بدائل البحث:
selection algorithm » detection algorithm (توسيع البحث), detection algorithms (توسيع البحث)
figure selection » feature selection (توسيع البحث), figure collection (توسيع البحث), site selection (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
swarm » warm (توسيع البحث)
يعرض 1 - 20 نتائج من 95 نتيجة بحث عن '(( binary data figure selection algorithm ) OR ( binary image swarm optimization algorithm ))', وقت الاستعلام: 0.45s تنقيح النتائج
  1. 1
    The result of the accuracy of tested algorithms.

    The result of the accuracy of tested algorithms. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  2. 2
    a) Accuracy and b) selected feature size of algorithms on the COVID-19 dataset.

    a) Accuracy and b) selected feature size of algorithms on the COVID-19 dataset. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 3
    The flowchart showing the optimization process of the hybrid methods using BEOSA as the base algorithm and SA and FFA as integrated algorithms.

    The flowchart showing the optimization process of the hybrid methods using BEOSA as the base algorithm and SA and FFA as integrated algorithms. حسب Olaide N. Oyelade (14047002)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  4. 4
    Boxplots analysis of the tested algorithms using average error rate across 21 datasets.

    Boxplots analysis of the tested algorithms using average error rate across 21 datasets. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  5. 5
    Binary leaf image rotated anti-clock wise from the origin degree to 40<sup><i>o</i></sup>, 80<sup><i>o</i></sup>, 120<sup><i>o</i></sup>, and 160<sup><i>o</i></sup> from left to right respectively to verify rotation invariance with their corresponding curve-fitted data.

    Binary leaf image rotated anti-clock wise from the origin degree to 40<sup><i>o</i></sup>, 80<sup><i>o</i></sup>, 120<sup><i>o</i></sup>, and 160<sup><i>o</i></sup> from left to ri... حسب Ali Ahmed (2567584)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  6. 6
    Convergence curves of the IMGO algorithm and comparison algorithms on functions <i>f</i>14−<i>f</i>23.

    Convergence curves of the IMGO algorithm and comparison algorithms on functions <i>f</i>14−<i>f</i>23. حسب Ying Li (38224)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  7. 7
    Convergence curves of the IMGO algorithm and comparison algorithms on functions <i>f</i>8−<i>f</i>13.

    Convergence curves of the IMGO algorithm and comparison algorithms on functions <i>f</i>8−<i>f</i>13. حسب Ying Li (38224)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  8. 8
    Representation of the feature selection algorithm.

    Representation of the feature selection algorithm. حسب Betty Wutzl (6945248)

    منشور في 2019
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  9. 9
    The workflow of SCARS-Logistic algorithm.

    The workflow of SCARS-Logistic algorithm. حسب Maryam Sadiq (7046903)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  10. 10
    Comparative analysis of algorithm convergence on medical datasets.

    Comparative analysis of algorithm convergence on medical datasets. حسب Ying Li (38224)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  11. 11
    Convergence curve of feature selection algorithms across 11 datasets with KNN classifier.

    Convergence curve of feature selection algorithms across 11 datasets with KNN classifier. حسب Yi Wei Tye (22208735)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  12. 12
    Numerical example for determining the optimal number of clusters in Algorithm 2.

    Numerical example for determining the optimal number of clusters in Algorithm 2. حسب Yi Wei Tye (22208735)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  13. 13
    Feature selection.

    Feature selection. حسب Rajan Vohra (10689820)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  14. 14
    The PCA plots of the data distribution (mRNA) projected onto two principal components selected from PC1 through PC12.

    The PCA plots of the data distribution (mRNA) projected onto two principal components selected from PC1 through PC12. حسب Aninda Astuti (21736334)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  15. 15
    The PCA plots of the data distribution (mRNA) projected onto two principal components selected from PC1 through PC11.

    The PCA plots of the data distribution (mRNA) projected onto two principal components selected from PC1 through PC11. حسب Aninda Astuti (21736334)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  16. 16
    The PCA plots of the data distribution (mRNA) projected onto two principal components selected from PC1 through PC10.

    The PCA plots of the data distribution (mRNA) projected onto two principal components selected from PC1 through PC10. حسب Aninda Astuti (21736334)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  17. 17
    IRBMO vs. feature selection algorithm boxplot.

    IRBMO vs. feature selection algorithm boxplot. حسب Chenyi Zhu (9383370)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  18. 18
    Predictor Retention Criteria for Binary Risk Factors. Pseudo-Prospective Validation Cohort = September 2022.

    Predictor Retention Criteria for Binary Risk Factors. Pseudo-Prospective Validation Cohort = September 2022. حسب Terrence J. Lee-St. John (19532684)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  19. 19
    Error rate convergence graphs.

    Error rate convergence graphs. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  20. 20
    Convergence graphs for ten CEC 2019 benchmark functions and direct comparison between COFFO and FFO.

    Convergence graphs for ten CEC 2019 benchmark functions and direct comparison between COFFO and FFO. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: