- Trang chủ
- Luận án, luận văn
- Research on particle swarm optimization and its application on clustering: Doctor of Philosophy in Computer science/ Tran Dang Cong

Research on particle swarm optimization and its application on clustering: Doctor of Philosophy in Computer science/ Tran Dang Cong
Tác giả : Tran Dang Cong
Năm xuất bản : 2015
Nơi xuất bản : Wuhan
Mô tả vật lý : 182 p.: ill.; 30 cm 1 resume
Số phân loại : 005.741
Chủ đề : 1. 17. 2. Tin học. 3. 7. 4. 7. 5. Phân lớp dữ liệu. 6. Thuật toán PSO.
Thông tin chi tiết
Tóm tắt : | Nghiên cứu thuật toán tiến hoá PSO, được cải tiến thành nhiều thuật toán mới. Giải quyết bài toán tối ưu đơn và đa mục tiêu với số chiều lớn và tham số nhiều. Giải quyết bài toán tự động phân lớp dữ liệu và phân đoạn ảnh giúp nhận dạng và đoán nhận mẫu |
Thông tin dữ liệu nguồn
Thư viện | Ký hiệu xếp giá | Dữ liệu nguồn |
---|---|---|
![]() |
LA15.0842.1, LA15.0842.2, LA15.0842.3 |
https://opac.nlv.gov.vn/pages/opac/wpid-detailbib-id-606436.html |
Tài liệu cùng danh mục chủ đề
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán (phân tích và cài đặt trên C/C++) . T.2 / Trần Thông Quế
Tác giả : Trần Thông Quế
Nhà xuất bản : Thông tin và Truyền thông
Năm xuất bản : 2023
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán (phân tích và cài đặt trên C/C++) . T.1 / Trần Thông Quế
Tác giả : Trần Thông Quế
Nhà xuất bản : Thông tin và Truyền thông
Năm xuất bản : 2023
Lịch sử tiến hóa của dữ liệu từ kỉ nguyên duy lý đến kỉ nguyên các thuật toán / Chris Wiggins, Matthew L. Jones ; Trung Tùng, Quỳnh Anh (dịch)
Tác giả : Chris Wiggins, Matthew L. Jones ; Trung Tùng, Quỳnh Anh (dịch)
Nhà xuất bản : Thông tin và Truyền Thông
Năm xuất bản : 2025
Giáo trình hướng dẫn lý thuyết và kèm theo bài tập thực hành Oracle 11g : Dành cho học sinh - sinh viên . T.2 / Nguyễn Quảng Ninh, Nguyễn Nam Thuận
Tác giả : Nguyễn Quảng Ninh, Nguyễn Nam Thuận
Nhà xuất bản : Nxb Hồng Đức
Năm xuất bản : 2009
Một giải pháp dự đoán sở thích người dùng theo thời gian : : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Hệ thống thông tin / Lê Ngọc Quyền ; Nguyễn Hữu Hòa, Nguyễn Thái Nghe (Cán bộ hướng dẫn)
Tác giả : Lê Ngọc Quyền ; Nguyễn Hữu Hòa, Nguyễn Thái Nghe (Cán bộ hướng dẫn)
Nhà xuất bản : Trường Đại học Cần Thơ
Năm xuất bản : 2017
- Ấn phẩm định kỳ
- Research on particle swarm optimization and its application on clustering: Doctor of Philosophy in Computer science/ Tran Dang Cong
- Ấn phẩm định kỳ
- Research on particle swarm optimization and its application on clustering: Doctor of Philosophy in Computer science/ Tran Dang Cong
Ldr
|
|
01985aam 22007698a 4500
|
001
|
|
CLN251496778
|
005
|
__
|
20150908080929.0
|
008
|
__
|
150903s2015 ||||||engsd
|
041
|
0_
|
$aeng
|
082
|
04
|
$223$a005.741$bR200S
|
100
|
1_
|
$aTran Dang Cong
|
242
|
00
|
$aNghiên cứu thuật toán tiến hoá PSO và ứng dụng trong phân lớp dữ liệu
|
245
|
10
|
$aResearch on particle swarm optimization and its application on clustering:$bDoctor of Philosophy in Computer science/$cTran Dang Cong
|
260
|
__
|
$aWuhan,$c2015
|
300
|
__
|
$a182 p.:$bill.;$c30 cm$e1 resume
|
500
|
__
|
$aTittle in Chinese: 粒子群优化算法研究及其在数据聚类中的应用
|
502
|
__
|
$aWuhan university ; Defence: 17/5/2015
|
504
|
__
|
$aBibliogr.: p. 168-179
|
520
|
__
|
$aNghiên cứu thuật toán tiến hoá PSO, được cải tiến thành nhiều thuật toán mới. Giải quyết bài toán tối ưu đơn và đa mục tiêu với số chiều lớn và tham số nhiều. Giải quyết bài toán tự động phân lớp dữ liệu và phân đoạn ảnh giúp nhận dạng và đoán nhận mẫu
|
600
|
__
|
17
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
_7
|
$2Bộ TK TVQG$aTin học
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
650
|
__
|
7
|
651
|
__
|
7
|
651
|
__
|
7
|
651
|
__
|
7
|
653
|
__
|
$aPhân lớp dữ liệu
|
653
|
__
|
$aThuật toán PSO
|
852
|
|
$aNLV$bNLV$jLA15.0842.1
|
852
|
|
$aNLV$bNLV$jLA15.0842.2
|
852
|
|
$aNLV$bNLV$jLA15.0842.3
|
900
|
|
1
|
925
|
|
G
|
926
|
|
0
|
927
|
|
LA
|