Synopsis
Researchers and practitioners in food science and technology routinely face several challenges, related to sparseness and heterogeneity of data, as well as to the uncertainty in the measurements and the introduction of expert knowledge in the models. Evolutionary algorithms (EAs), stochastic optimization techniques loosely inspired by natural selection, can be effectively used to tackle these issues. In this book, we present a selection of case studies where EAs are adopted in real-world food applications, ranging from model learning to sensitivity analysis.
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À propos de l?auteur
Evelyne Lutton, INRA.
Nathalie Perrot, INRA.
Alberto Tonda, INRA.
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Résultats de recherche pour Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
Edité par
John Wiley & Sons, 2016
ISBN 10 : 1848218133
ISBN 13 : 9781848218130
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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John Wiley & Sons, 2016
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ISBN 13 : 9781848218130
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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John Wiley & Sons, 2016
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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ISTE Ltd and John Wiley and Sons Inc, 2016
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ISBN 13 : 9781848218130
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology (Hardcover)
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ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc, London, 2016
ISBN 10 : 1848218133
ISBN 13 : 9781848218130
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
Edité par
ISTE Ltd and John Wiley and Sons Inc, GB, 2016
ISBN 10 : 1848218133
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology (Computer Engineering: Metaheuristics Set)
Edité par
Wiley-ISTE 2015-11-20, 2015
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