Accueil › Annuaire des chercheurs › Hamouda Chantar
Hamouda Chantar
Affiliation : Sebha University
- 19Publications (affiliation libyenne)
- 22Publications au total
- 706Citations
- 12Indice h
Profil de recherche
Hamouda Chantar compte 19 publications référencées (2019–2026). Ses travaux paraissent principalement dans « Communications in computer and information science », « Diagnostics » et « Neural Computing and Applications ». Son article le plus cité, « Feature selection using binary grey wolf optimizer with elite-based crossover for Arabic text classification » (2019), a été cité 191 fois. 7 de ces publications datent des trois dernières années d’activité. Ses travaux sont cosignés avec au moins 12 chercheurs.
C’est vous ? Faites connaître vos travaux
Créez gratuitement votre profil DzCademia et ajoutez vos articles : ils apparaîtront plus facilement sur Google et dans les assistants d’IA comme ChatGPT. Plus de personnes pourront vous lire et vous citer.
Créer mon profil gratuit Ajouter mes publicationsDomaines de recherche
- Metaheuristic Optimization Algorithms Research
- Text and Document Classification Technologies
- Artificial Immune Systems Applications
- Evolutionary Algorithms and Applications
- Topic Modeling
Publications (19)
- Intrusion Detection in IoT Networks Using Binary Crow Search Optimizer
- Feature Selection for Arabic Sentiment Analysis using Genetic Algorithm and Support Vector Machine
- Early Screening of Sleep-Disordered Breathing Using Metaheuristic-Optimized Extreme Learning Machines
- Diagnosis Model for Heart Disease Based on Whale Optimization Algorithm and K Nearest Neighbour Classifier
- Exploratory Analysis of Chronic Kidney Disease Features: Southern Libya as a Case Study
- Naïve Bayes Classifier with Genetic Algorithm for Phishing Website Detection
- Performance Analysis of Classifying URL Phishing Using Recursive Feature Elimination
- Diagnosis of Obstructive Sleep Apnea Using Feature Selection, Classification Methods, and Data Grouping Based Age, Sex, and Race
- Boolean Particle Swarm Optimization with various Evolutionary Population Dynamics approaches for feature selection problems
- An Efficient High-dimensional Feature Selection Approach Driven By Enhanced Multi-strategy Grey Wolf Optimizer for Biological Data Classification
- An Enhanced Evolutionary Based Feature Selection Approach Using Grey Wolf Optimizer for the Classification of High-dimensional Biological Data
- Breast Cancer Image Classification Using Deep Convolutional Neural Networks
- Enhanced IoT Based IDS Driven by Binary Snake Optimizer for Feature Selection
- Intelligent Detection of False Information in Arabic Tweets Utilizing Hybrid Harris Hawks Based Feature Selection and Machine Learning Models
- Hybrid Binary Dragonfly Algorithm with Simulated Annealing for Feature Selection
- An Enhanced Evolutionary Student Performance Prediction Model Using Whale Optimization Algorithm Boosted with Sine-Cosine Mechanism
- BHHO-TVS: A Binary Harris Hawks Optimizer with Time-Varying Scheme for Solving Data Classification Problems
- Feature selection using binary grey wolf optimizer with elite-based crossover for Arabic text classification
- Wrapper-based Feature Selection for Imbalanced Data using Binary Queuing Search Algorithm
Revues de publication
- Communications in computer and information science × 3
- Diagnostics × 2
- Neural Computing and Applications × 2
- Applied Sciences × 2
- Studies in computational intelligence × 1
- IEEE International Maghreb Meeting of the Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (MI-STA) × 1
Publications par année
- 20263
- 20252
- 20242
- 20231
- 20225
- 20214
- 20192
Co-auteurs
- حموده شفتر
- تجديدة امغاير
- Salwa Ali
- نورا علي
- Noura Alahwel
- Mabrouka Ail Mohammed
- Yousef Salem
- Mansour Essgaer
- Marwa Albaser
- Mohammed Shantal
- Mabroukah Amarif
- Almahdi Alshareef
Données bibliographiques issues d’OpenAlex (base ouverte).
Pourquoi choisir Dzcademia ?
Pour donner à vos travaux plus de chances d’être découverts et recommandés par les IA. Profils, articles et communications : donnez à votre recherche une présence publique structurée. Les métadonnées intégrées aident les moteurs de recherche et les assistants IA à identifier vos travaux et à comprendre leurs références.
Commenter avec Google
Connecte-toi avec Google pour commenter directement sur cette page.