Name: Soft-Computing-Techniken für die Erkennung von Brustkrebs (in German)
Price: 1223.00 ZAR
Availability: InStock
Author: P, Srinivasa Rao ; S, Vani Kumari ; Bheemavarapu, Pradeep Kumar
ISBN: 9786207309955

portada Soft-Computing-Techniken für die Erkennung von Brustkrebs (in German)

Soft-Computing-Techniken für die Erkennung von Brustkrebs (in German)

Type

Physical Book

Author

Srinivasa Rao P

Vani Kumari S

Pradeep Kumar Bheemavarapu

Publisher

Verlag Unser Wissen

Language

German

Pages

Format

Paperback

Dimensions

22.9 x 15.2 x 0.6 cm

Weight

0.15 kg.

ISBN13

9786207309955

Synopsis "Soft-Computing-Techniken für die Erkennung von Brustkrebs (in German)"

Soft Computing (SC) hat sich als vielseitiges Werkzeug für die Lösung komplexer Berechnungsprobleme in verschiedenen Bereichen erwiesen. SC nutzt menschenähnliche Erkennungs- und Lernfähigkeiten, um innovative Lösungen für reale Herausforderungen zu finden. In einer Ära der Datenexplosion erfordert eine effektive Datenverarbeitung die Auswahl von Schlüsselattributen für die Vorhersagemodellierung, was zu der Forderung nach einer Auswahl von Teilmengen von Merkmalen führt. Die Auswahl von Teilmengen von Merkmalen ist ein schwieriges NP-Hard-Problem, wobei verschiedene Methoden in Filter-, Wrapper- und eingebettete Ansätze unterteilt werden können. Metaheuristische Algorithmen, die für ihre globalen Suchfähigkeiten bekannt sind, wurden für die Merkmalsauswahl genutzt, um die Klassifizierungsgenauigkeit zu maximieren. Mit einem Schwerpunkt auf medizinischen Anwendungen wird in dieser Studie die computergestützte Diagnose untersucht, bei der populationsbasierte Merkmalsauswahlmethoden die Klassifizierungsgenauigkeit verbessern, indem sie die Analysezeit reduzieren. In der Studie werden zwei neue metaheuristische Methoden, der Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) und der Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), vorgestellt und mit etablierten Verfahren verglichen.

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