بدائل البحث:
wolf optimization » whale optimization (توسيع البحث), swarm optimization (توسيع البحث), _ optimization (توسيع البحث)
data optimization » path optimization (توسيع البحث), dose optimization (توسيع البحث), art optimization (توسيع البحث)
binary based » library based (توسيع البحث), linac based (توسيع البحث), binary mask (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
based wolf » based whole (توسيع البحث), based work (توسيع البحث), based well (توسيع البحث)
data data » dna data (توسيع البحث), meta data (توسيع البحث)
wolf optimization » whale optimization (توسيع البحث), swarm optimization (توسيع البحث), _ optimization (توسيع البحث)
data optimization » path optimization (توسيع البحث), dose optimization (توسيع البحث), art optimization (توسيع البحث)
binary based » library based (توسيع البحث), linac based (توسيع البحث), binary mask (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
based wolf » based whole (توسيع البحث), based work (توسيع البحث), based well (توسيع البحث)
data data » dna data (توسيع البحث), meta data (توسيع البحث)
-
21
-
22
-
23
-
24
-
25
-
26
-
27
-
28
-
29
-
30
Mean fitness and standard deviation results of compared approaches on CEC2019 benchmark functions.
منشور في 2022الموضوعات: -
31
-
32
-
33
-
34
The result of the Wilcoxon test of presented COFFO against compared methods.
منشور في 2022الموضوعات: -
35
-
36
Convergence graphs for ten CEC 2019 benchmark functions and direct comparison between COFFO and FFO.
منشور في 2022الموضوعات: -
37
-
38
Parameter settings of the comparison algorithms.
منشور في 2024"…In this paper, we present an improved mountain gazelle optimizer (IMGO) based on the newly proposed mountain gazelle optimizer (MGO) and design a binary version of IMGO (BIMGO) to solve the feature selection problem for medical data. …"
-
39
-
40
The Pseudo-Code of the IRBMO Algorithm.
منشور في 2025"…To adapt to the feature selection problem, we convert the continuous optimization algorithm to binary form via transfer function, which further enhances the applicability of the algorithm. …"