الرئيسية › دليل الباحثين › Fatima Boudane
Fatima Boudane
الانتماء : University of Boumerdes
- 5منشورات (انتماء جزائري)
- 6مجموع المنشورات
- 12الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى Fatima Boudane 5 منشور(ات) مفهرسة (2017–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «International Conference on Pattern Analysis and Intelligent Systems (PAIS)»، «International Conference on Decision Aid Sciences and Applications (DASA)» و«International Journal of Swarm Intelligence Research». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Gabriel graph-based connectivity and density for internal validity of clustering» (2020)، وقد استُشهد به 6 مرة. شارك في تأليف أعماله 4 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Advanced Clustering Algorithms Research
- Machine Learning and Data Classification
- Data Mining and Machine Learning Applications
- Metaheuristic Optimization Algorithms Research
- Formal Methods in Verification
المنشورات (5)
- Unsupervised Representation Learning for Time Series Anomaly Detection: Overview and new Trends
- Machine Learning in the Medical Field: A Comprehensive Overview
- Multi-Objective Artificial Bee Colony Algorithm for Parameter-Free Neighborhood-Based Clustering
- Gabriel graph-based connectivity and density for internal validity of clustering
- Variable neighborhood search for automatic density-based clustering
مجلات النشر
- International Conference on Pattern Analysis and Intelligent Systems (PAIS) × 1
- International Conference on Decision Aid Sciences and Applications (DASA) × 1
- International Journal of Swarm Intelligence Research × 1
- Progress in Artificial Intelligence × 1
- International Conference on Mathematics and Information Technology (ICMIT) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20261
- 20231
- 20211
- 20201
- 20171
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.