بدائل البحث:
features optimization » feature optimization (توسيع البحث), mixture optimization (توسيع البحث), resource optimization (توسيع البحث)
based optimization » whale optimization (توسيع البحث)
state features » scale features (توسيع البحث), shape features (توسيع البحث), image features (توسيع البحث)
primary risk » primary aim (توسيع البحث), primary role (توسيع البحث)
binary state » binary image (توسيع البحث), binary data (توسيع البحث)
يعرض 1 - 20 نتائج من 151 نتيجة بحث عن '(( primary risk based optimization algorithm ) OR ( binary state features optimization algorithm ))', وقت الاستعلام: 0.95s تنقيح النتائج
  1. 1
    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:
  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
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 3
    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:
  4. 4
    Control parameter settings for comparative feature selection methods.

    Control parameter settings for comparative feature selection methods. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  5. 5
    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:
  6. 6
    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:
  7. 7
    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:
  8. 8
    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:
  9. 9
    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:
  10. 10
    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:
  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
    CEC 2019 benchmark characteristics.

    CEC 2019 benchmark characteristics. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  13. 13
    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:
  14. 14
    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:
  15. 15
    V-shaped transfer functions.

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

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  16. 16
    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:
  17. 17
    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:
  18. 18
    Error rate convergence graphs.

    Error rate convergence graphs. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

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

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

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  20. 20
    The result of the Wilcoxon test of presented COFFO against compared methods.

    The result of the Wilcoxon test of presented COFFO against compared methods. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: