拉贾特·K·德
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2020年–今天
2024 [公元47年] 查扬·迈特拉 , Dibyendu Bikash印章 , 拉贾特·K·德 :
NeuroDAVIS:用于数据可视化的神经网络模型。 神经计算 573 : 127182 ( 2024 ) [公元46年] Rituparna Sinha公司 , 拉贾特·库马尔·帕尔 , 拉贾特·库马尔·德 :
一种解决基于NGS的可映射性偏差的新方法,用于敏感检测DNA改变。 J.生物信息。 计算。 生物。 22 ( 三 ) : 2450009:1-2450009:18 ( 2024 ) [j45] 普拉森·杜塔 , 拉贾特·K·德 :
DN3MF:用于低秩近似非负矩阵分解的深度神经网络。 模式分析。 申请。 27 ( 4 ) : 112 ( 2024 ) [公元44年] Rituparna Sinha公司 , 拉贾特·库马尔·帕尔 , 拉贾特·K·德 :
启示:基因组学和基于NGS的核苷酸水平剖面的可扩展注释数据库。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 21 ( 1 ) : 155-168 ( 2024 ) [i3] 普拉森·杜塔 , 拉贾特·K·德 :
矩阵分解的输入引导多解构单重构神经网络模型。 CoRR公司 abs/2405.13449 ( 2024 ) [i2] 张涛(Tao Zhang) , Rajagopal文卡特萨拉马尼 , 拉贾特·K·德 , 布拉德利·A·马林 , 叶夫根尼·沃勒米奇克 :
共享基因组汇总统计数据中私人效用权衡的博弈论方法。 CoRR公司 abs/2406.01811 ( 2024 ) 2023 [公元43年] Dibyendu Bikash印章 , 维维克·达斯 , 拉贾特·K·德 :
CASSL:使用半监督学习的单细胞转录组数据的细胞类型注释方法。 申请。 因特尔。 53 ( 2 ) : 1287-1305 ( 2023 ) [公元42年] 苏索布汉·拜迪亚 , 桑哈扬·乔杜里 , 拉贾特·库马尔·德 :
一种新的CRISPR-MultiTargeter多智能体强化学习(CMT-MARL)算法,使用来自多个相似序列的混合评分识别可编辑目标区域。 申请。 因特尔。 53 ( 8 ) : 9562-9579 ( 2023 ) [第19条] 查扬·迈特拉 , Dibyendu Bikash印章 , 维维克·达斯 , 叶夫根尼·沃勒米奇克 , 拉贾特·K·德 :
UMINT-FS:UMINT引导的多组学数据集特征选择。 BIBM公司 2023 : 594-601 [电子2] 普拉迪普塔·马吉 , 黄廷文 , 尼基尔·帕尔 , 桑塔努·乔杜里 , 拉贾特·K·德 :
模式识别和机器智能-第十届国际会议,PReMI 2023,印度加尔各答,2023年12月12-15日,会议记录。 计算机科学课堂讲稿 14301, 施普林格 2023 ,国际标准图书编号 978-3-031-45169-0 [目录] [i1] 查扬·迈特拉 , Dibyendu Bikash印章 , 拉贾特·K·德 :
NeuroDAVIS:用于数据可视化的神经网络模型。 CoRR公司 腹肌/2304.01222 ( 2023 ) 2022 [公元41年] Rituparna Sinha公司 , 拉贾特·库马尔·帕尔 , 拉贾特·K·德 :
GenSeg和MR-GenSeg:一种新的分割算法及其基于并行MapReduce的方法,用于识别拷贝数变化的基因组区域。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 19 ( 1 ) : 443-454 ( 2022 ) [j40] 德布拉吉·戈什(Debraj Ghosh) , 拉贾特·K·德 :
块搜索随机模拟算法(BlSSSA):一种用于大型生化网络建模的快速随机模拟算法。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 19 ( 4 ) : 2111-2123 ( 2022 ) [公元39年] 阿比吉特·达斯古普塔 , 阿披实·巴克西 , 斯里贾尼·穆克吉 , Kuntal Das公司 , Soumyajet Talukdar公司 , 普拉蒂耶·查特吉 , 萨格尼克·蒙达尔 , Puspita达斯 , Subhrojit Ghosh公司 , 索姆档案管理员 , 普里萨·罗伊 , 里玛·昆都 , 阿卡什·萨卡尔 , 阿纳布·比斯瓦斯 , 卡内利亚·保罗 , 苏吉特·巴萨克 , 克里希南德·曼纳 , Chinmay Saha公司 , 萨蒂纳斯·穆霍帕迪亚(Satinath Mukhopadhyay) , 尼泰·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
大流行性冠状病毒病(COVID-19)的流行病学挑战:人工智能的作用。 WIRE数据挖掘知识。 发现。 12 ( 4 ) ( 2022 ) [第18条] Dibyendu Bikash印章 , 维维克·达斯 , 拉贾特·K·德 :
scARMF:基于关联规则挖掘的单细胞转录组学数据特征选择框架。 BIBM公司 2022 : 3144-3151 2020 [公元38年] 阿比吉特·达斯古普塔 , 尼玛莉亚·乔杜里 , 拉贾特·K·德 :
代谢途径工程:前景和应用。 计算。 方法生物识别程序。 192 : 105436 ( 2020 ) [公元37年] 阿比吉特·达斯古普塔 , 洛西亚娜·纳亚克 , Ritankar Das公司 , 黛巴斯·巴苏 , 普雷塔姆·钱德拉 , 拉贾特·K·德 :
从临床脑电图数据中识别癫痫患者特征的模式和规则挖掘。 芬丹。 信息学 176 ( 2 ) : 141-166 ( 2020 ) [公元36年] 里希卡·森 , 索姆纳特·泰戈尔 , 拉贾特·K·德 :
ASAPP:基于架构相似性的自动路径预测系统及其在宿主-病原相互作用中的应用。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 17 ( 2 ) : 506-515 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j35] 里希卡·森 , 索姆纳特·泰戈尔 , 拉贾特·K·德 :
基于聚类质量的非还原(CQNR)过采样技术和基于蛋白质3D结构的效应蛋白预测器(EPP3D)。 计算。 生物医药 112 ( 2019 ) [公元34年] 里希卡·森 , 洛西亚娜·纳亚克 , 拉贾特·K·德 :
PyPredT6:一种基于python的预测工具,用于识别VI型效应蛋白。 J.生物信息。 计算。 生物。 17 ( 三 ) : 1950019:1-1950019:18 ( 2019 ) [公元33年] 桑迪普·萨马达尔 , Rituparna Sinha公司 , 拉贾特·K·德 :
Map-Reduce范式下NGS数据的分布式处理与分析模型。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 16 ( 三 ) : 827-840 ( 2019 ) [c17] 阿比吉特·达斯古普塔 , Ritankar Das公司 , 洛西亚娜·纳亚克 , 阿希斯·达塔 , 拉贾特·K·德 :
中级癫痫脑电图数据的两级硅胶分类。 PReMI(2) 2019 : 184-192 2018 [公元32年] 英德拉尼射线 , 阿比吉特·达斯古普塔 , 拉贾特·K·德 :
琥珀酸在肥胖发病时加重NAFLD进展为肝癌: 生物信息学 模型。 J.生物信息。 计算。 生物。 16 ( 4 ) : 1850008:1-1850008:15 ( 2018 ) 2017 [公元31年] 英德拉尼射线 , 安妮迪亚·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
OCDD:一个肥胖和并存疾病数据库。 生物数据最小值。 10 ( 1 ) : 33:1-33:11 ( 2017 ) 【j30】 德布拉吉·戈什(Debraj Ghosh) , 拉贾特·K·德 :
复杂生化网络建模的慢更新随机模拟算法。 生物晶体。 162 : 135-146 ( 2017 ) [第16条] 阿比吉特·达斯古普塔 , 洛西亚娜·纳亚克 , Ritankar Das公司 , 黛巴斯·巴苏 , 普雷塔姆·钱德拉 , 拉贾特·K·德 :
癫痫患者临床脑电图数据的特征选择与模糊规则挖掘。 PReMI公司 2017 : 87-95 2016 [公元29年] 阿努帕姆·戈什 , 拉贾特·K·德 :
模糊相关关联挖掘:选择基因间改变的关联,以及一些可能介导某些癌症的标记基因。 申请。 软计算。 38 : 587-605 ( 2016 ) [公元28年] 洛西亚娜·纳亚克 , 尼泰·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
Wnt信号转导途径:模块、发展和进化。 BMC系统。 生物。 10 ( S-2段 ) : 44 ( 2016 ) 2015 [公元27年] 苏索布汉·拜迪亚 , 拉贾特·库马尔·德 :
一种使用人工蚂蚁系统的新型局部引导基因组重组技术。 申请。 因特尔。 43 ( 2 ) : 397-411 ( 2015 ) [公元26年] 索姆纳特·泰戈尔 , 拉贾特·K·德 :
参与1型糖尿病GAD和INS基因功能的某些代谢途径的进化生长:它们的结构和稳定性。 计算。 生物医药 61 : 19-35 ( 2015 ) [公元25年] 安妮迪亚·巴塔查里亚 , 尼玛莉亚·乔杜里 , 拉贾特·K·德 :
相对样本离群值(RSO)和加权样本相似性(WSS)的概念用于改进聚类基因的性能:协同功能和协同调节。 国际期刊Data Min.Bioninform。 11 ( 三 ) : 314-330 ( 2015 ) [第15条] 洛西亚娜·纳亚克 , 尼泰·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
Wnt信号转导途径的模块树。 BIBM公司 2015 : 43-48 [第14条] 阿比吉特·达斯古普塔 , Ritankar Das公司 , 洛西亚娜·纳亚克 , 拉贾特·K·德 :
使用临床EEG数据分析致痫性脑连接网络。 BIBM公司 2015 : 815-821 2014 [公元24年] 阿努帕姆·戈什 , 比比斯·钱德拉·达拉 , 拉贾特·K·德 :
使用神经模糊方法选择介导某些癌症的基因。 神经计算 133 : 122-140 ( 2014 ) [公元23年] 阿努帕姆·戈什 , 拉贾特·K·德 :
发展一种基于模糊熵的方法来检测致癌状态下改变的基因-基因相互作用。 J.智力。 模糊系统。 26 ( 6 ) : 2731-2746 ( 2014 ) 2013 [公元22年] 牟利达斯 , C.A.穆西 , 拉贾特·K·德 :
新陈代谢途径中靶向过量生产的硅内鉴定优化规则。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 10 ( 4 ) : 914-926 ( 2013 ) [第13条] 阿努帕姆·戈什 , 拉贾特·K·德 :
用于聚类验证的高斯模糊指数(GFI):高质量生物富集基因簇的鉴定和一些可能介导肺癌的基因的选择。 PReMI公司 2013 : 680-687 2012 [公元21年] 拉贾特·K·德 , 纳姆拉塔·托马尔 :
利用通量平衡分析模拟反馈抑制下的最佳中心碳代谢途径。 J.生物信息。 计算。 生物。 10 ( 6 ) ( 2012 ) [第12条] 牟利达斯 , C.A.穆西 , Subhasis Mukhopadhyay公司 , 拉贾特·K·德 :
计算最优调控路径的二阶学习算法。 秘鲁 2012 : 227-234 2011 [公元20年] 安妮迪亚·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
一种改进基因表达模式聚类的新噪声处理方法。 BMC生物信息。 12 ( S-7系列 ) : A3号 ( 2011 ) [公元19年] 索姆纳特·泰戈尔 , 拉贾特·K·德 :
检测代谢网络中的崩溃点。 计算。 生物化学。 35 ( 6 ) : 371-380 ( 2011 ) [第11条] 阿努帕姆·戈什 , 拉贾特·K·德 :
基于模糊熵的基因预测网络(GPN)开发方法:检测致癌状态下改变的依赖性。 业务连续性委员会 2011 : 320-324 [第10条] 拉贾特·K·德 , 阿努帕姆·戈什 :
肺癌基因筛选的神经模糊方法。 PReMI公司 2011 : 388-393 【c9】 安妮迪亚·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
一种处理基因表达模式中一类新异常的方法。 PReMI公司 2011 : 394-399 【c8】 洛西亚娜·纳亚克 , 拉贾特·K·德 :
Wnt信号通路模块的发展趋势。 PReMI公司 2011 : 400-405 2010 [公元18年] 安妮迪亚·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
平均相关聚类算法(ACCA),用于对表达值具有相似变异模式的共调控基因进行分组。 J.生物识别。 信息学 43 ( 4 ) : 560-568 ( 2010 )
2000 – 2009
2009 [公元17年] 安妮迪亚·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
用于确定一组共调控基因的双相关聚类算法。 生物信息。 25 ( 21 ) : 2795-2801 ( 2009 ) [公元16年] 拉贾特·K·德 , 阿努帕姆·戈什 :
语言识别系统用于识别介导肺腺癌发生的一些可能基因。 信息融合 10 ( 三 ) : 260-269 ( 2009 ) [公元15年] 拉贾特·K·德 , 阿努帕姆·戈什 :
从微阵列基因表达数据中识别重要基因的基于区间的模糊系统:在致癌发展中的应用。 J.生物识别。 信息学 42 ( 6 ) : 1022-1028 ( 2009 ) 【c7】 牟利达斯 , Subhasis Mukhopadhyay公司 , 拉贾特·K·德 :
一种基于约束的代谢途径优化方法。 PReMI公司 2009 : 193-198 2008 [公元14年] 安妮迪亚·巴塔查里亚 , 拉贾特·K·德 :
用于基因分组的分割相关聚类算法(DCCA):检测表达谱中的不同模式。 生物信息。 24 ( 11 ) : 1359-1366 ( 2008 ) [j13] 拉贾特·K·德 , 牟利达斯 , Subhasis Mukhopadhyay公司 :
将酶浓度纳入FBA并确定最佳代谢途径。 BMC系统。 生物。 2 : 65 ( 2008 ) 【c6】 C.A.穆西 , 牟利达斯 , 拉贾特·K·德 , Subhasis Mukhopadhyay公司 :
通过新的学习算法确定最佳代谢途径。 ICPR公司 2008 : 1-4 2007 [公元12年] 洛西亚娜·纳亚克 , 拉贾特·K·德 :
MAPK和钙信号通路模块化的算法:不同物种之间的比较分析。 J.生物识别。 信息学 40 ( 6 ) : 726-749 ( 2007 ) 【c5】 牟利达斯 , 拉贾特·K·德 , Subhasis Mukhopadhyay公司 :
基因调控途径的鉴定:一种规则化方法。 PReMI公司 2007 : 425-432 [电子1] 灰烬Ghosh , 拉贾特·K·德 , 桑卡尔·K·帕尔 :
模式识别和机器智能,第二届国际会议,PReMI 2007,印度加尔各答,2007年12月18-22日,会议记录。 计算机科学课堂讲稿 4815, 施普林格 2007 ,国际标准图书编号 978-3-540-77045-9 [目录] 2006 【c4】 拉贾特·K·德 , 安妮迪亚·巴塔查里亚 :
介导过敏性哮喘的高表达和低表达基因的鉴定。 国际能源署/美国国际能源署 2006 : 943-952 【c3】 拉贾特·K·德 , 卡斯图里·比斯瓦斯 :
基因表达动力学的连接模型和反向工程基因调控网络。 国际JCNN 2006 : 3813-3819 2005 【c2】 马来语Kumar Pakhira , 拉贾特·K·德 :
使用遗传算法进行功能优化的硬件流水线。 GECCO公司 2005 : 949-956 2003 [公元11年] 毛苏米·阿查里亚 , 拉贾特·K·德 , 马来语Kumar Kundu :
基于M波段小波包框架的多纹理分割特征提取及其神经模糊评价。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 因特尔。 25 ( 12 ) : 1639-1644 ( 2003 ) [公元10年] 毛苏米·阿查里亚 , 拉贾特·K·德 , 马来语Kumar Kundu :
基于小波特征的遥感图像分割及其在软计算框架中的评估。 IEEE传输。 地质科学。 远程。 传感器。 41 ( 12 ) : 2900-2905 ( 2003 ) 2002 [公元9年] 拉贾特·K·德 , Jayanta Basak公司 , 桑卡尔·K·帕尔 :
基于神经模糊方法的无监督特征提取。 模糊集系统。 126 ( 三 ) : 277-291 ( 2002 ) 2001 [j8] 拉贾特·K·德 , 桑卡尔·K·帕尔 :
用于选择案例的连接主义模型。 信息科学。 132 ( 1-4 ) : 179-194 ( 2001 ) [第1页] 拉贾特·K·德 , 桑卡尔·K·帕尔 :
基于案例的系统:用于选择案例的神经模糊方法。 基于案例推理中的软计算 2001 : 241-257 2000 [j7] 桑卡尔·K·帕尔 , 拉贾特·K·德 , Jayanta Basak公司 :
无监督特征评估:一种神经模糊方法。 IEEE传输。 神经网络学习。 系统。 11 ( 2 ) : 366-376 ( 2000 )
1990 – 1999
1999 [j6] 拉贾特·K·德 , Jayanta Basak公司 , 桑卡尔·K·帕尔 :
神经模糊特征评价与理论分析。 神经网络 12 ( 10 ) : 1429-1455 ( 1999 ) 1998 [j5] 桑卡尔·K·帕尔 , Jayanta Basak公司 , 拉贾特·K·德 :
模糊特征评价指标及关联实现。 信息科学。 105 ( 1-4 ) : 173-188 ( 1998 ) 【j4】 Jayanta Basak公司 , 拉贾特·K·德 , 桑卡尔·K·帕尔 :
模糊特征评价指标及关联实现Ⅱ。 理论分析。 信息科学。 111 ( 1-4 ) : 1-17 ( 1998 ) [j3] Jayanta Basak公司 , 拉贾特·K·德 , 桑卡尔·K·帕尔 :
使用神经模糊方法的无监督特征选择。 模式识别。 莱特。 19 ( 11 ) : 997-1006 ( 1998 ) 1997 [注2] 拉贾特·K·德 , 尼基尔·帕尔 , 桑卡尔·K·帕尔 :
特征分析:神经网络和模糊集理论方法。 模式识别。 30 ( 10 ) : 1579-1590 ( 1997 ) [j1] 苏什米塔·米特拉 , 拉贾特·K·德 , 桑卡尔·K·帕尔 :
用于分类和规则生成的基于知识的模糊MLP。 IEEE传输。 神经网络 8 ( 6 ) : 1338-1350 ( 1997 ) 1996 【c1】 桑卡尔·K·帕尔 , Jayanta Basak公司 , 拉贾特·K·德 :
特征选择:一种神经模糊方法。 ICNN公司 1996 : 1197-1202