Neste livro, mostramos a aplicação de sistemas inteligentes e técnicas de otimização no campo da engenharia interdisciplinar. No primeiro capítulo, descrevemos a utilização de IS nomeadamente S-system para a inferência de Gene Regulatory Network (GRN) a partir de dados de microarranjos de séries temporais no domínio da biologia computacional e bioinformática. No segundo capítulo, utilizamos uma técnica de otimização proposta recentemente, denominada Elephant Swarm Water Search Algorithm (ESWSA), para a modelagem eficiente para previsão e otimização dos parâmetros dos processos de retificação, que é um problema típico da engenharia mecânica. No terceiro capítulo, usamos uma técnica de IA híbrida com a ajuda da Árvore de Decisão e otimização paramétrica por Algoritmo Genético na previsão de Diabetes no campo da área biomédica por meio da análise adequada de pequenos e grandes disjuntos presentes em conjuntos de dados médicos. No capítulo 4, usamos uma técnica híbrida de otimização de busca de cuco (CSO) e otimização de enxame de partículas (PSO) no campo da energia renovável. No capítulo 5, uma técnica de otimização híbrida usada por dois algoritmos evolutivos: algoritmo genético e otimização por enxame de partículas no campo da mecatrônica.
Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
EUR 9,70 expédition depuis Allemagne vers France
Destinations, frais et délaisVendeur : moluna, Greven, Allemagne
Etat : New. N° de réf. du vendeur 519480133
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Neste livro, mostramos a aplicação de sistemas inteligentes e técnicas de otimização no campo da engenharia interdisciplinar. No primeiro capítulo, descrevemos a utilização de IS nomeadamente S-system para a inferência de Gene Regulatory Network (GRN) a partir de dados de microarranjos de séries temporais no domínio da biologia computacional e bioinformática. No segundo capítulo, utilizamos uma técnica de otimização proposta recentemente, denominada Elephant Swarm Water Search Algorithm (ESWSA), para a modelagem eficiente para previsão e otimização dos parâmetros dos processos de retificação, que é um problema típico da engenharia mecânica. No terceiro capítulo, usamos uma técnica de IA híbrida com a ajuda da Árvore de Decisão e otimização paramétrica por Algoritmo Genético na previsão de Diabetes no campo da área biomédica por meio da análise adequada de pequenos e grandes disjuntos presentes em conjuntos de dados médicos. No capítulo 4, usamos uma técnica híbrida de otimização de busca de cuco (CSO) e otimização de enxame de partículas (PSO) no campo da energia renovável. No capítulo 5, uma técnica de otimização híbrida usada por dois algoritmos evolutivos: algoritmo genético e otimização por enxame de partículas no campo da mecatrônica. 136 pp. Portugiesisch. N° de réf. du vendeur 9786204156491
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Neste livro, mostramos a aplicação de sistemas inteligentes e técnicas de otimização no campo da engenharia interdisciplinar. No primeiro capítulo, descrevemos a utilização de IS nomeadamente S-system para a inferência de Gene Regulatory Network (GRN) a partir de dados de microarranjos de séries temporais no domínio da biologia computacional e bioinformática. No segundo capítulo, utilizamos uma técnica de otimização proposta recentemente, denominada Elephant Swarm Water Search Algorithm (ESWSA), para a modelagem eficiente para previsão e otimização dos parâmetros dos processos de retificação, que é um problema típico da engenharia mecânica. No terceiro capítulo, usamos uma técnica de IA híbrida com a ajuda da Árvore de Decisão e otimização paramétrica por Algoritmo Genético na previsão de Diabetes no campo da área biomédica por meio da análise adequada de pequenos e grandes disjuntos presentes em conjuntos de dados médicos. No capítulo 4, usamos uma técnica híbrida de otimização de busca de cuco (CSO) e otimização de enxame de partículas (PSO) no campo da energia renovável. No capítulo 5, uma técnica de otimização híbrida usada por dois algoritmos evolutivos: algoritmo genético e otimização por enxame de partículas no campo da mecatrônica. N° de réf. du vendeur 9786204156491
Quantité disponible : 1 disponible(s)