Functional Brain Imaging with Multi-Objective Multi-Modal Evolutionary Optimization

Vojtech Krmicek 1, 2 Michèle Sebag 1, 2
1 TANC - Algorithmic number theory for cryptology
LIX - Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau], Inria Saclay - Ile de France, Polytechnique - X, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7161
Abstract : Functional brain imaging is a source of spatio-temporal data mining problems. A new framework hybridizing multi-objective and multi-modal optimization is proposed to formalize these data mining problems, and addressed through Evolutionary Computation (EC). The merits of EC for spatio-temporal data mining are demonstrated as the approach facilitates the modelling of the experts' requirements, and flexibly accommodates their changing goals.
Type de document :
Communication dans un congrès
Th. Runarsson et al. PPSN'06, Sep 2006, Reykjavik, Springer Verlag, 4193 (4193), pp.382-391, 2006, LNCS
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Contributeur : Marc Schoenauer <>
Soumis le : dimanche 26 novembre 2006 - 11:13:47
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:14
Document(s) archivé(s) le : mardi 6 avril 2010 - 23:24:15

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Vojtech Krmicek, Michèle Sebag. Functional Brain Imaging with Multi-Objective Multi-Modal Evolutionary Optimization. Th. Runarsson et al. PPSN'06, Sep 2006, Reykjavik, Springer Verlag, 4193 (4193), pp.382-391, 2006, LNCS. 〈inria-00116342〉

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