Computer Engineering Department Yildiz Technical University İstanbul Turkey;
Electronics and Communication Engineering Department Yildiz Technical University İstanbul Turkey;
Classification algorithms; Particle swarm optimization; Training; Computers; Computational efficiency; Standards; Lungs;
机译:二元按位人造蜜蜂殖民地作为Taguchi的T-Method中的特征选择优化方法
机译:基于生物地理的优化(BBO),人造蜜蜂(ABC)和支持向量机(SVM)的SAR图像分类的最佳特征选择:优化和机器学习的组合方法
机译:具有改进的二元人工蜂菌落算法的特征选择,微阵列数据
机译:特征选择二元人工菌落优化方法的比较研究
机译:通过约束人工蜂殖民地优化的自主车辆路径规划方法
机译:基于人工蜂群算法和支持向量机的医学数据集特征选择方法
机译:基于粒子群优化(PSO)的混合方法,人工蜜蜂菌落(ABC)特征选择和支持向量机的基因选择