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Band 174

Rough Set Theory: A True Landmark in Data Analysis

148,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.10.2010

Herausgeber

Ajith Abraham + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

324

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,9 cm

Gewicht

517 g

Auflage

Softcover reprint of hardcover 1st edition 2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-10062-8

Beschreibung

Portrait

Dr. Ajith Abraham is Director of the Machine Intelligence Research (MIR) Labs, a global network of research laboratories with headquarters near Seattle, WA, USA. He is an author/co-author of more than 750 scientific publications. He is founding Chair of the International Conference of Computational Aspects of Social Networks (CASoN), Chair of IEEE Systems Man and Cybernetics Society Technical Committee on Soft Computing (since 2008), and a Distinguished Lecturer of the IEEE Computer Society representing Europe (since 2011).

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.10.2010

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Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

324

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,9 cm

Gewicht

517 g

Auflage

Softcover reprint of hardcover 1st edition 2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-10062-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Theoretical Contributions to Rough Set Theory.- Rough Sets on Fuzzy Approximation Spaces and Intuitionistic Fuzzy Approximation Spaces.- Categorical Innovations for Rough Sets.- Granular Structures and Approximations in Rough Sets and Knowledge Spaces.- On Approximation of Classifications, Rough Equalities and Rough Equivalences.- Rough Set Data Mining Activities.- Rough Clustering with Partial Supervision.- A Generic Scheme for Generating Prediction Rules Using Rough Sets.- Rough Web Caching.- Software Defect Classification: A Comparative Study of Rough-Neuro-fuzzy Hybrid Approaches with Linear and Non-linear SVMs.- Rough Hybrid Models to Classification and Attribute Reduction.- Rough Sets and Evolutionary Computation to Solve the Feature Selection Problem.- Nature Inspired Population-Based Heuristics for Rough Set Reduction.- Developing a Knowledge-Based System Using Rough Set Theory and Genetic Algorithms for Substation Fault Diagnosis.