بدائل البحث:
feature optimization » resource optimization (توسيع البحث), feature elimination (توسيع البحث), structure optimization (توسيع البحث)
model optimization » codon optimization (توسيع البحث), global optimization (توسيع البحث), based optimization (توسيع البحث)
data feature » data figure (توسيع البحث), each feature (توسيع البحث), a feature (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
image model » damage model (توسيع البحث), primate model (توسيع البحث), climate model (توسيع البحث)
feature optimization » resource optimization (توسيع البحث), feature elimination (توسيع البحث), structure optimization (توسيع البحث)
model optimization » codon optimization (توسيع البحث), global optimization (توسيع البحث), based optimization (توسيع البحث)
data feature » data figure (توسيع البحث), each feature (توسيع البحث), a feature (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
image model » damage model (توسيع البحث), primate model (توسيع البحث), climate model (توسيع البحث)
-
61
-
62
-
63
-
64
-
65
-
66
-
67
-
68
-
69
-
70
-
71
-
72
-
73
Melanoma Skin Cancer Detection Using Deep Learning Methods and Binary GWO Algorithm
منشور في 2025"…In this work, we propose a novel framework that integrates </p><p dir="ltr">Convolutional Neural Networks (CNNs) for image classification and a binary Grey Wolf Optimization (GWO) </p><p dir="ltr">algorithm for feature selection. …"
-
74
IRBMO vs. variant comparison adaptation data.
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. …"
-
75
-
76
-
77
The statistical description of the original data set of the patients (<i>n</i> = 162).
منشور في 2025الموضوعات: -
78
The list of parameters of the modified data set for machine learning (<i>n</i> = 162).
منشور في 2025الموضوعات: -
79
Pseudo Code of RBMO.
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. …"
-
80
P-value on CEC-2017(Dim = 30).
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. …"