الرئيسية › دليل الباحثين › Amel Hebboul
Amel Hebboul
الانتماء : École Normale Supérieure de Constantine · University Frères Mentouri Constantine 1
- 5منشورات (انتماء جزائري)
- 9مجموع المنشورات
- 32الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Amel Hebboul 5 منشور(ات) مفهرسة (2012–2024). تُنشر أعماله أساسًا في «DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)»، «Neurocomputing» و«Engineering Applications of Artificial Intelligence». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A new incremental neural network for simultaneous clustering and classification» (2015)، وقد استُشهد به 15 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
- Neural Networks and Applications
- Data Mining and Machine Learning Applications
- Metaheuristic Optimization Algorithms Research
- Machine Learning and Data Classification
المنشورات (5)
- Nonrandom Two-Liquid Model with Differential Evolution for Experimental Liquid-Liquid Equilibrium Calculation
- A new incremental neural network for simultaneous clustering and classification
- Active learning for improving a soft subspace clustering algorithm
- Using a growing probabilistic neural network to reinforce a semi supervised support vector machine
- AN INCREMENTAL NEURAL NETWORK FOR UNSUPERVISED CLASSIFICATION
مجلات النشر
- DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) × 1
- Neurocomputing × 1
- Engineering Applications of Artificial Intelligence × 1
- International Symposium on Programming and Systems (ISPS) × 1
- Revue Sciences Humaines (Université des Frères Mentouri Constantine 1) × 1
المنشورات حسب السنة
- 20241
- 20153
- 20121
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Ouargla
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.