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GURBYCH, A. « METHOD SUPER LEARNING FOR DETERMINATION OF MOLECULAR RELATIONSHIP ». Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences 307, no 2 (2 mai 2022) : 14–24. http://dx.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-307-2-14-24.
Texte intégralACOSTA-MENDOZA, NIUSVEL, ALICIA MORALES-REYES, HUGO JAIR ESCALANTE et ANDRÉS GAGO-ALONSO. « LEARNING TO ASSEMBLE CLASSIFIERS VIA GENETIC PROGRAMMING ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 28, no 07 (14 octobre 2014) : 1460005. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001414600052.
Texte intégralSiswoyo, Bambang, Zuraida Abal Abas, Ahmad Naim Che Pee, Rita Komalasari et Nano Suryana. « Ensemble machine learning algorithm optimization of bankruptcy prediction of bank ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 11, no 2 (1 juin 2022) : 679. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v11.i2.pp679-686.
Texte intégralHuang, Haifeng, Lei Huang, Rongjia Song, Feng Jiao et Tao Ai. « Bus Single-Trip Time Prediction Based on Ensemble Learning ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (11 août 2022) : 1–24. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6831167.
Texte intégralRuaud, Albane, Niklas Pfister, Ruth E. Ley et Nicholas D. Youngblut. « Interpreting tree ensemble machine learning models with endoR ». PLOS Computational Biology 18, no 12 (14 décembre 2022) : e1010714. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010714.
Texte intégralKhanna, Samarth, et Kabir Nagpal. « Sign Language Interpretation using Ensembled Deep Learning Models ». ITM Web of Conferences 53 (2023) : 01003. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20235301003.
Texte intégralAlazba, Amal, et Hamoud Aljamaan. « Software Defect Prediction Using Stacking Generalization of Optimized Tree-Based Ensembles ». Applied Sciences 12, no 9 (30 avril 2022) : 4577. http://dx.doi.org/10.3390/app12094577.
Texte intégralSonawane, Deepkanchan Nanasaheb. « Ensemble Learning For Increasing Accuracy Data Models ». IOSR Journal of Computer Engineering 9, no 1 (2013) : 35–37. http://dx.doi.org/10.9790/0661-0913537.
Texte intégralLi, Ziyue, Kan Ren, Yifan Yang, Xinyang Jiang, Yuqing Yang et Dongsheng Li. « Towards Inference Efficient Deep Ensemble Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8711–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26048.
Texte intégralAbdillah, Abid Famasya, Cornelius Bagus Purnama Putra, Apriantoni Apriantoni, Safitri Juanita et Diana Purwitasari. « Ensemble-based Methods for Multi-label Classification on Biomedical Question-Answer Data ». Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence 8, no 1 (26 avril 2022) : 42–50. http://dx.doi.org/10.20473/jisebi.8.1.42-50.
Texte intégralSaphal, Rohan, Balaraman Ravindran, Dheevatsa Mudigere, Sasikanth Avancha et Bharat Kaul. « ERLP : Ensembles of Reinforcement Learning Policies (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 10 (3 avril 2020) : 13905–6. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7225.
Texte intégralQutub, Aseel, Asmaa Al-Mehmadi, Munirah Al-Hssan, Ruyan Aljohani et Hanan S. Alghamdi. « Prediction of Employee Attrition Using Machine Learning and Ensemble Methods ». International Journal of Machine Learning and Computing 11, no 2 (mars 2021) : 110–14. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.2.1022.
Texte intégralQuartulli, Marco, Amaia Gil, Ane Miren Florez-Tapia, Pablo Cereijo, Elixabete Ayerbe et Igor G. Olaizola. « Ensemble Surrogate Models for Fast LIB Performance Predictions ». Energies 14, no 14 (8 juillet 2021) : 4115. http://dx.doi.org/10.3390/en14144115.
Texte intégralShen, Zhiqiang, Zhankui He et Xiangyang Xue. « MEAL : Multi-Model Ensemble via Adversarial Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 4886–93. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014886.
Texte intégralStevens, Christophe AT, Alexander RM Lyons, Kanika I. Dharmayat, Alireza Mahani, Kausik K. Ray, Antonio J. Vallejo-Vaz et Mansour TA Sharabiani. « Ensemble machine learning methods in screening electronic health records : A scoping review ». DIGITAL HEALTH 9 (janvier 2023) : 205520762311732. http://dx.doi.org/10.1177/20552076231173225.
Texte intégralChang-You Zhang, Chang-You Zhang, Jing-Jing Wang Chang-You Zhang, Li-Xia Wan Jing-Jing Wang et Ruo-Xue Yu Li-Xia Wan. « An Emotional Analysis Method Based on Multi Model Ensemble Learning ». 電腦學刊 34, no 1 (février 2023) : 001–11. http://dx.doi.org/10.53106/199115992023023401001.
Texte intégralDeore, Bhushan, Aditya Kyatham et Shubham Narkhede. « A novel approach to ensemble MLP and random forest for network security ». ITM Web of Conferences 32 (2020) : 03003. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20203203003.
Texte intégralKapil, Divya. « Enhancing MNIST Digit Recognition with Ensemble Learning Techniques ». Mathematical Statistician and Engineering Applications 70, no 2 (26 février 2021) : 1362–71. http://dx.doi.org/10.17762/msea.v70i2.2328.
Texte intégralWu, Li-Ya, et Sung-Shun Weng. « Ensemble Learning Models for Food Safety Risk Prediction ». Sustainability 13, no 21 (7 novembre 2021) : 12291. http://dx.doi.org/10.3390/su132112291.
Texte intégralCampos, David, Miao Zhang, Bin Yang, Tung Kieu, Chenjuan Guo et Christian S. Jensen. « LightTS : Lightweight Time Series Classification with Adaptive Ensemble Distillation ». Proceedings of the ACM on Management of Data 1, no 2 (13 juin 2023) : 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3589316.
Texte intégralChopra, Anjali, et Priyanka Bhilare. « Application of Ensemble Models in Credit Scoring Models ». Business Perspectives and Research 6, no 2 (17 avril 2018) : 129–41. http://dx.doi.org/10.1177/2278533718765531.
Texte intégralKim, Yong-Woon, Yung-Cheol Byun et Addapalli V. N. Krishna. « Portrait Segmentation Using Ensemble of Heterogeneous Deep-Learning Models ». Entropy 23, no 2 (5 février 2021) : 197. http://dx.doi.org/10.3390/e23020197.
Texte intégralKuo, Ming-Tse, Benny Wei-Yun Hsu, Yi Sheng Lin, Po-Chiung Fang, Hun-Ju Yu, Yu-Ting Hsiao et Vincent S. Tseng. « Deep Learning Approach in Image Diagnosis of Pseudomonas Keratitis ». Diagnostics 12, no 12 (25 novembre 2022) : 2948. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12122948.
Texte intégralOner, Mahir, et Alp Ustundag. « Combining predictive base models using deep ensemble learning ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 5 (19 novembre 2020) : 6657–68. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189126.
Texte intégralNandhini, A. Sunitha, J. Balakrishna, R. Bala Manikandan et S. Bharath Kumar. « Advanced flood severity detection using ensemble learning models ». Journal of Physics : Conference Series 1916, no 1 (1 mai 2021) : 012048. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1916/1/012048.
Texte intégralHu, Pingfan, Zeren Jiao, Zhuoran Zhang et Qingsheng Wang. « Development of Solubility Prediction Models with Ensemble Learning ». Industrial & ; Engineering Chemistry Research 60, no 30 (21 juillet 2021) : 11627–35. http://dx.doi.org/10.1021/acs.iecr.1c02142.
Texte intégralLee, Junho, Wu Wang, Fouzi Harrou et Ying Sun. « Wind Power Prediction Using Ensemble Learning-Based Models ». IEEE Access 8 (2020) : 61517–27. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2983234.
Texte intégralAsadi, Nazanin, Abdolreza Mirzaei et Ehsan Haghshenas. « Multiple Observations HMM Learning by Aggregating Ensemble Models ». IEEE Transactions on Signal Processing 61, no 22 (novembre 2013) : 5767–76. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2013.2280179.
Texte intégralLivieris, Ioannis E., Emmanuel Pintelas, Stavros Stavroyiannis et Panagiotis Pintelas. « Ensemble Deep Learning Models for Forecasting Cryptocurrency Time-Series ». Algorithms 13, no 5 (10 mai 2020) : 121. http://dx.doi.org/10.3390/a13050121.
Texte intégralKarim, Zainoolabadien, et Terence L. van Zyl. « Deep/Transfer Learning with Feature Space Ensemble Networks (FeatSpaceEnsNets) and Average Ensemble Networks (AvgEnsNets) for Change Detection Using DInSAR Sentinel-1 and Optical Sentinel-2 Satellite Data Fusion ». Remote Sensing 13, no 21 (31 octobre 2021) : 4394. http://dx.doi.org/10.3390/rs13214394.
Texte intégralWang, Yiren, Lijun Wu, Yingce Xia, Tao Qin, ChengXiang Zhai et Tie-Yan Liu. « Transductive Ensemble Learning for Neural Machine Translation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 6291–98. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6097.
Texte intégralGagne, David John, Amy McGovern et Ming Xue. « Machine Learning Enhancement of Storm-Scale Ensemble Probabilistic Quantitative Precipitation Forecasts ». Weather and Forecasting 29, no 4 (22 juillet 2014) : 1024–43. http://dx.doi.org/10.1175/waf-d-13-00108.1.
Texte intégralJoshi, Gaurav. « Implementation of Isotension Ensemble in Deep Learning ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 9, no 2 (30 décembre 2018) : 576–86. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v9i2.13861.
Texte intégralStrobach, Ehud, et Golan Bel. « Decadal Climate Predictions Using Sequential Learning Algorithms ». Journal of Climate 29, no 10 (6 mai 2016) : 3787–809. http://dx.doi.org/10.1175/jcli-d-15-0648.1.
Texte intégralNai-Arun, Nongyao, et Punnee Sittidech. « Ensemble Learning Model for Diabetes Classification ». Advanced Materials Research 931-932 (mai 2014) : 1427–31. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.931-932.1427.
Texte intégralNakata, Norio, et Tsuyoshi Siina. « Ensemble Learning of Multiple Models Using Deep Learning for Multiclass Classification of Ultrasound Images of Hepatic Masses ». Bioengineering 10, no 1 (5 janvier 2023) : 69. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10010069.
Texte intégralA, Prof Ajil, Tanvi Jain, T. M. Namratha, Vismaya S et Thummaluru Ganga Lakshmi. « Detection of PCOS using Ensemble Models ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 420–25. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51426.
Texte intégralKurilová, Veronika, Szabolcs Rajcsányi, Zuzana Rábeková, Jarmila Pavlovičová, Miloš Oravec et Nora Majtánová. « Detecting glaucoma from fundus images using ensemble learning ». Journal of Electrical Engineering 74, no 4 (1 août 2023) : 328–35. http://dx.doi.org/10.2478/jee-2023-0040.
Texte intégralJaruskova, K., et S. Vallecorsa. « Ensemble Models for Calorimeter Simulations ». Journal of Physics : Conference Series 2438, no 1 (1 février 2023) : 012080. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2438/1/012080.
Texte intégralHozhyi, O. P., O. O. Zhebko, I. O. Kalinina et T. A. Hannichenko. « Іntelligent classification system based on ensemble methods ». System technologies 3, no 146 (11 mai 2023) : 61–75. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-3-146-2023-07.
Texte intégralFarias, G., E. Fabregas, I. Martínez, J. Vega, S. Dormido-Canto et H. Vargas. « Nuclear Fusion Pattern Recognition by Ensemble Learning ». Complexity 2021 (29 juin 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1207167.
Texte intégralWhitaker, Tim, et Darrell Whitley. « Prune and Tune Ensembles : Low-Cost Ensemble Learning with Sparse Independent Subnetworks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 8638–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20842.
Texte intégralSaleh, Hager, Sherif Mostafa, Lubna Abdelkareim Gabralla, Ahmad O. Aseeri et Shaker El-Sappagh. « Enhanced Arabic Sentiment Analysis Using a Novel Stacking Ensemble of Hybrid and Deep Learning Models ». Applied Sciences 12, no 18 (7 septembre 2022) : 8967. http://dx.doi.org/10.3390/app12188967.
Texte intégralBilotserkovskyy, V. V., S. G. Udovenko et L. E. Chala. « Method of neural network recognition of falsified images ». Bionics of Intelligence 2, no 95 (2 décembre 2020) : 32–42. http://dx.doi.org/10.30837/bi.2020.2(95).05.
Texte intégralThapa, Niraj, Zhipeng Liu, Addison Shaver, Albert Esterline, Balakrishna Gokaraju et Kaushik Roy. « Secure Cyber Defense : An Analysis of Network Intrusion-Based Dataset CCD-IDSv1 with Machine Learning and Deep Learning Models ». Electronics 10, no 15 (21 juillet 2021) : 1747. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10151747.
Texte intégralNithin, V. Joe, et Prof S. Pallam Setty. « Prediction of Diabetes Using Ensemble Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 10 (31 octobre 2022) : 932–35. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.47114.
Texte intégralIskanderani, Ahmed I., Ibrahim M. Mehedi, Abdulah Jeza Aljohani, Mohammad Shorfuzzaman, Farzana Akther, Thangam Palaniswamy, Shaikh Abdul Latif, Abdul Latif et Aftab Alam. « Artificial Intelligence and Medical Internet of Things Framework for Diagnosis of Coronavirus Suspected Cases ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (28 mai 2021) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3277988.
Texte intégralRajaraman, Sivaramakrishnan, Feng Yang, Ghada Zamzmi, Zhiyun Xue et Sameer K. Antani. « A Systematic Evaluation of Ensemble Learning Methods for Fine-Grained Semantic Segmentation of Tuberculosis-Consistent Lesions in Chest Radiographs ». Bioengineering 9, no 9 (24 août 2022) : 413. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering9090413.
Texte intégralKo, Hyungjin, Jaewook Lee, Junyoung Byun, Bumho Son et Saerom Park. « Loss-Driven Adversarial Ensemble Deep Learning for On-Line Time Series Analysis ». Sustainability 11, no 12 (25 juin 2019) : 3489. http://dx.doi.org/10.3390/su11123489.
Texte intégralKlaar, Anne Carolina Rodrigues, Stefano Frizzo Stefenon, Laio Oriel Seman, Viviana Cocco Mariani et Leandro dos Santos Coelho. « Structure Optimization of Ensemble Learning Methods and Seasonal Decomposition Approaches to Energy Price Forecasting in Latin America : A Case Study about Mexico ». Energies 16, no 7 (31 mars 2023) : 3184. http://dx.doi.org/10.3390/en16073184.
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