Hybrid Computational Intelligence : Challenges and Applications
Lingua: inglese
Editore: Academic Press, 2020
Serie: Libro 1 di 3 - Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
- Brossura
- Usato

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Codice articolo 39847729
- Titolo
- Hybrid Computational Intelligence : Challenges and Applications
- Autore
- Bhattacharyya, Siddhartha (EDT); Snasel, Vaclav (EDT); Gupta, Deepak (EDT); Khanna, Ashish (EDT)
- Editore
- Academic Press
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0128186992
- ISBN 13
- 9780128186992
- Serie
- Libro 1 di 3: Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding
Hybrid Computational Intelligence: Challenges and Utilities is a comprehensive resource that begins with the basics and main components of computational intelligence. It brings together many different aspects of the current research on HCI technologies, such as neural networks, support vector machines, fuzzy logic and evolutionary computation, while also covering a wide range of applications and implementation issues, from pattern recognition and system modeling, to intelligent control problems and biomedical applications. The book also explores the most widely used applications of hybrid computation as well as the history of their development.
Each individual methodology provides hybrid systems with complementary reasoning and searching methods which allow the use of domain knowledge and empirical data to solve complex problems.
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Informazioni sull’autore
Vaclav Snasel's research and development experience includes over 25 years in the Industry and Academia. He works in a multi-disciplinary environment involving artificial intelligence, multidimensional data indexing, conceptual lattice, information retrieval, semantic web, knowledge management, data compression, machine intelligence, neural network, web intelligence, data mining and applications to various real-world problems. He has authored/co-authored several refereed journal/conference papers and book chapters. In 2003 he became a visiting scientist in the Institute of Computer Science, Academy of Sciences of the Czech Republic. Since 2003 he has been vice-dean for Research and Science at Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, VSB-Technical University of Ostrava, Czech Republic. He has been a full professor since 2006. Before turning into a full time academic, he was working with industrial companies where he was involved in different industrial research and development projects for nearly 8 years. He received Ph.D. degree in Algebra and Geometry from Masaryk University, Brno, Czech Republic and a Master of Science degree from Palacky University, Olomouc, Czech Republic.
Dr. Aditya Khamparia has expertise in teaching, entrepreneurship, and research and development of 11 years. He is presently working as Assistant Professor in Babasaheb Bhimrao Ambedkar University, Satellite Centre, Amethi, India. He received his Ph.D. degree from Lovely Professional University, Punjab, India in May 2018. He has completed his M. Tech. from VIT University, Vellore, Tamil Nadu, India and B. Tech. from RGPV, Bhopal, Madhya Pradesh, India. He has completed his PDF from UNIFOR, Brazil. He has published around 105 research papers along with book chapters including more than 25 papers in SCI indexed Journals with cumulative impact factor of above 100 to his credit. Additionally, he has authored and edited eleven books. Furthermore, he has served the research field as a Keynote Speaker/Session Chair/Reviewer/TPC member/Guest Editor and many more positions in various conferences and journals. His research interest include machine learning, deep learning for biomedical health informatics, educational technologies, and computer vision.
Ashish Khanna is Professor in Department of Computer Science and Engineering, Maharaja Agrasen Institute of Technology, New Delhi, India, and is also a Visiting Professor at the University of Valladolid, Spain. His research interests include distributed systems, MANET, FANET, VANET, Internet of Things, and machine learning.
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