布莱斯·汉查
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [第19条] 爱丽丝·拉康 , 布莱斯·汉查 , 米歇尔·塞巴格 :
表格数据的节约生成模型。 ECML/PKDD(8) 2024 : 55-72 [i2] 亚历克斯·兰斯 , 艾哈迈德·法尔 , 费代丽卡Granese , 布莱斯·汉查 , 乔·伊莉·塞勒姆 , 珍妮·戴尼尔·祖克 , 埃迪·普里夫蒂 :
ECGrecover:一种用于心电图信号完成的深度学习方法。 CoRR公司 abs/2406.16901 ( 2024 ) 2023 [公元19年] 奥雷连·博德 , 米拉德·拉菲·瓦希德 , Franck Augé , Farida Zehraoui公司 , 布莱斯·汉查 :
AttOmics:基于注意力的结构,用于从组学数据进行诊断和预测。 生物信息。 39 ( 补遗-1 ) : 94-102 ( 2023 ) [公元18年] 爱丽丝·拉康 , 米歇尔·塞巴格 , 布莱斯·汉查 :
基于GAN的转录组学数据增强:调查和比较评估。 生物信息。 39 ( 补遗-1 ) : 111-120 ( 2023 ) 2022 [公元17年] 布莱斯·汉查 , 维多利亚·布尔吉斯 , 法里达·泽拉乌伊 :
基于基因表达数据的癌症预测的深度学习和转移学习评估。 BMC生物信息。 23 ( 1 ) : 262 ( 2022 ) [i1] 阿尤布·阿布里奇 , 阿加西·吉鲁 , 布莱斯·汉查 :
SurvCaus:生存因果推理的表征平衡。 CoRR公司 abs/2203.15672 ( 2022 ) 2021 [公元16年] 维多利亚·布尔吉斯 , Farida Zehraoui公司 , 穆罕默德·本·哈姆杜恩 , 布莱斯·汉查 :
Deep GONet:基于基因本体的自解释深层神经网络,用于从基因表达数据进行表型预测。 BMC生物信息。 22-S系列 ( 10 ) : 455 ( 2021 ) [公元15年] 布莱斯·汉查 , Avner Bar-Hen公司 :
CASCARO:级联分类器以最小化预测成本。 模式识别。 莱特。 149 : 37-43 ( 2021 ) 2020 [公元14年] 布莱斯·汉查 , Farida Zehraoui公司 , 蒂娜·伊萨 , 马蒂厄·阿尔斯 :
基于基因表达的表型预测深度神经网络的生物学解释。 BMC生物信息。 21 ( 1 ) : 501 ( 2020 ) [第18条] Elies Gherbi公司 , 布莱斯·汉查 , Jean-Christophe Janodet女士 , 维托尔德·克劳德尔 :
深入学习车内入侵检测系统。 图标(4) 2020 : 50-58
2010 – 2019
2019 [j13] 布莱斯·汉查 :
性能可视化空间,用于带有拒绝选项的分类。 模式识别。 96 ( 2019 ) [第17条] Elies Gherbi公司 , 布莱斯·汉查 , Jean-Christophe Janodet女士 , 维托尔德·克劳德尔 :
用于异常检测的编码对抗网络。 ACML公司 2019 : 188-203 [c16] Matthieu文书 , 娜塔莉亚·索科洛夫斯卡 , 亚恩·切瓦莱尔 , 布莱斯·汉查 :
带弃权的可解释级联分类器。 AISTATS公司 2019 : 2312-2320 2018 [公元12年] 布莱斯·汉查 , 珍妮·戴尼尔·祖克 :
一种优化小样本数据分类禁区的方法。 专家系统。 申请。 95 : 153-161 ( 2018 ) [第15条] 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
控制和可视化外部绩效指标的精确回收权衡。 ECML/PKDD(1) 2018 : 687-702 2016 [c14] 布莱斯·汉查 , Avner Bar-Hen公司 :
在使用级联拒绝分类器进行个性化医疗时控制预测成本。 生物信息学 2016 : 42-50 2015 [第13条] 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
折衷决策-对绩效的评估。 EGC公司 2015 : 113-124 2014 [公元11年] 大卫·德农考特 , 布莱斯·汉查 , 珍妮·戴尼尔·祖克 :
高维小样本数据特征选择稳定性分析。 计算。 统计数据分析。 71 : 681-693 ( 2014 ) [第12条] 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
集成方法中双聚类解的聚合。 ICPRAM(精选论文) 2014 : 19-34 [第11条] 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
非监督一致性函数应用于群聚双聚类。 ICPRAM公司 2014 : 30-39 [第10条] 大卫·德农考特 , 布莱斯·汉查 , 珍妮·戴尼尔·祖克 :
高维和低样本数据集合特征选择的稳定性——聚合方法的影响。 ICPRAM公司 2014 : 325-330 【c9】 布莱斯·汉查 , 米歇尔·塞巴格 :
一类支持向量机与拒绝选项相结合的分类方法。 ECML/PKDD(1) 2014 : 547-562 2013 [公元10年] 布莱斯·汉查 , 爱德华·多尔蒂 :
当只有一个样本可用时,分类错误率的估计置信区间的可靠性。 模式识别。 46 ( 三 ) : 1067-1077 ( 2013 ) 【c8】 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
精确重新调用空间以更正双聚类的外部索引。 ICML(2) 2013 : 136-144 2012 [公元9年] 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
双集群任务的集成方法。 模式识别。 45 ( 11 ) : 3938-3949 ( 2012 ) [j8] 布莱斯·汉查 , Avner Bar-Hen公司 :
基因表达数据分类器性能的新度量。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 9 ( 5 ) : 1379-1386 ( 2012 ) [c7] 大卫·德农考特 , 布莱斯·汉查 , 珍妮·戴尼尔·祖克 :
高维和低样本基因表达分类任务特征选择稳定性的实验分析。 BIBE公司 2012 : 350-355 2011 [j7] 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
使用装袋方法对基因表达数据进行双聚类。 神经计算 74 ( 10 ) : 1595-1605 ( 2011 ) 【c6】 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
使用集合方法提高微阵列数据双聚类的生物相关性。 DEXA研讨会 2011 : 413-417 2010 [j6] 布莱斯·汉查 , 华建平 , 司马超 , 约翰·N·温斯坦 , 迈克尔·比特纳 , 爱德华·多尔蒂 :
ROC相关估计的小样本精度。 生物信息。 26 ( 6 ) : 822-830 ( 2010 ) [j5] 布莱斯·汉查 , 科尼利厄·亨利加 , 珍妮·戴尼尔·祖克 :
探索相互作用度量以识别信息丰富的基因对。 国际生物信息杂志。 Res.Appl.研究申请。 6 ( 6 ) : 628-642 ( 2010 ) 【c5】 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
用于微阵列数据的袋装双聚类。 ECAI公司 2010 : 1131-1132 【c4】 布莱斯·汉查 , 穆罕默德·纳迪夫 :
用于双聚类的Bagging:在微阵列数据中的应用。 ECML/PKDD(1) 2010 : 490-505 【c3】 马利克·萨贾德·艾哈迈德·纳迪姆 , 珍妮·戴尼尔·祖克 , 布莱斯·汉查 :
用于比较分类方法和拒绝选项的精度拒绝曲线(ARC)。 MLSB公司 2010 : 65-81
2000 – 2009
2008 【j4】 布莱斯·汉查 , 爱德华·多尔蒂 :
基因表达数据中带有拒绝选项的分类。 生物信息。 24 ( 17 ) : 1889-1895 ( 2008 ) 2007 [j3] 布莱斯·汉查 , 珍妮·戴尼尔·祖克 , 科尼利厄·亨利加 , 洛伦扎·塞塔 :
从协同对构建特征以改进基于微阵列的分类。 生物信息。 23 ( 21 ) : 2866-2872 ( 2007 ) [注2] 布莱斯·汉查 , 华建平 , 爱德华·多尔蒂 :
高维设置中真实和估计分类器错误的去相关。 EURASIP J.生物信息。 系统。 生物。 2007 ( 2007 ) 2005 【c2】 布莱斯·汉查 , 珍妮·戴尼尔·祖克 :
Exploiter l’information mutuelle inter-gènes pour réduire la dimension des données biopuces:une approche basée sur la construction automatique d'attributs.开发人员信息:自动化建筑属性。 CAP(管帽) 2005 : 247-262 【c1】 布莱斯·汉查 :
结合特征选择和特征构建改进高维数据的概念学习。 萨拉 2005 : 261-273 2003 [j1] 布莱斯·汉查 , 梅拉妮·考廷 , 阿瑞尔·贝尼斯 , 科尼利厄·亨利加 , 卡琳·克莱门特 , 珍妮·戴尼尔·祖克 :
使用基于原型的特征选择改进微阵列数据的分类。 SIGKDD探索。 5 ( 2 ) : 23-30 ( 2003 )