Hybrid Intelligent Systems for Pattern Recognition Using Soft Computing : An Evolutionary Approach for Neural Networks and Fuzzy Systems
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2010
- Brossura
- Nuovo
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Codice articolo 9783642063251
- Titolo
- Hybrid Intelligent Systems for Pattern Recognition Using Soft Computing : An Evolutionary Approach for Neural Networks and Fuzzy Systems
- Autore
- Patricia Melin
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 364206325X
- ISBN 13
- 9783642063251
- Peso dell'articolo
- 441 grammi
- Dimensioni
- 235x155x16 mm
This monograph describes new methods for intelligent pattern recognition using soft computing techniques including neural networks, fuzzy logic, and genetic algorithms. Hybrid intelligent systems that combine several soft computing techniques are needed due to the complexity of pattern recognition problems. Hybrid intelligent systems can have different architectures, which have an impact on the efficiency and accuracy of pattern recognition systems, to achieve the ultimate goal of pattern recognition. This book also shows results of the application of hybrid intelligent systems to real-world problems of face, fingerprint, and voice recognition. This monograph is intended to be a major reference for scientists and engineers applying new computational and mathematical tools to intelligent pattern recognition and can be also used as a textbook for graduate courses in soft computing, intelligent pattern recognition, computer vision, or applied artificial intelligence.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This monograph describes new methods for intelligent pattern recognition using soft computing techniques including neural networks, fuzzy logic, and genetic algorithms. Hybrid intelligent systems that combine several soft computing techniques are needed due to the complexity of pattern recognition problems. Hybrid intelligent systems can have different architectures, which have an impact on the efficiency and accuracy of pattern recognition systems, to achieve the ultimate goal of pattern recognition. This book also shows results of the application of hybrid intelligent systems to real-world problems of face, fingerprint, and voice recognition. This monograph is intended to be a major reference for scientists and engineers applying new computational and mathematical tools to intelligent pattern recognition and can be also used as a textbook for graduate courses in soft computing, intelligent pattern recognition, computer vision, or applied artificial intelligence.
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