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在增强拓扑图上应用软计算...
基于嵌入方法的图形表示可以更轻松地分析网络结构，可用于各种任务，例如链接预测和节点分类。这些方法已被证明在各种环境中都是有效的，并且已成为图形学习领域的重要工具。这些方法易于实施，它们的预测会产生可解释的结果。但是，大多数图形嵌入方法仅依赖于图形结构信息，并且不考虑节点/边缘属性，从而限制其适用性。在本文中，我们提出了图理论设计，以将节点和边缘属性纳入拓扑结合，从而使图形装饰方法无缝地在属性图上无缝工作。为了找到给定属性图的理想表示形式，我们提出了原始网络中的增强特殊子图结构。我们讨论了所提出的方法的潜在挑战，并证明了其一些理论局限性。我们通过比较15个标准生物信息学数据集上的最先进的图形分类模型来测试方法的功效。与原始图上的结果相比，在增强图上，在增强图上的分类精度最高可提高高达5％的分类精度。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。
使用软计算方法优化混合可再生能源系统
摘要：传统能源价格的大幅增长促进了对可再生能源应用的开发，如太阳能、风能、水力能源等，这些能源对环境友好，具有广泛应用的前景。与单独开发此类系统相比，融合可再生能源的混合系统可以提供更经济的能源。当两个系统与存储设备混合时，能源系统的可靠性会显著提高。优化设计是必需的，可以通过降低净现值成本 (NPC)、投资成本或降低能源平准化成本 (LCE) 或多目标优化等来实现。许多最近的研究都集中在混合可再生能源系统 (HRES) 的优化、规模、操作、设计和控制上。软计算技术是传统技术的替代方法，能够解决各个领域的复杂实际问题并提供最佳优化。从这个角度来看，本文详细介绍了使用文献中的软计算方法优化混合能源系统，这可能会对可再生能源的利用做出重大贡献。本文介绍的已发表文献说明了软计算方法作为混合能源系统优化工具的潜力。索引词：混合能源系统、电力系统可靠性、优化、可再生能源整合、HRES、软计算、SOS。
软计算的发展及其在农业和生物工程中的应用
软计算是一组“不精确”的计算技术，能够对非常复杂的问题进行建模和分析。对于这些复杂问题，更传统的方法无法产生具有成本效益、分析性或完整的解决方案。在过去的三十年中，软计算已在科学研究和工程计算中得到了广泛的研究和应用。在农业和生物工程领域，研究人员和工程师已经开发了模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等方法来研究与作物生长有关的土壤和水分状况，分析食品加工操作，并支持精准农业的决策。本文回顾了软计算技术的发展。利用这些概念和方法，介绍了软计算在农业和生物工程领域的应用，特别是在土壤和水分环境中的作物管理和精准农业的决策支持。讨论了软计算在农业和生物工程领域的发展和应用前景。由 Elsevier B.V. 出版
软计算的发展及其在农业和生物工程中的应用
软计算是一组“不精确”的计算技术，能够对非常复杂的问题进行建模和分析。对于这些复杂问题，更传统的方法无法产生具有成本效益、分析性或完整的解决方案。在过去的三十年中，软计算已在科学研究和工程计算中得到了广泛的研究和应用。在农业和生物工程领域，研究人员和工程师已经开发了模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等方法来研究与作物生长有关的土壤和水分状况，分析食品加工操作，并支持精准农业的决策。本文回顾了软计算技术的发展。利用这些概念和方法，介绍了软计算在农业和生物工程领域的应用，特别是在土壤和水分环境中的作物管理和精准农业的决策支持。讨论了软计算在农业和生物工程领域的发展和应用前景。由 Elsevier B.V. 出版
计算机科学工程和信息系统（得分）
87 12929 Valarmathi博士人工智能，数据科学，机器学习，文本挖掘，物联网，软计算，软计算，网络安全，机器智能，软件工程，自然语言处理SJT 611 F 9442811963 Valarmathi.b@vit.ac@vit.ac.ac.ac.in 5
进化神经模糊系统和应用
摘要。近年来，混合软计算方法的使用表明，在各种应用中，几种技术的协同作用优于单个技术。例如，使用神经模糊系统和进化模糊系统将模糊系统的近似推理机理与神经网络和进化算法的学习能力融合在一起。进化神经系统融合了神经计算方法与进化计算的解决方案搜索能力。这种混合方法保留了可以通过三个基本软计算范式完全集成来克服的局限性，这导致了进化的神经模糊系统。本章的目的是提供混合软计算系统的描述，并特别注意进化算法和神经网络的联合使用，以便将模糊系统具有学习和适应性功能。在介绍基本软计算范式之后，考虑了各种形式的杂交，这导致了进化神经模糊系统。本章还介绍了一种特定的方法，该方法共同使用神经学习和遗传优化来从给定数据中学习模糊模型，并优化它以进行准确性和可解释性。
修订版-BIIC-Proceedings.pdf
索引词软计算、模糊逻辑、混合、遗传算法、神经模糊。I. 介绍随着技术的进步，准确检测疾病成为可能。肺癌 [1]、乳腺肿瘤 [2]、脑瘤 [3]、肝肿瘤 [4]、COVID-19[5] 等疾病都是借助 X 射线、MRI（磁共振成像）和 CT（计算机断层扫描）扫描 [6] 等多种图像模态技术进行诊断的。使用与人类健康、植物、叶子、农作物等相关的软计算方法可以检测出许多疾病。软计算提供精度并处理不确定性。软计算方法包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑和元启发式算法。近年来，已经开发了混合方法来提高结果的准确性 [7][8]。在图像模态过程中，一些问题包括医学图像中的噪声、不完整信息和不相关数据。由于这些
计算机科学与工程部
1。V. Bhattacharjee Software Engg。，数据挖掘，知识工程，软计算2。Sandip Dutta密码学和网络安全，生物识别技术，网络安全，区块链，云计算中的安全性3。D. K. Mallick博士并行计算，并行体系结构，互连网络，分布式算法和WSN。4。（夫人）Aruna Jain计算机网络与安全，数据挖掘，软计算，网络工程，语音处理5。Bhaskar博士Karn Fuzzy逻辑，信息检索系统，软计算，网络法律，信息架构，知识管理，RTI，机器学习6.V. K. JHA博士数据挖掘，网络与安全，大数据分析7。K. S. Patnaik博士Engg博士，软计算，粗糙集，物联网。8。B. K. Sarkar机器学习，并行计算，遗传算法，库存控制，大数据分析。9。博士I. Mukherjee大数据，信息检索，网络挖掘和