Résultats de recherche pour Soft computing Techniques for Breast Cancer Detection
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Soft computing Techniques for Breast Cancer Detection
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Scholars' Press Okt 2023, 2023
ISBN 10 : 6205521199
ISBN 13 : 9786205521199
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Soft Computing (SC) has emerged as a versatile tool for solving complex computational problems across various fields. SC leverages human-like recognition and learning capabilities to provide innovative solutions to real-world challenges. In an era of data explosion, effective data processing requires selecting key attributes for predictive modelling, leading to the demand for feature subset selection. Feature subset selection is a challenging NP-Hard problem, with various methods categorized into filter, wrapper, and embedded approaches. Metaheuristic algorithms, known for global search capabilities, have been harnessed for feature selection to maximize classification accuracy. With a focus on medical applications, this study explores computer-aided diagnosis, where population-based feature selection methods enhance classification accuracy by reducing analysis time. The research introduces two novel metaheuristic methods, Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) and Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), and compares them with established techniques. 92 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786205521199
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Soft computing Techniques for Breast Cancer Detection
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Soft computing Techniques for Breast Cancer Detection
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Soft Computing (SC) has emerged as a versatile tool for solving complex computational problems across various fields. SC leverages human-like recognition and learning capabilities to provide innovative solutions to real-world challenges. In an era of data e. N° de réf. du vendeur 1240484014
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ISBN 10 : 6205521199
ISBN 13 : 9786205521199
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Soft Computing (SC) has emerged as a versatile tool for solving complex computational problems across various fields. SC leverages human-like recognition and learning capabilities to provide innovative solutions to real-world challenges. In an era of data explosion, effective data processing requires selecting key attributes for predictive modelling, leading to the demand for feature subset selection. Feature subset selection is a challenging NP-Hard problem, with various methods categorized into filter, wrapper, and embedded approaches. Metaheuristic algorithms, known for global search capabilities, have been harnessed for feature selection to maximize classification accuracy. With a focus on medical applications, this study explores computer-aided diagnosis, where population-based feature selection methods enhance classification accuracy by reducing analysis time. The research introduces two novel metaheuristic methods, Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) and Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), and compares them with established techniques.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 92 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786205521199
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Taschenbuch. Etat : Neu. Soft computing Techniques for Breast Cancer Detection | Srinivasa Rao P (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2023 | Scholars' Press | EAN 9786205521199 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 127951173
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Soft Computing (SC) has emerged as a versatile tool for solving complex computational problems across various fields. SC leverages human-like recognition and learning capabilities to provide innovative solutions to real-world challenges. In an era of data explosion, effective data processing requires selecting key attributes for predictive modelling, leading to the demand for feature subset selection. Feature subset selection is a challenging NP-Hard problem, with various methods categorized into filter, wrapper, and embedded approaches. Metaheuristic algorithms, known for global search capabilities, have been harnessed for feature selection to maximize classification accuracy. With a focus on medical applications, this study explores computer-aided diagnosis, where population-based feature selection methods enhance classification accuracy by reducing analysis time. The research introduces two novel metaheuristic methods, Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) and Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), and compares them with established techniques. N° de réf. du vendeur 9786205521199
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