Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Using probabilistic dependencies improves the search of conductance-based compartmental neuron models
Año:2010
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
Conductance-based compartmental neuron models are traditionally used to investigate the electrophysiological properties of neurons. These models require a number of parameters to be adjusted to biological experimental data and this question can be posed as an optimization problem. In this paper we investigate the behavior of different estimation of distribution algorithms (EDAs) for this problem. We focus on studying the influence that the interactions between the neuron model conductances have in the complexity of the optimization problem. We support evidence that the use of these interactions during the optimization process can improve the EDA behavior.
Internacional
Si
Nombre congreso
8th European Conference on Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics, EvoBIO 2010
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Estambul, Turquía
Revisores
Si
ISBN o ISSN
3-642-12210-8
DOI
10.1007/978-3-642-12211-8_15
Fecha inicio congreso
07/04/2010
Fecha fin congreso
09/04/2010
Desde la página
170
Hasta la página
181
Título de las actas
Proceedings of the 8th European Conference on Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Roberto Santana Hermida (UPM)
  • Autor: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
  • Autor: Pedro Maria Larrañaga Mugica (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE GROUP
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de tecnología Biomédica CTB
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