Combining genetic algorithm and support vector machine for classification of cancer on microarray data
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2023
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Soft Computing: Theories and Applications. Proceedings of SoCTA 2022
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Reihe / Serie
Lecture Notes in Networks and Systems
Reihennummer
627
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
527-537
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Shimla
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Schlagwörter
Veranstaltung
7th International Conference on Soft Computing: Theories and Applications (SoCTA 2022)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
16.12.2022
Enddatum der Konferenz
18.12.2022
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-981-19-9857-7
978-981-19-9858-4
978-981-19-9858-4
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Dornberger, R., Hanne, T., & Plagemann, T. (2023). Combining genetic algorithm and support vector machine for classification of cancer on microarray data. In R. Kumar, A. K. Verma, T. K. Sharma, O. P. Verma, & S. Sharma (Eds.), Soft Computing: Theories and Applications. Proceedings of SoCTA 2022 (pp. 527–537). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-9858-4_45