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1. WO2004008369 - A DECISION CRITERION BASED ON THE RESPONSES OF A TRAINED MODEL TO ADDITIONAL EXEMPLARS OF THE CLASSES

Publication Number WO/2004/008369
Publication Date 22.01.2004
International Application No. PCT/CA2003/000969
International Filing Date 27.06.2003
IPC
G06F 19/00 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
19Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific applications
CPC
G16B 25/00
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
25ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
Applicants
  • KORENBERG, Michael [CA]/[CA]
Inventors
  • KORENBERG, Michael
Agents
  • BERESKIN & PARR
Priority Data
60/391,59727.06.2002US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) A DECISION CRITERION BASED ON THE RESPONSES OF A TRAINED MODEL TO ADDITIONAL EXEMPLARS OF THE CLASSES
(FR) CRITERE DE DECISION FONDE SUR LES REPONSES D'UN MODELE EXPERIMENTAL A DES EXEMPLAIRES DES CLASSES
Abstract
(EN)
The present invention provides a method for class prediction in bioinformatics based on identifying is, nonlinear system that has been defined for carrying out a given classification task,information characteristic of exemplars from the classes to be distinguished is used to create training inputs, and the training outputs are representative of the class distinctions to be made. Nonlinear systems are found to approximate the defined input/output relations, and these nonlinear systems are then used to classify now data samples in another aspect of the invention, information characteristic of exemplars from one class are used to create a training input and output. A nonlinear system is found to approximate the created input/output relation and thus represent the class, and together with nonlinear systems found to represent the other classes, is used to classify new data samples.
(FR)
L'invention porte sur un procédé de prédiction de classe dans la bioinformatique fondé sur l'identification d'un système non linéaire qui a été défini afin d'effectuer une tâche de classification donnée. Des caractéristiques d'informations d'exemplaires issus des classes à distinguer servent à créer des entrées expérimentales et les sorties expérimentales représentent les distinctions de classe à réaliser. Des systèmes non linéaires servent à donner une approximation des relations entrée/sortie définies, et ces systèmes non linéaires sont ensuite utilisés pour classer de nouveaux échantillons de données. Dans un autre aspect de l'invention, des caractéristiques d'informations d'exemplaires issus d'une classe servent à créer une entrée et une sortie expérimentales. Un système non linéaire sert à donner une approximation de la relation entrée/sortie créée et représente par conséquent la classe et est utilisé, avec les systèmes non linaires permettant de représenter les autres classes, afin de classer les nouveaux échantillons de données.
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau