228

Título del libro: Designing Artificial Neural Networks Using Differential Evolution For Classifying Dna Microarrays

Autores UNAM:
KATYA RODRIGUEZ VAZQUEZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2017

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Palabras clave:

GENE SELECTION; CLASSIFICATION; CANCER; OPTIMIZATION; PREDICTION; ALGORITHM

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Resumen:

The information obtained from the analysis of DNA microarrays is relevant to identify and predict illness, improve treatments, and to determine which genes are responsible to provoke a specific disease. However, the enormous quantity of genes and the few samples to be analyzed affect the performance of any classifier. For this reason, it is necessary to develop a methodology that combines a robust feature selection technique with a classification algorithm for classifying DNA microarrays. In this paper, we combine a feature selection technique based on the Artificial Bee Colony algorithm with an Artificial Neural Network (ANN). Furthermore, this ANN is automatically designed by a Differential Evolution (DE) algorithm that optimizes the synaptic weights, the architecture, and the transfer functions at the same time. To test the accuracy of the proposed methodology, we use the Leukemia AML-ALL dataset.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9781509046010
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Proceedings Paper

DOI:
10.1109/CEC.2017.7969644