Neuware -Neste livro, mostramos a aplica��o de sistemas inteligentes e t�cnicas de otimiza��o no campo da engenharia interdisciplinar. No primeiro cap�tulo, descrevemos a utiliza��o de IS nomeadamente S-system para a infer�ncia de Gene Regulatory Network (GRN) a partir de dados de microarranjos de s�ries temporais no dom�nio da biologia computacional e bioinform�tica. No segundo cap�tulo, utilizamos uma t�cnica de otimiza��o proposta recentemente, denominada Elephant Swarm Water Search Algorithm (ESWSA), para a modelagem eficiente para previs�o e otimiza��o dos par�metros dos processos de retifica��o, que � um problema t�pico da engenharia mec�nica. No terceiro cap�tulo, usamos uma t�cnica de IA h�brida com a ajuda da �rvore de Decis�o e otimiza��o param�trica por Algoritmo Gen�tico na previs�o de Diabetes no campo da �rea biom�dica por meio da an�lise adequada de pequenos e grandes disjuntos presentes em conjuntos de dados m�dicos. No cap�tulo 4, usamos uma t�cnica h�brida de otimiza��o de busca de cuco (CSO) e otimiza��o de enxame de part�culas (PSO) no campo da energia renov�vel. No cap�tulo 5, uma t�cnica de otimiza��o h�brida usada por dois algoritmos evolutivos: algoritmo gen�tico e otimiza��o por enxame de part�culas no campo da mecatr�nica.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 136 pp. Portugiesisch.

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Bibliographic Details

Title: APLICA��O DE OTIMIZA��O E SISTEMA INTELIGENTE
Publisher: Edi��es Nosso Conhecimento Okt 2021
Publication Date: 2021
Language: Portuguese
ISBN 10: 6204156497
ISBN 13: 9786204156491
Binding: Taschenbuch
Condition: Neu
Dimensions: 220 millimeters width by 150 millimeters height by 9 millimeters depth
Weight: 221 grams

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Synopsis

Neste livro, mostramos a aplica��o de sistemas inteligentes e t�cnicas de otimiza��o no campo da engenharia interdisciplinar. No primeiro cap�tulo, descrevemos a utiliza��o de IS nomeadamente S-system para a infer�ncia de Gene Regulatory Network (GRN) a partir de dados de microarranjos de s�ries temporais no dom�nio da biologia computacional e bioinform�tica. No segundo cap�tulo, utilizamos uma t�cnica de otimiza��o proposta recentemente, denominada Elephant Swarm Water Search Algorithm (ESWSA), para a modelagem eficiente para previs�o e otimiza��o dos par�metros dos processos de retifica��o, que � um problema t�pico da engenharia mec�nica. No terceiro cap�tulo, usamos uma t�cnica de IA h�brida com a ajuda da �rvore de Decis�o e otimiza��o param�trica por Algoritmo Gen�tico na previs�o de Diabetes no campo da �rea biom�dica por meio da an�lise adequada de pequenos e grandes disjuntos presentes em conjuntos de dados m�dicos. No cap�tulo 4, usamos uma t�cnica h�brida de otimiza��o de busca de cuco (CSO) e otimiza��o de enxame de part�culas (PSO) no campo da energia renov�vel. No cap�tulo 5, uma t�cnica de otimiza��o h�brida usada por dois algoritmos evolutivos: algoritmo gen�tico e otimiza��o por enxame de part�culas no campo da mecatr�nica.

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