Aller au contenu principal
2025 article

An adaptive length-variation based evolutionary multitasking algorithm for feature selection of high-dimensional classification

9Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
An adaptive length-variation based evolutionary multitasking algorithm for feature selection of high-dimensional classification
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Shenzhen Technology University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Shenzhen University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Qilu University of Technology Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Shandong Academy of Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • College of Big Data and Internet pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • College of Computer Science and Software Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Shenzhen Technology University, Shenzhen University et Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security — Qilu University of Technology, avec 3 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Face and Expression RecognitionMetaheuristic Optimization Algorithms ResearchEvolutionary Algorithms and Applications

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.