Boosting Atomic Orbit Search Using Dynamic-Based Learning for Feature Selection (Запись № 666030)

Подробно MARC
000 -Маркер
Поле контроля фиксированной длины 03403nlm1a2200529 4500
005 - Идентификатор версии
Поле контроля фиксированной длины 20231030042023.0
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\37234
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи RU\TPU\network\37231
100 ## - Данные общей обработки
Данные общей обработки 20211130a2021 k y0engy50 ba
101 0# - Язык ресурса
Язык текста, звукозаписи и т.д. английский
135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы
Кодированные данные для электронного ресурса drgn ---uucaa
181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания
Код вида содержания i
182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа
Код средства доступа electronic
200 1# - Заглавие и сведения об ответственности
Основное заглавие Boosting Atomic Orbit Search Using Dynamic-Based Learning for Feature Selection
Первые сведения об ответственности Mohamed Abd Elaziz, A. Laith, Yo. Dalia [et al.]
203 ## - Вид содержания и средство доступа
Вид содержания
Средство доступа
300 ## - Общие примечания
Текст примечания Title screen
320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя
Текст примечания [References: 57 tit.]
330 ## - Резюме или реферат
Текст примечания Feature selection (FS) is a well-known preprocess step in soft computing and machine learning algorithms. It plays a critical role in different real-world applications since it aims to determine the relevant features and remove other ones. This process (i.e., FS) reduces the time and space complexity of the learning technique used to handle the collected data. The feature selection methods based on metaheuristic (MH) techniques established their performance over all the conventional FS methods. So, in this paper, we presented a modified version of new MH techniques named Atomic Orbital Search (AOS) as FS technique. This is performed using the advances of dynamic opposite-based learning (DOL) strategy that is used to enhance the ability of AOS to explore the search domain. This is performed by increasing the diversity of the solutions during the searching process and updating the search domain. A set of eighteen datasets has been used to evaluate the efficiency of the developed FS approach, named AOSD, and the results of AOSD are compared with other MH methods. From the results, AOSD can reduce the number of features by preserving or increasing the classification accuracy better than other MH techniques.
461 ## - Уровень набора
Заглавие Mathematics
463 ## - Уровень физической единицы
Заглавие Vol. 9, iss. 21
Обозначение тома [2786, 17 p.]
Дата публикации 2021
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин электронный ресурс
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин труды учёных ТПУ
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин soft computing
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин machine learning
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин feature selection (FS)
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин metaheuristic (MH)
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин atomic orbital search (AOS)
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин dynamic opposite-based learning (DOL)
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин вычисления
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин машинное обучение
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин метаэвристика
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин атомно-орбитальные модели
701 #0 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Mohamed Abd Elaziz
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Laith
Часть имени, кроме начального элемента ввода A.
Расширение инициалов личного имени Abualigah
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Dalia
Часть имени, кроме начального элемента ввода Yo.
Расширение инициалов личного имени Yousri
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Oliva Navarro
Часть имени, кроме начального элемента ввода D. A.
Дополнения к именам, кроме дат specialist in the field of informatics and computer technology
-- Professor of Tomsk Polytechnic University
Даты 1983-
Расширение инициалов личного имени Diego Alberto
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\37366
701 #0 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Mohammed A. A. Al-Qaness
701 #0 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Mohammad H. Nadimi-Shahraki
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Ewees
Часть имени, кроме начального элемента ввода A. A.
Расширение инициалов личного имени Ahmed
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Songfeng
Часть имени, кроме начального элемента ввода L.
Расширение инициалов личного имени Lu
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Rehab
Часть имени, кроме начального элемента ввода A. I.
Расширение инициалов личного имени Ali Ibrahim
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Структурное подразделение Инженерная школа информационных технологий и робототехники
-- Отделение информационных технологий
-- 7951
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\23515
801 #2 - Источник записи
Страна RU
Организация 63413507
Дата составления 20211130
Правила каталогизации RCR
856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса https://doi.org/10.3390/math9212786
090 ## - System Control Numbers (Koha)
Koha biblioitem number (autogenerated) 666030
942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха)
Тип документа Computer Files

Нет доступных единиц.