Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Two-tier deep and machine learning approach optimized by adaptive multi-population firefly algorithm for software defects prediction
Naziv: Two-tier deep and machine learning approach optimized by adaptive multi-population firefly algorithm for software defects prediction
Autori: J. Philipose Villoth; M. Zivkovic  ; T. Zivkovic  ; M. Abdel-Salam; M. Hammad; L. Jovanovic ; V. Simic  ; N. Bacanin  
Godina: 2025
Publikacija: NEUROCOMPUTING
ISSN: 0925-2312 Neurocomputing Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 630 str. 129695-129695
DOI: 10.1016/j.neucom.2025.129695
WoS-ID: 001431043900001
Scopus-ID: 2-s2.0-85217956359
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/968710
http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/2/11186
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231225003674
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925231225003674
Projekat: Science Fund of the Republic of Serbia [7373, 7502]
Intelligent Multi-Agent Control and Optimization applied to Green Buildings and Environmental Monitoring Drone Swarms (ECOSwarm)
Napomena: Tekst je dostupan ali nije otključan
M-kategorija: 
21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21

79
SCOPUSTM
51
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.