Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Verifică starea comenzii

Faceți parte dintr-o comunitate de iubitori de cărți din întreaga lume și beneficiați de o mulțime de avantaje Creați-vă un cont gratuit

Transport gratuit la punctele de livrare Pick Up peste 349.00 lei

Packeta 15.00 lei Serviciul de curierat Cargus 28.00 lei Easybox 20.00 lei FAN Courier 20.00 lei Punct FAN 16.00 lei Punct DPD 17.00 lei Curier DPD 25.00 lei

Contact

Cum să cumpăr

Ajutor

Contul meu

▸ Gol :-(

Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Clustering Gene Expression Data Using Modified Cuckoo Search Algorithm

Name: Clustering Gene Expression Data Using Modified Cuckoo Search Algorithm
Brand: LAP Lambert Academic Publishing
SKU: 19384495
Price: 168.13 RON
Availability: InStock
Author: Pandi Malaisamy
ISBN: 9786139582136

Pandi Malaisamy

Limba

engleză

Carte Carte broșată

Codul Libristo: 19384495

Editura LAP Lambert Academic Publishing, noiembrie 2017

The Cuckoo Search (CS) is a metaheuristic optimization algorithm. It is very simple and has only a f... Descrierea completă

Codul Libristo: 19384495

78 b

168.13 lei

În depozitul extern Expediem în 5-8 zile

Până la 30 de zile pentru returnare

Clienții au cumpărat de asemenea

Digitales Unterrichtspaket, CD-ROM Julia Braun-Podeschwa

CD digital

166.15 lei

Que necesitas saber si la epilepsia ha tocado tu vida Dr Olgica Laban Grant

Carte broșată

81.77 lei

Al pie de la letra Víctor Jiménez

Carte broșată

56.94 lei

COMPORTAMIENTO ORGANIZACIONAL 3 EDICION IDALBERTO CHIAVENETO

Carte broșată

225.70 lei

Partir Tina Seskis

Carte broșată

62.34 lei

The Cuckoo Search (CS) is a metaheuristic optimization algorithm. It is very simple and has only a few parameters to adjust. Nevertheless, CS not converges easily while using Levy flight for generating a new solution. In order to overcome the problem associated with CS the Cuckoo Search with Differential Evolution (DE) is proposed to cluster the gene expression data. Here, the fractions of worst nests are destroyed and new eggs for the nests are generated by using agent position generation of DE. The global search area is enhanced through DE by finding the true global minimum. DE has fast convergence and few control parameters to adjust.