ترجمه مقاله Attribute and Case Selection for NN Classifier through Rough Sets and Naturally Inspired

::." target="_blank" href="#">.::محل تبلیغات شما::.
تبلیغات
تبلیغات
تبلیغات
تبلیغات
تبلیغات
ترجمه مقاله Attribute and Case Selection for NN Classifier through Rough Sets and Naturally Inspired

ترجمه مقاله Attribute and Case Selection for NN Classifier through Rough Sets and Naturally Inspired Algorithms

ترجمه مقاله : Attribute and Case Selection for NN Classifierthrough Rough Sets and Naturally Inspired Algorithms Abstract. Supervised classification is one of the mostactive research fields in the Artificial Intelligencecommunity. Nearest Neighbor (NN) is one of thesimplest and most consistently accurate approaches tosupervised classification. The training setpreprocessing is essential for obtaining high qualityclassification results. This paper introduces an attributeand case selection algorit ...


  • qpiona.blog.ir - مقاله پروژه تحقیق

    qpiona.blog.ir

    ترجمه مقاله Attribute and Case Selection for NN Classifier through Rough Sets and Naturally Inspired Algorithms. ترجمه مقاله Attribute and Case...

  • مقالات ثبت شده در مهندسی کامپیوتر

    https://www.tpbin.com/rss-article/27

    ... The purpose of this paper is to develop Artificial Neural Network (ANN)-based apple classifier. ... through the Voice of Kibera (VoK) case ... inspired algorithms.




  • برچسب ها : ,,,,
    مطالب مرتبط
    بخش نظرات این مطلب
    آخرین نظرات ثبت شده برای این مطلب را در زیر می بینید: برای دیدن نظرات بیشتر این پست روی شماره صفحه مورد نظر در زیر کلیک کنید:
    بخش نظرات برای پاسخ به سوالات و یا اظهار نظرات و حمایت های شما در مورد مطلب جاری است.
    پس به همین دلیل ازتون ممنون میشیم که سوالات غیرمرتبط با این مطلب را در انجمن های سایت مطرح کنید . در بخش نظرات فقط سوالات مرتبط با مطلب پاسخ داده خواهد شد .
    شما نیز نظری برای این مطلب ارسال نمایید:
    نام
    آدرس ایمیل
    وب سایت/بلاگ
    :) :( ;) :D
    ;)) :X :? :P
    :* =(( :O };-
    :B /:) =DD :S
    -) :-(( :-| :-))
    نظر خصوصی

     کد را وارد نمایید:

    آپلود عکس دلخواه: