Foundations of Computational Intelligence Volume 4 : (Registro nro. 299153)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 05700nam a22003975i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 299153 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | MX-SnUAN |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20170705134245.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 150903s2009 gw | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9783642010880 |
| -- | 9783642010880 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
| Número estándar o código | 10.1007/9783642010880 |
| Fuente del número o código | doi |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | vtls000353018 |
| 039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
| Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030927 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201405060314 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| -- | 201402180934 |
| -- | staff |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
| Lengua de catalogación | spa |
| Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
| Normas de descripción | rda |
| 050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
| Número de clasificación | TA329-348 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Abraham, Ajith. |
| Término indicativo de función/relación | editor. |
| 9 (RLIN) | 316139 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Foundations of Computational Intelligence Volume 4 : |
| Resto del título | Bio-Inspired Data Mining / |
| Mención de responsabilidad, etc. | edited by Ajith Abraham, Aboul-Ella Hassanien, André Ponce de Leon F. Carvalho. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | Berlin, Heidelberg : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer Berlin Heidelberg, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2009. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Otras características físicas | recurso en línea. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| Fuente | rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Nombre/término del tipo de medio | computadora |
| Código del tipo de medio | c |
| Fuente | rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| Fuente | rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
| Tipo de archivo | archivo de texto |
| Formato de codificación | |
| Fuente | rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE | |
| Mención de serie | Studies in Computational Intelligence, |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas | 1860-949X ; |
| Designación de volumen o secuencia | 204 |
| 500 ## - NOTA GENERAL | |
| Nota general | Springer eBooks |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Nota de contenido con formato | Bio-Inspired Approaches in Sequence and Data Streams -- Adaptive and Self-adaptive Techniques for Evolutionary Forecasting Applications Set in Dynamic and Uncertain Environments -- Sequence Pattern Mining -- Growing Self-Organizing Map for Online Continuous Clustering -- Synthesis of Spatio-temporal Models by the Evolution of Non-uniform Cellular Automata -- Bio-Inspired Approaches in Classification Problem -- Genetic Selection Algorithm and Cloning for Data Mining with GMDH Method -- Inducing Relational Fuzzy Classification Rules by Means of Cooperative Coevolution -- Post-processing Evolved Decision Trees -- Evolutionary Fuzzy and Swarm in Clustering Problems -- Evolutionary Fuzzy Clustering: An Overview and Efficiency Issues -- Stability-Based Model Order Selection for Clustering Using Multiple Cooperative Particle Swarms -- Genetic and Evolutionary Algorithms in Bioinformatics -- Data-Mining Protein Structure by Clustering, Segmentation and Evolutionary Algorithms -- A Clustering Genetic Algorithm for Genomic Data Mining -- Detection of Remote Protein Homologs Using Social Programming -- Bio-Inspired Approaches in Information Retrieval and Visualization -- Optimizing Information Retrieval Using Evolutionary Algorithms and Fuzzy Inference System -- Web Data Clustering -- Efficient Construction of Image Feature Extraction Programs by Using Linear Genetic Programming with Fitness Retrieval and Intermediate-Result Caching -- Mining Network Traffic Data for Attacks through MOVICAB-IDS. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | Recent advances in the computing and electronics technology, particularly in sensor devices, databases and distributed systems, are leading to an exponential growth in the amount of data stored in databases. It has been estimated that this amount doubles every 20 years. For some applications, this increase is even steeper. Databases storing DNA sequence, for example, are doubling their size every 10 months. This growth is occurring in several applications areas besides bioinformatics, like financial transactions, government data, environmental monitoring, satellite and medical images, security data and web. As large organizations recognize the high value of data stored in their databases and the importance of their data collection to support decision-making, there is a clear demand for sophisticated Data Mining tools. Data mining tools play a key role in the extraction of useful knowledge from databases. They can be used either to confirm a particular hypothesis or to automatically find patterns. In the second case, which is related to this book, the goal may be either to describe the main patterns present in dataset, what is known as descriptive Data Mining or to find patterns able to predict behaviour of specific attributes or features, known as predictive Data Mining. While the first goal is associated with tasks like clustering, summarization and association, the second is found in classification and regression problems. Computational tools or solutions based on intelligent systems are being used with great success in Data Mining applications. Nature has been very successful in providing clever and efficient solutions to different sorts of challenges and problems posed to organisms by ever-changing and unpredictable environments. It is easy to observe that strong scientific advances have been made when issues from different research areas are integrated. A particularly fertile integration combines biology and computing. Computational tools inspired on biological process can be found in a large number of applications. One of these applications is Data Mining, where computing techniques inspired on nervous systems; swarms, genetics, natural selection, immune systems and molecular biology have provided new efficient alternatives to obtain new, valid, meaningful and useful patterns in large datasets. This Volume comprises of 16 chapters, including an overview chapter, providing an up-to-date and state-of-the research on the application of Bio-inspired techniques for Data Mining. |
| 590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
| Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Hassanien, Aboul-Ella. |
| Término indicativo de función/relación | editor. |
| 9 (RLIN) | 316384 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Carvalho, André Ponce de Leon F. |
| Término indicativo de función/relación | editor. |
| 9 (RLIN) | 335928 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
| 9 (RLIN) | 299170 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9783642010873 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01088-0">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01088-0</a> |
| Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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