بدائل البحث:
process optimization » model optimization (توسيع البحث)
whale optimization » swarm optimization (توسيع البحث)
data process » data processing (توسيع البحث), damage process (توسيع البحث), data access (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
binary task » binary mask (توسيع البحث)
يعرض 1 - 20 نتائج من 100 نتيجة بحث عن '(( binary data process optimization algorithm ) OR ( binary task whale optimization algorithm ))*', وقت الاستعلام: 0.46s تنقيح النتائج
  1. 1
    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
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  2. 2
    The result of the accuracy of tested algorithms.

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

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 3
    Feature selection ratio results for tested algorithms.

    Feature selection ratio results for tested algorithms. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  4. 4
    Best fitness value results for tested algorithms.

    Best fitness value results for tested algorithms. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  5. 5
    Mean fitness value results for tested algorithms.

    Mean fitness value results for tested algorithms. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  6. 6
    Standard deviation of fitness value results for tested algorithms.

    Standard deviation of fitness value results for tested algorithms. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  7. 7
    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
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  8. 8
    Optimizing Kernel Transformations to Handle Binary Class Imbalanced Dataset Classification

    Optimizing Kernel Transformations to Handle Binary Class Imbalanced Dataset Classification حسب Vaibhavi Patel (19843282)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  9. 9
    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
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  10. 10
    S1 Dataset - Novel chaotic oppositional fruit fly optimization algorithm for feature selection applied on COVID 19 patients’ health prediction

    S1 Dataset - Novel chaotic oppositional fruit fly optimization algorithm for feature selection applied on COVID 19 patients’ health prediction حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  11. 11
    The result of the best fitness value, mean fitness value, standard deviation of fitness value and feature selection ratio of algorithms on the COVID-19 dataset.

    The result of the best fitness value, mean fitness value, standard deviation of fitness value and feature selection ratio of algorithms on the COVID-19 dataset. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  12. 12
    An optimization process of the proposed hybrid BEOSA (HBEOSA) combining both SA and FFA methods into BEOSA.

    An optimization process of the proposed hybrid BEOSA (HBEOSA) combining both SA and FFA methods into BEOSA. حسب Olaide N. Oyelade (14047002)

    منشور في 2023
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  13. 13
    CEC 2019 benchmark characteristics.

    CEC 2019 benchmark characteristics. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  14. 14
    Results of Holm’s step-down procedure.

    Results of Holm’s step-down procedure. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  15. 15
    Friedman ranks of tested methods on CEC2019 benchmark functions.

    Friedman ranks of tested methods on CEC2019 benchmark functions. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  16. 16
    V-shaped transfer functions.

    V-shaped transfer functions. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  17. 17
    Resilts of Friedman and Iman-Davenport tests (<i>α</i> = 0.05).

    Resilts of Friedman and Iman-Davenport tests (<i>α</i> = 0.05). حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  18. 18
    Mean fitness and standard deviation results of compared approaches on CEC2019 benchmark functions.

    Mean fitness and standard deviation results of compared approaches on CEC2019 benchmark functions. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  19. 19
    Error rate convergence graphs.

    Error rate convergence graphs. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  20. 20
    COVID-19 dataset description.

    COVID-19 dataset description. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: