Articles de revues sur le sujet « Machine learning, Global Optimization »
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Cassioli, A., D. Di Lorenzo, M. Locatelli, F. Schoen et M. Sciandrone. « Machine learning for global optimization ». Computational Optimization and Applications 51, no 1 (5 mai 2010) : 279–303. http://dx.doi.org/10.1007/s10589-010-9330-x.
Texte intégralKudyshev, Zhaxylyk A., Alexander V. Kildishev, Vladimir M. Shalaev et Alexandra Boltasseva. « Machine learning–assisted global optimization of photonic devices ». Nanophotonics 10, no 1 (28 octobre 2020) : 371–83. http://dx.doi.org/10.1515/nanoph-2020-0376.
Texte intégralAbdul Salam, Mustafa, Ahmad Taher Azar et Rana Hussien. « Swarm-Based Extreme Learning Machine Models for Global Optimization ». Computers, Materials & ; Continua 70, no 3 (2022) : 6339–63. http://dx.doi.org/10.32604/cmc.2022.020583.
Texte intégralTAKAMATSU, Ryosuke, et Wataru YAMAZAKI. « Global topology optimization of supersonic airfoil using machine learning technologies ». Proceedings of The Computational Mechanics Conference 2021.34 (2021) : 112. http://dx.doi.org/10.1299/jsmecmd.2021.34.112.
Texte intégralTsoulos, Ioannis G., Alexandros Tzallas, Evangelos Karvounis et Dimitrios Tsalikakis. « NeuralMinimizer : A Novel Method for Global Optimization ». Information 14, no 2 (25 janvier 2023) : 66. http://dx.doi.org/10.3390/info14020066.
Texte intégralHonda, M., et E. Narita. « Machine-learning assisted steady-state profile predictions using global optimization techniques ». Physics of Plasmas 26, no 10 (octobre 2019) : 102307. http://dx.doi.org/10.1063/1.5117846.
Texte intégralWu, Shaohua, Yong Hu, Wei Wang, Xinyong Feng et Wanneng Shu. « Application of Global Optimization Methods for Feature Selection and Machine Learning ». Mathematical Problems in Engineering 2013 (2013) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2013/241517.
Texte intégralMa, Sicong, Cheng Shang, Chuan-Ming Wang et Zhi-Pan Liu. « Thermodynamic rules for zeolite formation from machine learning based global optimization ». Chemical Science 11, no 37 (2020) : 10113–18. http://dx.doi.org/10.1039/d0sc03918g.
Texte intégralHuang, Si-Da, Cheng Shang, Pei-Lin Kang et Zhi-Pan Liu. « Atomic structure of boron resolved using machine learning and global sampling ». Chemical Science 9, no 46 (2018) : 8644–55. http://dx.doi.org/10.1039/c8sc03427c.
Texte intégralBarkalov, Konstantin, Ilya Lebedev et Evgeny Kozinov. « Acceleration of Global Optimization Algorithm by Detecting Local Extrema Based on Machine Learning ». Entropy 23, no 10 (28 septembre 2021) : 1272. http://dx.doi.org/10.3390/e23101272.
Texte intégralWang, Wei-Ching. « Sound localization via deep learning, generative modeling, and global optimization ». Journal of the Acoustical Society of America 151, no 4 (avril 2022) : A255. http://dx.doi.org/10.1121/10.0011240.
Texte intégralZhang, Ao, Yan Liu, Jinguang Yang, Zhi Li, Chuang Zhang et Yiwen Li. « Machine learning based design optimization of centrifugal impellers ». Journal of the Global Power and Propulsion Society 6 (25 juillet 2022) : 124–34. http://dx.doi.org/10.33737/jgpps/150663.
Texte intégralHa, Seung-Yeal, Shi Jin et Doheon Kim. « Convergence of a first-order consensus-based global optimization algorithm ». Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 30, no 12 (19 septembre 2020) : 2417–44. http://dx.doi.org/10.1142/s0218202520500463.
Texte intégralSpillard, Samuel, Christopher J. Turner et Konstantinos Meichanetzidis. « Machine learning entanglement freedom ». International Journal of Quantum Information 16, no 08 (décembre 2018) : 1840002. http://dx.doi.org/10.1142/s0219749918400026.
Texte intégralCandelieri, Antonio, et Francesco Archetti. « Global optimization in machine learning : the design of a predictive analytics application ». Soft Computing 23, no 9 (1 novembre 2018) : 2969–77. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-018-3597-8.
Texte intégralLi, Shijin, et Fucai Wang. « Research on Optimization of Improved Gray Wolf Optimization-Extreme Learning Machine Algorithm in Vehicle Route Planning ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2020 (6 octobre 2020) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8647820.
Texte intégralKramer, Oliver. « On Machine Symbol Grounding and Optimization ». International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 5, no 3 (juillet 2011) : 73–85. http://dx.doi.org/10.4018/ijcini.2011070105.
Texte intégralKubwimana, Benjamin, et Hamidreza Najafi. « A Novel Approach for Optimizing Building Energy Models Using Machine Learning Algorithms ». Energies 16, no 3 (17 janvier 2023) : 1033. http://dx.doi.org/10.3390/en16031033.
Texte intégralLi, Yibo, Chao Liu, Senyue Zhang, Wenan Tan et Yanyan Ding. « Reproducing Polynomial Kernel Extreme Learning Machine ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, no 5 (20 septembre 2017) : 795–802. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0795.
Texte intégralBarkalov, Konstantin, Ilya Lebedev, Marina Usova, Daria Romanova, Daniil Ryazanov et Sergei Strijhak. « Optimization of Turbulence Model Parameters Using the Global Search Method Combined with Machine Learning ». Mathematics 10, no 15 (31 juillet 2022) : 2708. http://dx.doi.org/10.3390/math10152708.
Texte intégralÖzöğür Akyüz, Süreyya, Gürkan Üstünkar et Gerhard Wilhelm Weber. « Adapted Infinite Kernel Learning by Multi-Local Algorithm ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 30, no 04 (12 avril 2016) : 1651004. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001416510046.
Texte intégralSmithies, Rob, Said Salhi et Nat Queen. « Adaptive Hybrid Learning for Neural Networks ». Neural Computation 16, no 1 (1 janvier 2004) : 139–57. http://dx.doi.org/10.1162/08997660460734038.
Texte intégralYi, Dokkyun, Sangmin Ji et Sunyoung Bu. « An Enhanced Optimization Scheme Based on Gradient Descent Methods for Machine Learning ». Symmetry 11, no 7 (20 juillet 2019) : 942. http://dx.doi.org/10.3390/sym11070942.
Texte intégralSong, Tao, Jiarong Wang, Danya Xu, Wei Wei, Runsheng Han, Fan Meng, Ying Li et Pengfei Xie. « Unsupervised Machine Learning for Improved Delaunay Triangulation ». Journal of Marine Science and Engineering 9, no 12 (7 décembre 2021) : 1398. http://dx.doi.org/10.3390/jmse9121398.
Texte intégralLi, Yang, Zhichuan Zhu, Alin Hou, Qingdong Zhao, Liwei Liu et Lijuan Zhang. « Pulmonary Nodule Recognition Based on Multiple Kernel Learning Support Vector Machine-PSO ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2018 (2018) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1461470.
Texte intégralKawaguchi, Kenji, Jiaoyang Huang et Leslie Pack Kaelbling. « Every Local Minimum Value Is the Global Minimum Value of Induced Model in Nonconvex Machine Learning ». Neural Computation 31, no 12 (décembre 2019) : 2293–323. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01234.
Texte intégralKhan, Waqar Ahmed, S. H. Chung, Muhammad Usman Awan et Xin Wen. « Machine learning facilitated business intelligence (Part II) ». Industrial Management & ; Data Systems 120, no 1 (27 novembre 2019) : 128–63. http://dx.doi.org/10.1108/imds-06-2019-0351.
Texte intégralGuo, Xiaohua. « Optimization of English Machine Translation by Deep Neural Network under Artificial Intelligence ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (21 avril 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2003411.
Texte intégralFan, Yanyan, Yu Zhang, Baosu Guo, Xiaoyuan Luo, Qingjin Peng et Zhenlin Jin. « A Hybrid Sparrow Search Algorithm of the Hyperparameter Optimization in Deep Learning ». Mathematics 10, no 16 (22 août 2022) : 3019. http://dx.doi.org/10.3390/math10163019.
Texte intégralPapakonstantinou, Charalampos, Ioannis Daramouskas, Vaios Lappas, Vassilis C. Moulianitis et Vassilis Kostopoulos. « A Machine Learning Approach for Global Steering Control Moment Gyroscope Clusters ». Aerospace 9, no 3 (17 mars 2022) : 164. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace9030164.
Texte intégralBelmahdi, Brahim, Mohamed Louzazni et Abdelmajid El Bouardi. « Comparative optimization of global solar radiation forecasting using machine learning and time series models ». Environmental Science and Pollution Research 29, no 10 (8 octobre 2021) : 14871–88. http://dx.doi.org/10.1007/s11356-021-16760-8.
Texte intégralMeldgaard, Søren A., Esben L. Kolsbjerg et Bjørk Hammer. « Machine learning enhanced global optimization by clustering local environments to enable bundled atomic energies ». Journal of Chemical Physics 149, no 13 (7 octobre 2018) : 134104. http://dx.doi.org/10.1063/1.5048290.
Texte intégralZhou, Shuchen, Waqas Jadoon et Junaid Shuja. « Machine Learning-Based Offloading Strategy for Lightweight User Mobile Edge Computing Tasks ». Complexity 2021 (8 juin 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6455617.
Texte intégralSun, Qian, William Ampomah, Junyu You, Martha Cather et Robert Balch. « Practical CO2—WAG Field Operational Designs Using Hybrid Numerical-Machine-Learning Approaches ». Energies 14, no 4 (17 février 2021) : 1055. http://dx.doi.org/10.3390/en14041055.
Texte intégralZong Chen, Dr Joy Iong, et Kong-Long Lai. « Machine Learning based Energy Management at Internet of Things Network Nodes ». Journal of Trends in Computer Science and Smart Technology 2, no 3 (17 juillet 2020) : 127–33. http://dx.doi.org/10.36548/jtcsst.2020.3.001.
Texte intégralRoncaglia, Cesare, Daniele Rapetti et Riccardo Ferrando. « Regression and clustering algorithms for AgCu nanoalloys : from mixing energy predictions to structure recognition ». Physical Chemistry Chemical Physics 23, no 40 (2021) : 23325–35. http://dx.doi.org/10.1039/d1cp02143e.
Texte intégralLi, Xiguang, Shoufei Han, Liang Zhao, Changqing Gong et Xiaojing Liu. « New Dandelion Algorithm Optimizes Extreme Learning Machine for Biomedical Classification Problems ». Computational Intelligence and Neuroscience 2017 (2017) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2017/4523754.
Texte intégralGao, H., L. Jézéque, E. Cabrol et B. Vitry. « Robust Design of Suspension System with Polynomial Chaos Expansion and Machine Learning ». Science & ; Technique 19, no 1 (5 février 2020) : 43–54. http://dx.doi.org/10.21122/2227-1031-2020-19-1-43-54.
Texte intégralMa, Yun Jie, Zi Hui Ren et Ping Zhu. « A Layer Hybrid Intelligent Algorithm for Solving Resources Scheduling Problem ». Applied Mechanics and Materials 644-650 (septembre 2014) : 1506–9. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.644-650.1506.
Texte intégralFeigl, Moritz, Katharina Lebiedzinski, Mathew Herrnegger et Karsten Schulz. « Machine-learning methods for stream water temperature prediction ». Hydrology and Earth System Sciences 25, no 5 (31 mai 2021) : 2951–77. http://dx.doi.org/10.5194/hess-25-2951-2021.
Texte intégralKawaguchi, Kenji, Yu Maruyama et Xiaoyu Zheng. « Global Continuous Optimization with Error Bound and Fast Convergence ». Journal of Artificial Intelligence Research 56 (15 juin 2016) : 153–95. http://dx.doi.org/10.1613/jair.4742.
Texte intégralHan, Shoufei, Kun Zhu et Ran Wang. « Improvement of evolution process of dandelion algorithm with extreme learning machine for global optimization problems ». Expert Systems with Applications 163 (janvier 2021) : 113803. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113803.
Texte intégralYu, Xi, Li Li, Xin He, Shengbo Chen et Lei Jiang. « Federated Learning Optimization Algorithm for Automatic Weight Optimal ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (9 novembre 2022) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8342638.
Texte intégralAlqahtani, Abdulwahab, Xupeng He, Bicheng Yan et Hussein Hoteit. « Uncertainty Analysis of CO2 Storage in Deep Saline Aquifers Using Machine Learning and Bayesian Optimization ». Energies 16, no 4 (8 février 2023) : 1684. http://dx.doi.org/10.3390/en16041684.
Texte intégralRen, Bin, et Huanfei Ma. « Global optimization of hyper-parameters in reservoir computing ». Electronic Research Archive 30, no 7 (2022) : 2719–29. http://dx.doi.org/10.3934/era.2022139.
Texte intégralLi, Shuang, et Qiuwei Li. « Local and Global Convergence of General Burer-Monteiro Tensor Optimizations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 9 (28 juin 2022) : 10266–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i9.21267.
Texte intégralAl-Mashhadani, Firas, Ibrahim Al-Jadir et Qusay Alsaffar. « An enhanced krill herd optimization technique used for classification problem ». Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska 30, no 2 (5 juillet 2021) : 354–64. http://dx.doi.org/10.22630/pniks.2021.30.2.30.
Texte intégralLiang, Chunyu, Xin Xu, Heping Chen, Wensheng Wang, Kunkun Zheng, Guojin Tan, Zhengwei Gu et Hao Zhang. « Machine Learning Approach to Develop a Novel Multi-Objective Optimization Method for Pavement Material Proportion ». Applied Sciences 11, no 2 (17 janvier 2021) : 835. http://dx.doi.org/10.3390/app11020835.
Texte intégralArrinda, Mikel, Gorka Vertiz, Denis Sanchéz, Aitor Makibar et Haritz Macicior. « Surrogate Model of the Optimum Global Battery Pack Thermal Management System Control ». Energies 15, no 5 (24 février 2022) : 1695. http://dx.doi.org/10.3390/en15051695.
Texte intégralFeng, Yi, Mengru Liu, Yuqian Zhang et Jinglin Wang. « A Dynamic Opposite Learning Assisted Grasshopper Optimization Algorithm for the Flexible JobScheduling Problem ». Complexity 2020 (30 décembre 2020) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8870783.
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