Metaheuristics for Data Clustering and Image Segmentation
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Beschreibung
In this book, differential evolution and its modified variants are applied to the clustering of data and images. Metaheuristics have emerged as potential algorithms for dealing with complex optimization problems, which are otherwise difficult to solve using traditional methods. In this regard, differential evolution is considered to be a highly promising technique for optimization and is being used to solve various real-time problems. The book studies the algorithms in detail, tests them on a range of test images, and carefully analyzes their performance. Accordingly, it offers a valuable reference guide for all researchers, students and practitioners working in the fields of artificial intelligence, optimization and data analytics. von Ramadas, Meera
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Über den Autor
- Gebunden
- 190 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 1066 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- hardcover
- 515 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- hardcover
- 352 Seiten
- Erschienen 2008
- Wiley-ISTE
- Gebunden
- 718 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Gebunden
- 320 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- Gebunden
- 330 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 296 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer




