GVK - Gemeinsamer Verbundkatalog

Kopiebestellung | Speichern/Drucken | Merken

Ihre Aktion

suchen [und]

([PPN] Pica-Produktionsnummer)

757349609

| 1 Treffer

	PPN:	1652963731
	Titel:	Multidimensional Particle Swarm Optimization for Machine Learning and Pattern Recognition / by Serkan Kiranyaz, Turker Ince, Moncef Gabbouj
	Verfasser:	Kiranyaz, Serkan
	Sonst. Personen:	Ince, Turker ; Gabbouj, Moncef
	Ort/Jahr:	Berlin, Heidelberg ; s.l. : Springer Berlin Heidelberg ; Imprint: Springer, 2014
	Sprache/n:	Englisch
	Umfang:	Online-Ressource (XXVIII, 321 p. 95 illus., 78 illus. in color, online resource)
	Schriftenreihe:	Adaptation, Learning, and Optimization ; 15 SpringerLink : Bücher
	Anmerkung:	Description based upon print version of record
	Mehr zum Titel:	Chap. 1 IntroductionChap. 2 Optimization Techniques -- Chap. 3 Particle Swarm Optimization -- Chap. 4 Multidimensional Particle Swarm Optimization -- Chap. 5 Improving Global Convergence -- Chap. 6 Dynamic Data Clustering -- Chap. 7 Evolutionary Artificial Neural Networks -- Chap. 8 Personalized ECG Classification -- Chap. 9 Image Classification Through a Collective Network of Binary Classifiers -- Chap. 10 Evolutionary Feature Synthesis for Image Retrieval.
	Bibliogr. Zusammenhang:	Druckausg.: Multidimensional particle swarm optimization for machine learning and pattern recognition / Kiranyaz, Serkan. - Berlin : Springer, 2014, ISBN 978-3-642-37845-4
	ISBN:	978-3-642-37846-1 Weitere Ausgaben: 978-3-642-37845-4 (Printausgabe)
	Identifier:	DOI: 10.1007/978-3-642-37846-1
	Schlagwörter:	Partikel-Schwarm-Optimierung / Maschinelles Lernen / Mustererkennung Computer science ; Artificial intelligence ; Engineering ; Computer engineering ; Computer Science ; Computer science ; Artificial intelligence ; Engineering ; Computer engineering
	Klassifikation:	Library of Congress Classification: Q334-342 \| Q334-342 \| TJ210.2-211.495 Dewey Decimal Classification: 006.3 bicssc: UYQ bicssc: TJFM1 bisacsh: COM004000 Mathematics Subject Classification: 68-02 Research exposition (monographs, survey articles) Mathematics Subject Classification: 68T20 Problem solving (heuristics, search strategies, etc.) Mathematics Subject Classification: 68T05 Learning and adaptive systems Mathematics Subject Classification: 68T10 Pattern recognition, speech recognition
	Inhalt:	For many engineering problems we require optimization processes with dynamic adaptation as we aim to establish the dimension of the search space where the optimum solution resides and develop robust techniques to avoid the local optima usually associated with multimodal problems. This book explores multidimensional particle swarm optimization, a technique developed by the authors that addresses these requirements in a well-defined algorithmic approach. After an introduction to the key optimization techniques, the authors introduce their unified framework and demonstrate its advantages in challenging application domains, focusing on the state of the art of multidimensional extensions such as global convergence in particle swarm optimization, dynamic data clustering, evolutionary neural networks, biomedical applications and personalized ECG classification, content-based image classification and retrieval, and evolutionary feature synthesis. The content is characterized by strong practical considerations, and the book is supported with fully documented source code for all applications presented, as well as many sample datasets. The book will be of benefit to researchers and practitioners working in the areas of machine intelligence, signal processing, pattern recognition, and data mining, or using principles from these areas in their application domains. It may also be used as a reference text for graduate courses on swarm optimization, data clustering and classification, content-based multimedia search, and biomedical signal processing applications
	Links zum Titel:	https://doi.org/10.1007/978-3-642-37846-1 [Volltext] http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37846-1 [Volltext] (Lizenzpflichtig) https://zbmath.org/?q=an:1269.68011 [Zentralblatt MATH]
	Produktsigel:	ZDB-2-ENG 2014

Besitzende Bibliothek(en): Klicken Sie auf einen Bibliotheksnamen oder auf > Detailansicht

Aalen, Hochschule Aalen

Braunschweig, Universitätsbibliothek der TU <84>

Dresden, Hochschule für Technik und Wirtschaft

Esslingen, Hochschule Esslingen

Furtwangen, Hochschule Furtwangen

Hamburg, Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg <705>

Hamburg, Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg / Universität Hamburg <18>

Hamburg, Technische Universität Hamburg Universitätsbibliothek <830>

Heilbronn, Hochschulbibliothek Heilbronn

Karlsruhe, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) - KIT-Bibliothek

Konstanz, Bibliotheksservice-Zentrum Baden-Württemberg

Konstanz, HTWG Hochschulbibliothek Konstanz - Hochschule Technik, Wirtschaft und Gestaltung

Leipzig, Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig

Lörrach, Duale Hochschule Baden-Württemberg Lörrach, Zentralbibliothek

Magdeburg, Otto-von-Guericke-Universität, Universitätsbibliothek, Medizinische Zentralbibliothek <Ma 14>

Magdeburg, Otto-von-Guericke-Universitätsbibliothek <Ma9>

Mannheim, Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim

Mannheim, Hochschule Mannheim, Hochschulbibliothek

Offenburg, Hochschule Offenburg

Osnabrueck, Hochschule Osnabrueck - Bibliothek - <959>

Ravensburg, Duale Hochschule Baden-Württemberg Ravensburg

Reutlingen, Hochschulbibliothek Reutlingen

Ulm, Hochschule Ulm, Hochschule für Technik

Zwickau, Westsächsische Hochschule Zwickau

Bitte beachten Sie, dass nicht immer alle Materialien tatsächlich für die Ausleihe zur Verfügung stehen. Weitere Informationen erhalten Sie über den Katalog der jeweiligen Bibliothek durch Klick auf OPC.
subito Lieferbibliotheken sind in Rot dargestellt