Sinossi
Researchers and practitioners in food science and technology routinely face several challenges, related to sparseness and heterogeneity of data, as well as to the uncertainty in the measurements and the introduction of expert knowledge in the models. Evolutionary algorithms (EAs), stochastic optimization techniques loosely inspired by natural selection, can be effectively used to tackle these issues. In this book, we present a selection of case studies where EAs are adopted in real-world food applications, ranging from model learning to sensitivity analysis.
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Informazioni sull?autore
Evelyne Lutton, INRA.
Nathalie Perrot, INRA.
Alberto Tonda, INRA.
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Risultati della ricerca per Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
Editore:
ISTE Ltd and John Wiley and Sons Inc, 2016
ISBN 10: 1848218133
ISBN 13: 9781848218130
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology (Hardcover)
Editore:
ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc, London, 2016
ISBN 10: 1848218133
ISBN 13: 9781848218130
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology
Editore:
ISTE Ltd and John Wiley and Sons Inc, GB, 2016
ISBN 10: 1848218133
ISBN 13: 9781848218130
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Hardback. Condizione: New. Researchers and practitioners in food science and technology routinely face several challenges, related to sparseness and heterogeneity of data, as well as to the uncertainty in the measurements and the introduction of expert knowledge in the models. Evolutionary algorithms (EAs), stochastic optimization techniques loosely inspired by natural selection, can be effectively used to tackle these issues. In this book, we present a selection of case studies where EAs are adopted in real-world food applications, ranging from model learning to sensitivity analysis. Codice articolo LU-9781848218130
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Technology (Computer Engineering: Metaheuristics Set)
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
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