Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloArtificial neural networks for small dataset analysis
Anno di pubblicazione2015
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Autore/iPasini, Antonello
Affiliazioni autoriCNR-IIA
Autori CNR e affiliazioni
  • ANTONELLO PASINI
Lingua/e
  • inglese
AbstractArtificial neural networks (ANNs) are usually considered as tools which can help to analyze cause-effect relationships in complex systems within a big-data framework. On the other hand, health sciences undergo complexity more than any other scientific discipline, and in this field large datasets are seldom available. In this situation, I show how a particular neural network tool, which is able to handle small datasets of experimental or observational data, can help in identifying the main causal factors leading to changes in some variable which summarizes the behaviour of a complex system, for instance the onset of a disease. A detailed description of the neural network tool is given and its application to a specific case study is shown. Recommendations for a correct use of this tool are also supplied.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da953
Pagine a960
Pagine totali8
RivistaJournal of thoracic disease (Print)
Attiva dal 2009
Editore: Pioneer Bioscience Publishing Company - Hong Kong
Paese di pubblicazione: Hong Kong
Lingua: inglese
ISSN: 2072-1439
Titolo chiave: Journal of thoracic disease (Print)
Titolo proprio: Journal of thoracic disease. (Print)
Titolo abbreviato: J. thorac. dis. (Print)
Numero volume della rivista7
Fascicolo della rivista5
DOI10.3978/j.issn.2072-1439.2015.04.61
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000355934800032)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-84930916857)
Parole chiaveNeural networks, small datasets, nonlinear regression, causal influences, complex systems
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • IIA — Istituto sull'inquinamento atmosferico
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • TA.P02.029.001 : Sviluppo e applicazione di modelli numerici atmosferici dalla scala urbana a quella continentale e globale
Progetti Europei-
Allegati
Paper
Descrizione: Pdf del paper
Tipo documento: application/pdf