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Inhaltsangabe
Il Soft Computing (SC) è emerso come uno strumento versatile per la risoluzione di problemi computazionali complessi in vari campi. Il soft computing sfrutta le capacità di riconoscimento e di apprendimento simili a quelle umane per fornire soluzioni innovative alle sfide del mondo reale. In un'epoca di esplosione dei dati, un'efficace elaborazione dei dati richiede la selezione di attributi chiave per la modellazione predittiva, con conseguente richiesta di selezione di sottoinsiemi di caratteristiche. La selezione dei sottoinsiemi di caratteristiche è un problema NP-Hard, con vari metodi classificati in approcci di tipo filter, wrapper e embedded. Gli algoritmi meta-euristici, noti per le loro capacità di ricerca globale, sono stati utilizzati per la selezione delle caratteristiche per massimizzare l'accuratezza della classificazione. Con un'attenzione particolare alle applicazioni mediche, questo studio esplora la diagnosi assistita dal computer, dove i metodi di selezione delle caratteristiche basati sulla popolazione migliorano l'accuratezza della classificazione riducendo i tempi di analisi. La ricerca introduce due nuovi metodi meta-euristici, Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) e Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), e li confronta con tecniche consolidate.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Le Dr P Srinivasa Rao est professeur associé au département d'ingénierie des données du MVGR College of Engineering (Autonomous), Vizianagaram, Andhra Pradesh, Inde. Il a plus de 18 ans d'expérience dans le domaine de l'enseignement et de la recherche et est l'auteur de 35 publications, dont des livres, des articles de recherche et des chapitres de livres.
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Tecniche di soft computing per il rilevamento del cancro al seno
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il Soft Computing (SC) è emerso come uno strumento versatile per la risoluzione di problemi computazionali complessi in vari campi. Il soft computing sfrutta le capacità di riconoscimento e di apprendimento simili a quelle umane per fornire soluzioni innovative alle sfide del mondo reale. In un'epoca di esplosione dei dati, un'efficace elaborazione dei dati richiede la selezione di attributi chiave per la modellazione predittiva, con conseguente richiesta di selezione di sottoinsiemi di caratteristiche. La selezione dei sottoinsiemi di caratteristiche è un problema NP-Hard, con vari metodi classificati in approcci di tipo filter, wrapper e embedded. Gli algoritmi meta-euristici, noti per le loro capacità di ricerca globale, sono stati utilizzati per la selezione delle caratteristiche per massimizzare l'accuratezza della classificazione. Con un'attenzione particolare alle applicazioni mediche, questo studio esplora la diagnosi assistita dal computer, dove i metodi di selezione delle caratteristiche basati sulla popolazione migliorano l'accuratezza della classificazione riducendo i tempi di analisi. La ricerca introduce due nuovi metodi meta-euristici, Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) e Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), e li confronta con tecniche consolidate. Bestandsnummer des Verkäufers 9786207309986
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Il Soft Computing (SC) è emerso come uno strumento versatile per la risoluzione di problemi computazionali complessi in vari campi. Il soft computing sfrutta le capacità di riconoscimento e di apprendimento simili a quelle umane per fornire soluzioni innovative alle sfide del mondo reale. In un'epoca di esplosione dei dati, un'efficace elaborazione dei dati richiede la selezione di attributi chiave per la modellazione predittiva, con conseguente richiesta di selezione di sottoinsiemi di caratteristiche. La selezione dei sottoinsiemi di caratteristiche è un problema NP-Hard, con vari metodi classificati in approcci di tipo filter, wrapper e embedded. Gli algoritmi meta-euristici, noti per le loro capacità di ricerca globale, sono stati utilizzati per la selezione delle caratteristiche per massimizzare l'accuratezza della classificazione. Con un'attenzione particolare alle applicazioni mediche, questo studio esplora la diagnosi assistita dal computer, dove i metodi di selezione delle caratteristiche basati sulla popolazione migliorano l'accuratezza della classificazione riducendo i tempi di analisi. La ricerca introduce due nuovi metodi meta-euristici, Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) e Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), e li confronta con tecniche consolidate.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 88 pp. Italienisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786207309986
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Tecniche di soft computing per il rilevamento del cancro al seno | Srinivasa Rao P (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2024 | Edizioni Sapienza | EAN 9786207309986 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 128815540
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