A computa??o suave (SC) surgiu como uma ferramenta vers?til para resolver problemas computacionais complexos em v?rios dom?nios. A CS tira partido das capacidades de reconhecimento e aprendizagem semelhantes ?s humanas para fornecer solu??es inovadoras para os desafios do mundo real. Numa era de explos?o de dados, o processamento eficaz de dados exige a sele??o de atributos-chave para a modela??o preditiva, o que leva ? necessidade de sele??o de subconjuntos de caracter?sticas. A sele??o de subconjuntos de caracter?sticas ? um problema dif?cil de resolver, com v?rios m?todos categorizados em abordagens de filtro, de inv?lucro e incorporadas. Os algoritmos metaheur?sticos, conhecidos pelas suas capacidades de pesquisa global, t?m sido utilizados na sele??o de caracter?sticas para maximizar a precis?o da classifica??o. Com enfoque nas aplica??es m?dicas, este estudo explora o diagn?stico assistido por computador, em que os m?todos de sele??o de caracter?sticas baseados na popula??o melhoram a precis?o da classifica??o reduzindo o tempo de an?lise. A investiga??o introduz dois novos m?todos metaheur?sticos, o Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) e o Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), e compara-os com t?cnicas estabelecidas.
| Author: Srinivasa Rao P |
| Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento |
| Publication Date: Mar 26, 2024 |
| Number of Pages: 92 pages |
| Binding: Paperback or Softback |
| ISBN-10: 6207309995 |
| ISBN-13: 9786207309993 |
