Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
A hybrid intelligent system is applied to recognizing the investment risk of project, combining Particle Swarm Optimize Algorithm (PSO) and Support Vector Machines (SVM). At first, we can make use of PSO obtaining appropriate parameters in order to improve the general recognizing ability of SVM. And then, these parameters are used to develop classification rules and train SVM. The effectiveness of...
In this paper, we use particle swarm optimization with support vector machine optimized to evaluate the investment risk of electrical project. A hybrid intelligent system is applied to evaluation of electrical equipment, combining particle swarm optimize algorithm (PSO) and support vector machines (SVM). At first, we can make use of PSO obtaining appropriate parameters in order to improve the general...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.