Nature-Inspired Optimization Algorithms (eBook)
168 Seiten
De Gruyter (Verlag)
978-3-11-067615-0 (ISBN)
This book will focus on the involvement of data mining and intelligent computing methods for recent advances in Biomedical applications and algorithms of nature-inspired computing for Biomedical systems. The proposed meta heuristic or nature-inspired techniques should be an enhanced, hybrid, adaptive or improved version of basic algorithms in terms of performance and convergence metrics. In this exciting and emerging interdisciplinary area a wide range of theory and methodologies are being investigated and developed to tackle complex and challenging problems.
Today, analysis and processing of data is one of big focuses among researchers community and information society. Due to evolution and knowledge discovery of natural computing, related meta heuristic or bio-inspired algorithms have gained increasing popularity in the recent decade because of their significant potential to tackle computationally intractable optimization dilemma in medical, engineering, military, space and industry fields. The main reason behind the success rate of nature inspired algorithms is their capability to solve problems. The nature inspired optimization techniques provide adaptive computational tools for the complex optimization problems and diversified engineering applications.
Tentative Table of Contents/Topic Coverage:?
- Neural Computation
- Evolutionary Computing Methods
- Neuroscience driven AI Inspired Algorithms
- Biological System based algorithms
- Hybrid and Intelligent Computing Algorithms
- Application of Natural Computing
- Review and State of art analysis of Optimization algorithms
- Molecular and Quantum computing applications
- Swarm Intelligence
- Population based algorithm and other optimizations
A. Khamparia, Lovely Professional Univ.; A. Khanna, M. Agrasen Inst. of Techn., India; N. Nhu, B. Nguyen, Duy Tan University, Vietnam.
| Erscheint lt. Verlag | 8.2.2021 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Intelligent Biomedical Data Analysis |
| Intelligent Biomedical Data Analysis | |
| ISSN | ISSN |
| Zusatzinfo | 25 b/w and 29 col. ill., 20 b/w tbl. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge | |
| Schlagworte | Algorithmus • Big Data • Künstliche Intelligenz • Maschinelles Lernen |
| ISBN-10 | 3-11-067615-X / 311067615X |
| ISBN-13 | 978-3-11-067615-0 / 9783110676150 |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
EPUB (Wasserzeichen)Größe: 5,2 MB
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belletristik und Sachbüchern. Der Fließtext wird dynamisch an die Display- und Schriftgröße angepasst. Auch für mobile Lesegeräte ist EPUB daher gut geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür die kostenlose Software Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür eine kostenlose App.
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich
