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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.10
- 수록면
- 489 - 494 (6page)
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This paper presents a data mining technique for qualitative analysis of Hodgkin-Huxley model of cell excitability. Such problem cannot be solved analytically. Therefore we apply Monte-Carlo techniques for the generation of model parameters, and use data mining algorithm for classification of learning tuples obtained. As a result we attain a decision tree capable of classifying the excitability depending on the relationship between initial conditions and between rate constants. Details of software development and issues of computational complexity are presented. The software includes the package of Java-classes. An example for classification of excitability of three types is presented
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. MULTIVARIATE METHOD OF QUALITATIVE ANALYSIS
Ⅲ. SOFTWARE IMPLEMENTATION OF MULTIVARIATE METHOD
Ⅴ. CONCLUSIONS
REFERENCES
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