Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001)
- Type
- Modulo (Classe)
- Label
- Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001) (literal)
- Prodotto
- Outline of the volume (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (Prodotto della ricerca)
- Biological specifications for a synthetic gene expression data generation model (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Analysis and design of an automatic motion-inverter (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Learning bayesian classifiers from gene-expression microarray data (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (Prodotto della ricerca)
- On the selection of negative examples for hierarchical text categorization (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- Reti neurali ricorrenti nella modellazione afflussi-deflussi a scala giornaliera (Contributo in atti di convegno) (Prodotto della ricerca)
- Modelling gene expression via positive Boolean functions (Contributo in atti di convegno) (Prodotto della ricerca)
- Modeling and interpretation of responses from e-noses in the detection of gases in air (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- Clustering techniques for classification of splice sites of human exons (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- On the dynamics of the square root nonlinearity (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- Deterministic learning and an application in optimal control (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (Prodotto della ricerca)
- Rule generation methods based on logic synthesis (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (Prodotto della ricerca)
- Disposizione sensoriale e procedimento per la rivelazione qualitativa e quantitativa di sostanze chimiche e/o miscele di sostanze in un ambiente (Brevetto) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1601)
- Molten Carbonate Fuel Cell electrochemistry modelling (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Applying enterprise models to design cooperative scientific environments (Articolo in rivista) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1101)
- Assessing the reliability of complex networks: empirical models based on machine learning (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1201)
- Switching neural networks: A new connectionist model for classification (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Feed-forward and recursive neural networks in rainfall-runoff modeling at daily scale (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- Approximation properties of positive Boolean functions (Articolo in rivista) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1101)
- Phase-portrait in Conversation-Processes (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Codice
- ICT.P11.008.001 (literal)
- Anno di chiusura previsto
- 2006-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
- Istituto esecutore
- Primo anno di attività
- 2005-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
- Abstract
- Il problema di estrarre conoscenza da insiemi di dati reali riveste grande importanza in una varietà di settori applicativi. Infatti, le possibilità di memorizzazione offerte dai moderni sistemi informativi consentono di immagazzinare enormi quantità di dati inerenti un determinato settore. Tuttavia la loro analisi risulta impossibile al semplice ragionamento umano senza l'ausilio di strumenti automatici che agevolino il reperimento e l'organizzazione dell'informazione desiderata. Il presente modulo si propone di mettere a punto metodi intelligenti per l'estrazione della conoscenza che rispondano alle seguenti esigenze: - determinare le variabili salienti ai fini della caratterizzazione dell'insieme di dati - generare insiemi di regole intelligibili che descrivano il fenomeno a cui si riferiscono i dati - identificare in modo automatico i modelli che sintetizzano la dinamica del processo sottostante. I metodi proposti saranno anche impiegati nella realizzazione di macchine capaci di adattarsi e di far evolvere la conoscenza (\"growing up\"). A tale scopo sarà necessaria una fase preventiva di analisi e di costruzione di opportuni modelli cognitivi. (literal)
- Nome
- Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (literal)
- Descrizione
- Descrizione collaborazioni del modulo "Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001)" (Descrizione collaborazioni)
- Descrizione dello stato di avanzamento delle attività del modulo "Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001)" (Descrizione stato avanzamento attività)
- Descrizione del modulo "Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001)" (Descrizione modulo)
- Modulo di
- Gestore
- MARCO MUSELLI (Persona)
Incoming links:
- Prodotto di
- Modeling and interpretation of responses from e-noses in the detection of gases in air (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- Clustering techniques for classification of splice sites of human exons (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- On the dynamics of the square root nonlinearity (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- Reti neurali ricorrenti nella modellazione afflussi-deflussi a scala giornaliera (Contributo in atti di convegno) (Prodotto della ricerca)
- Modelling gene expression via positive Boolean functions (Contributo in atti di convegno) (Prodotto della ricerca)
- Approximation properties of positive Boolean functions (Articolo in rivista) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1101)
- Biological specifications for a synthetic gene expression data generation model (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Analysis and design of an automatic motion-inverter (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Switching neural networks: A new connectionist model for classification (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Molten Carbonate Fuel Cell electrochemistry modelling (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Phase-portrait in Conversation-Processes (Articolo in rivista) (Prodotto della ricerca)
- Assessing the reliability of complex networks: empirical models based on machine learning (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1201)
- Feed-forward and recursive neural networks in rainfall-runoff modeling at daily scale (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- On the selection of negative examples for hierarchical text categorization (Contributo in atti di convegno) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1301)
- Learning bayesian classifiers from gene-expression microarray data (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (Prodotto della ricerca)
- Deterministic learning and an application in optimal control (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (Prodotto della ricerca)
- Rule generation methods based on logic synthesis (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (Prodotto della ricerca)
- Disposizione sensoriale e procedimento per la rivelazione qualitativa e quantitativa di sostanze chimiche e/o miscele di sostanze in un ambiente (Brevetto) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1601)
- Applying enterprise models to design cooperative scientific environments (Articolo in rivista) (http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/TIPO1101)
- Outline of the volume (Contributo in volume (capitolo o saggio)) (Prodotto della ricerca)
- Istituto esecutore di
- Modulo
- Gestore di
- MARCO MUSELLI (Persona)
- Descrizione di
- Descrizione dello stato di avanzamento delle attività del modulo "Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001)" (Descrizione stato avanzamento attività)
- Descrizione collaborazioni del modulo "Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001)" (Descrizione collaborazioni)
- Descrizione del modulo "Machine Learning Techniques for Modeling and Growing up (ICT.P11.008.001)" (Descrizione modulo)
