Articles de revues sur le sujet « FEATURE SELECTION TECHNIQUE »
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Sharaff, Aakanksha, Naresh Kumar Nagwani et Kunal Swami. « Impact of Feature Selection Technique on Email Classification ». International Journal of Knowledge Engineering-IACSIT 1, no 1 (2015) : 59–63. http://dx.doi.org/10.7763/ijke.2015.v1.10.
Texte intégralSalama, Mostafa A., et Ghada Hassan. « A Novel Feature Selection Measure Partnership-Gain ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 15, no 04 (27 février 2019) : 4. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v15i04.9831.
Texte intégralSikri, Alisha, N. P. Singh et Surjeet Dalal. « Analysis of Rank Aggregation Techniques for Rank Based on the Feature Selection Technique ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 3s (11 mars 2023) : 95–108. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i3s.6160.
Texte intégralGoswami, Saptarsi, Amit Kumar Das, Amlan Chakrabarti et Basabi Chakraborty. « A feature cluster taxonomy based feature selection technique ». Expert Systems with Applications 79 (août 2017) : 76–89. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.01.044.
Texte intégralJain, Rahi, et Wei Xu. « HDSI : High dimensional selection with interactions algorithm on feature selection and testing ». PLOS ONE 16, no 2 (16 février 2021) : e0246159. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0246159.
Texte intégralRamineni, Vyshnavi, et Goo-Rak Kwon. « Diagnosis of Alzheimer’s Disease using Wrapper Feature Selection Method ». Korean Institute of Smart Media 12, no 3 (30 avril 2023) : 30–37. http://dx.doi.org/10.30693/smj.2023.12.3.30.
Texte intégralZabidi, A., W. Mansor et Khuan Y. Lee. « Optimal Feature Selection Technique for Mel Frequency Cepstral Coefficient Feature Extraction in Classifying Infant Cry with Asphyxia ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 6, no 3 (1 juin 2017) : 646. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v6.i3.pp646-655.
Texte intégralMiftahushudur, Tajul, Chaeriah Bin Ali Wael et Teguh Praludi. « Infinite Latent Feature Selection Technique for Hyperspectral Image Classification ». Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi 19, no 1 (31 août 2019) : 32. http://dx.doi.org/10.14203/jet.v19.32-37.
Texte intégralSaifan, Ahmad A., et Lina Abu-wardih. « Software Defect Prediction Based on Feature Subset Selection and Ensemble Classification ». ECTI Transactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT) 14, no 2 (9 octobre 2020) : 213–28. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-cit.2020142.224489.
Texte intégralAli, Tariq, Asif Nawaz et Hafiza Ayesha Sadia. « Genetic Algorithm Based Feature Selection Technique for Electroencephalography Data ». Applied Computer Systems 24, no 2 (1 décembre 2019) : 119–27. http://dx.doi.org/10.2478/acss-2019-0015.
Texte intégralSeetha, Hari, M. Narasimha Murty et R. Saravanan. « Effective feature selection technique for text classification ». International Journal of Data Mining, Modelling and Management 7, no 3 (2015) : 165. http://dx.doi.org/10.1504/ijdmmm.2015.071451.
Texte intégralSarkar, Chandrima, Sarah Cooley et Jaideep Srivastava. « Robust Feature Selection Technique Using Rank Aggregation ». Applied Artificial Intelligence 28, no 3 (14 mars 2014) : 243–57. http://dx.doi.org/10.1080/08839514.2014.883903.
Texte intégralAhmad, Amir, et Lipika Dey. « A feature selection technique for classificatory analysis ». Pattern Recognition Letters 26, no 1 (janvier 2005) : 43–56. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2004.08.015.
Texte intégralPhogat, Manu, et Dharmender Kumar. « Disease Single Nucleotide Polymorphism Selection using Hybrid Feature Selection Technique ». Journal of Physics : Conference Series 1950, no 1 (1 août 2021) : 012079. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1950/1/012079.
Texte intégralSolovei, Olga. « NEW ORGANIZATION PROCESS OF FEATURE SELECTION BY FILTER WITH CORRELATION-BASED FEATURES SELECTION METHOD ». Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, no 3 (21) (18 novembre 2022) : 39–50. http://dx.doi.org/10.30837/itssi.2022.21.039.
Texte intégralWiradinata, Trianggoro, et Adi Suryaputra Paramita. « Clustering and Feature Selection Technique for Improving Internet Traffic Classification Using K-NN ». Journal of Advances in Computer Networks 4, no 1 (2016) : 24–27. http://dx.doi.org/10.18178/jacn.2016.4.1.198.
Texte intégralMohamed, Rozlini, Munirah Mohd Yusof, Noorhaniza Wahid, Norhanifah Murli et Muhaini Othman. « Bat algorithm and k-means techniques for classification performance improvement ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 15, no 3 (1 septembre 2019) : 1411. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v15.i3.pp1411-1418.
Texte intégralAbubakar, Shamsuddeen Muhammad, et Zahraddeen Sufyanu. « Comparisons of Filter, Wrapper and Embedded-Based Feature Selection Techniques for Consistency of Software Metrics Analysis ». SLU Journal of Science and Technology 4, no 1&2 (20 juillet 2022) : 188–204. http://dx.doi.org/10.56471/slujst.v4i.238.
Texte intégralThepade, Sudeep, Rik Das et Saurav Ghosh. « A Novel Feature Extraction Technique Using Binarization of Bit Planes for Content Based Image Classification ». Journal of Engineering 2014 (2014) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2014/439218.
Texte intégralChotchantarakun, Knitchepon, et Ohm Sornil. « Adaptive Multi-level Backward Tracking for Sequential Feature Selection ». Journal of ICT Research and Applications 15, no 1 (29 juin 2021) : 1–20. http://dx.doi.org/10.5614/itbj.ict.res.appl.2021.15.1.1.
Texte intégralManshah, Muhammad, Rana Aamir Raza, Saadia Ajmal, Urooj Pasha et Asghar Ali. « An Efficient Swarm based Feature Selection Technique using Random Weight Neural Network ». JOURNAL OF NANOSCOPE (JN) 2, no 2 (31 décembre 2021) : 231–55. http://dx.doi.org/10.52700/jn.v2i2.49.
Texte intégralAyyad, Sarah M., Ahmed I. Saleh et Labib M. Labib. « A new distributed feature selection technique for classifying gene expression data ». International Journal of Biomathematics 12, no 04 (mai 2019) : 1950039. http://dx.doi.org/10.1142/s1793524519500396.
Texte intégralAl-Rasheed, Amal. « Identification of important features and data mining classification techniques in predicting employee absenteeism at work ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 11, no 5 (1 octobre 2021) : 4587. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i5.pp4587-4596.
Texte intégralKhaokaew, Yonchanok, Tanapat Anusas-Amornkul et Koonlachat Meesublak. « Intrusion Detection System Based on Hybrid Feature Selection and Support Vector Machine (HFS-SVM) ». Applied Mechanics and Materials 781 (août 2015) : 125–28. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.781.125.
Texte intégralPan, Wei, Pei Jun Ma et Xiao Hong Su. « Large Margin Feature Selection for Support Vector Machine ». Applied Mechanics and Materials 274 (janvier 2013) : 161–64. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.274.161.
Texte intégralHany, Maha, Shaheera Rashwan et Neveen M. Abdelmotilib. « A Machine Learning Method for Prediction of Yogurt Quality and Consumers Preferencesusing Sensory Attributes and Image Processing Techniques ». Machine Learning and Applications : An International Journal 10, no 1 (30 mars 2023) : 1–7. http://dx.doi.org/10.5121/mlaij.2023.10101.
Texte intégralSahu, Sanat Kumar, et A. K. Shrivas. « Comparative Study of Classification Models with Genetic Search Based Feature Selection Technique ». International Journal of Applied Evolutionary Computation 9, no 3 (juillet 2018) : 1–11. http://dx.doi.org/10.4018/ijaec.2018070101.
Texte intégralS, Varshavardhini. « An Efficient Feature Subset Selection with Fuzzy Wavelet Neural Network for Data Mining in Big Data Environment ». Journal of Internet Services and Information Security 13, no 2 (30 mai 2023) : 233–48. http://dx.doi.org/10.58346/jisis.2023.i2.015.
Texte intégralShirazi, Syed Atir Raza, Sania Shamim, Abdul Hannan Khan et Aqsa Anwar. « Intrusion detection using decision tree classifier with feature reduction technique ». Mehran University Research Journal of Engineering and Technology 42, no 2 (28 mars 2023) : 30. http://dx.doi.org/10.22581/muet1982.2302.04.
Texte intégralKim, Sung-Dong. « A Feature Selection Technique based on Distributional Differences ». Journal of Information Processing Systems 2, no 1 (1 mars 2006) : 23–27. http://dx.doi.org/10.3745/jips.2006.2.1.023.
Texte intégralASonawale, Swati, et Roshani Ade. « Dimensionality Reduction : An Effective Technique for Feature Selection ». International Journal of Computer Applications 117, no 3 (20 mai 2015) : 18–23. http://dx.doi.org/10.5120/20535-2893.
Texte intégralJenul, Anna, Stefan Schrunner, Kristian Hovde Liland, Ulf Geir Indahl, Cecilia Marie Futsaether et Oliver Tomic. « RENT—Repeated Elastic Net Technique for Feature Selection ». IEEE Access 9 (2021) : 152333–46. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3126429.
Texte intégralXu, Jiucheng, Lin Sun, Yunpeng Gao et Tianhe Xu. « An ensemble feature selection technique for cancer recognition ». Bio-Medical Materials and Engineering 24, no 1 (2014) : 1001–8. http://dx.doi.org/10.3233/bme-130897.
Texte intégralBruzzone, L., et S. B. Serpico. « A technique for feature selection in multiclass problems ». International Journal of Remote Sensing 21, no 3 (janvier 2000) : 549–63. http://dx.doi.org/10.1080/014311600210740.
Texte intégralLin, Hao, et Wei Chen. « Prediction of thermophilic proteins using feature selection technique ». Journal of Microbiological Methods 84, no 1 (janvier 2011) : 67–70. http://dx.doi.org/10.1016/j.mimet.2010.10.013.
Texte intégralPriyadarsini, Pullagura Indira, Manikonda Srininivasa Sesha Sai, Akula Suneetha et Munnangi Velengini Bala Teresa Santhi. « Robust Feature Selection Technique for Intrusion Detection System ». International Journal of Control and Automation 11, no 2 (28 février 2018) : 33–44. http://dx.doi.org/10.14257/ijca.2018.11.2.04.
Texte intégralKamarudin, Muhammad Hilmi, Carsten Maple et Tim Watson. « Hybrid feature selection technique for intrusion detection system ». International Journal of High Performance Computing and Networking 13, no 2 (2019) : 232. http://dx.doi.org/10.1504/ijhpcn.2019.097503.
Texte intégralWatson, Tim, Muhammad Hilmi Kamarudin et Carsten Maple. « Hybrid feature selection technique for intrusion detection system ». International Journal of High Performance Computing and Networking 13, no 2 (2019) : 232. http://dx.doi.org/10.1504/ijhpcn.2019.10018670.
Texte intégralBhattacharya, Abhishek, et Radha Tamal Goswami. « Community Based Feature Selection Method for Detection of Android Malware ». Journal of Global Information Management 26, no 3 (juillet 2018) : 54–77. http://dx.doi.org/10.4018/jgim.2018070105.
Texte intégralMahmoud, Hanan Ahmed Hosni, Abeer Abdulaziz AlArfaj et Alaaeldin M. Hafez. « A Fast Hybrid Classification Algorithm with Feature Reduction for Medical Images ». Applied Bionics and Biomechanics 2022 (22 mars 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1367366.
Texte intégralAdeleke, A., N. A. Samsudin, Z. A. Othman et S. K. Ahmad Khalid. « A two-step feature selection method for quranic text classification ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 16, no 2 (1 novembre 2019) : 730. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v16.i2.pp730-736.
Texte intégralNaseri, Hamed, E. Owen D. Waygood, Bobin Wang, Zachary Patterson et Ricardo A. Daziano. « A Novel Feature Selection Technique to Better Predict Climate Change Stage of Change ». Sustainability 14, no 1 (21 décembre 2021) : 40. http://dx.doi.org/10.3390/su14010040.
Texte intégralGupta, Shikha, et Anuradha Chug. « A feature selection strategy for improving software maintainability prediction ». Intelligent Data Analysis 26, no 2 (14 mars 2022) : 311–44. http://dx.doi.org/10.3233/ida-215825.
Texte intégralKurniabudi, Kurniabudi, Abdul Harris et Albertus Edward Mintaria. « Komparasi Information Gain, Gain Ratio, CFs-Bestfirst dan CFs-PSO Search Terhadap Performa Deteksi Anomali ». JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 5, no 1 (22 janvier 2021) : 332. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i1.2258.
Texte intégralAlalhareth, Mousa, et Sung-Chul Hong. « An Improved Mutual Information Feature Selection Technique for Intrusion Detection Systems in the Internet of Medical Things ». Sensors 23, no 10 (22 mai 2023) : 4971. http://dx.doi.org/10.3390/s23104971.
Texte intégralNajm, Assia, Abdelali Zakrani et Abdelaziz Marzak. « Optainet-based technique for SVR feature selection and parameters optimization for software cost prediction ». MATEC Web of Conferences 348 (2021) : 01002. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202134801002.
Texte intégralZerhari, B., A. Ait Lehcen et S. Mouline. « A New Horizo-Vertical Distributed Feature Selection Approach ». Cybernetics and Information Technologies 18, no 4 (1 novembre 2018) : 15–28. http://dx.doi.org/10.2478/cait-2018-0045.
Texte intégralRana, Bharti, Akanksha Juneja et Ramesh Kumar Agrawal. « Relevant Feature Subset Selection from Ensemble of Multiple Feature Extraction Methods for Texture Classification ». International Journal of Computer Vision and Image Processing 5, no 1 (janvier 2015) : 48–65. http://dx.doi.org/10.4018/ijcvip.2015010103.
Texte intégralO’Leary, Daniel, et Joel Kubby. « Feature Selection and ANN Solar Power Prediction ». Journal of Renewable Energy 2017 (8 novembre 2017) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2017/2437387.
Texte intégralBhattacharya, Abhishek, Radha Tamal Goswami, Kuntal Mukherjee et Nhu Gia Nguyen. « An Ensemble Voted Feature Selection Technique for Predictive Modeling of Malwares of Android ». International Journal of Information System Modeling and Design 10, no 2 (avril 2019) : 46–69. http://dx.doi.org/10.4018/ijismd.2019040103.
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