Información del autor
Autor Chiroma, Haruna |
Documentos disponibles escritos por este autor (2)
Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaAdvances on Computational Intelligence in Energy / Herawan, Tutut ; Chiroma, Haruna ; Abawajy, Jemal H.
TÃtulo : Advances on Computational Intelligence in Energy : The Applications of Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms in Energy Tipo de documento: documento electrónico Autores: Herawan, Tutut, ; Chiroma, Haruna, ; Abawajy, Jemal H., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIV, 215 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-69889-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Electric power production Inteligencia Computacional Algoritmos La polÃtica energética EnergÃa y estado IngenierÃa de EnergÃa Eléctrica IngenierÃa Mecánica Energética PolÃtica EconomÃa y Gestión Energética Clasificación: 621.31 Resumen: Al abordar las aplicaciones de algoritmos de inteligencia computacional en energÃa, este libro presenta un procedimiento sistemático que ilustra los pasos prácticos necesarios para aplicar algoritmos metaheurÃsticos bioinspirados en energÃa, como la predicción del consumo de petróleo y otros productos energéticos. Las contribuciones incluyen hallazgos de investigaciones, proyectos, trabajos de topografÃa y experiencias industriales que describen avances significativos en las aplicaciones de algoritmos de inteligencia computacional en energÃa. Para una fácil comprensión, el texto proporciona resultados prácticos de simulación, convergencia y curvas de aprendizaje, asà como ilustraciones y tablas. Al proporcionar un recurso valioso tanto para estudiantes de pregrado como de posgrado, también está destinado a investigadores en los campos de la inteligencia computacional y la energÃa. Nota de contenido: Basic descriptions of computational intelligence algorithms (single, hybrid, ensemble, integrated and etc -- Credible sources of energy datasets -- Applications of computational algorithms in energy -- Practical application of cuckoo search and neural network in the prediction of OECD oil consumption -- Hybrid of Fuzzy systems and particle swarm optimization in the forecasting gas flaring from oil consumption -- Forecasting of OECD gas flaring using Elman neural network and cuckoo search algorithm -- Artificial bee colony and neural network for the forecasting of Malaysia renewable energy -- Soft computing methods in the modelling of OECD carbon dioxide emission from petroleum consumption -- Modelling energy crises based on Soft computing -- The forecasting of WTI and Dubai crude oil prices benchmarks based on soft computing -- A new approach for the forecasting of IAEA energy -- Modelling of gasoline prices using fuzzy multi-criteria decision making -- Soft computing for the prediction ofAustralia petroleum consumption based on OECD countries -- Future research problems in the area of computational intelligence algorithms in energy. . Tipo de medio : Computadora Summary : Addressing the applications of computational intelligence algorithms in energy, this book presents a systematic procedure that illustrates the practical steps required for applying bio-inspired, meta-heuristic algorithms in energy, such as the prediction of oil consumption and other energy products. Contributions include research findings, projects, surveying work and industrial experiences that describe significant advances in the applications of computational intelligence algorithms in energy. For easy understanding, the text provides practical simulation results, convergence and learning curves as well as illustrations and tables. Providing a valuable resource for undergraduate and postgraduate students alike, it is also intended for researchers in the fields of computational intelligence and energy. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances on Computational Intelligence in Energy : The Applications of Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms in Energy [documento electrónico] / Herawan, Tutut, ; Chiroma, Haruna, ; Abawajy, Jemal H., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIV, 215 p.
ISBN : 978-3-319-69889-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Electric power production Inteligencia Computacional Algoritmos La polÃtica energética EnergÃa y estado IngenierÃa de EnergÃa Eléctrica IngenierÃa Mecánica Energética PolÃtica EconomÃa y Gestión Energética Clasificación: 621.31 Resumen: Al abordar las aplicaciones de algoritmos de inteligencia computacional en energÃa, este libro presenta un procedimiento sistemático que ilustra los pasos prácticos necesarios para aplicar algoritmos metaheurÃsticos bioinspirados en energÃa, como la predicción del consumo de petróleo y otros productos energéticos. Las contribuciones incluyen hallazgos de investigaciones, proyectos, trabajos de topografÃa y experiencias industriales que describen avances significativos en las aplicaciones de algoritmos de inteligencia computacional en energÃa. Para una fácil comprensión, el texto proporciona resultados prácticos de simulación, convergencia y curvas de aprendizaje, asà como ilustraciones y tablas. Al proporcionar un recurso valioso tanto para estudiantes de pregrado como de posgrado, también está destinado a investigadores en los campos de la inteligencia computacional y la energÃa. Nota de contenido: Basic descriptions of computational intelligence algorithms (single, hybrid, ensemble, integrated and etc -- Credible sources of energy datasets -- Applications of computational algorithms in energy -- Practical application of cuckoo search and neural network in the prediction of OECD oil consumption -- Hybrid of Fuzzy systems and particle swarm optimization in the forecasting gas flaring from oil consumption -- Forecasting of OECD gas flaring using Elman neural network and cuckoo search algorithm -- Artificial bee colony and neural network for the forecasting of Malaysia renewable energy -- Soft computing methods in the modelling of OECD carbon dioxide emission from petroleum consumption -- Modelling energy crises based on Soft computing -- The forecasting of WTI and Dubai crude oil prices benchmarks based on soft computing -- A new approach for the forecasting of IAEA energy -- Modelling of gasoline prices using fuzzy multi-criteria decision making -- Soft computing for the prediction ofAustralia petroleum consumption based on OECD countries -- Future research problems in the area of computational intelligence algorithms in energy. . Tipo de medio : Computadora Summary : Addressing the applications of computational intelligence algorithms in energy, this book presents a systematic procedure that illustrates the practical steps required for applying bio-inspired, meta-heuristic algorithms in energy, such as the prediction of oil consumption and other energy products. Contributions include research findings, projects, surveying work and industrial experiences that describe significant advances in the applications of computational intelligence algorithms in energy. For easy understanding, the text provides practical simulation results, convergence and learning curves as well as illustrations and tables. Providing a valuable resource for undergraduate and postgraduate students alike, it is also intended for researchers in the fields of computational intelligence and energy. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Machine Learning and Data Mining for Emerging Trend in Cyber Dynamics : Theories and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chiroma, Haruna, ; Abdulhamid, Shafi'i M., ; Fournier-Viger, Philippe, ; Garcia, Nuno M., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VI, 315 p. 120 ilustraciones, 68 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-66288-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Objetos cooperantes (Sistemas informáticos) Procesamiento de datos Investigación cuantitativa Aprendizaje automático Sistemas ciberfÃsicos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data Clasificación: 621.38 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro aborda teorÃas y procedimientos empÃricos para la aplicación del aprendizaje automático y la minerÃa de datos para resolver problemas en ciberdinámica. Explica los fundamentos de la dinámica cibernética y presenta cómo estos algoritmos, estrategias y técnicas resilientes pueden usarse para el desarrollo del entorno ciberespacial, tales como: servicios de computación en la nube; la seguridad cibernética; análisis de datos; y tecnologÃas disruptivas como blockchain. El libro presenta nuevos enfoques de aprendizaje automático y minerÃa de datos para resolver problemas en ciberdinámica. En cada capÃtulo se integran conceptos básicos, revisiones de trabajos relacionados, ilustraciones, resultados empÃricos y tablas para permitir al lector comprender completamente los conceptos, la metodologÃa y los resultados presentados. El libro contiene soluciones empÃricas a problemas de ciberdinámica listas para aplicaciones industriales. El libro será un excelente punto de partida para estudiantes de posgrado e investigadores porque cada capÃtulo está diseñado para tener direcciones de investigación futuras. Nota de contenido: Generative Adversarial Network for the Detection of Ransomware in Cyber Dynamics -- Deep Learning for Blockchain Technologies: A Survey and Research Directions -- Deep Recurrent Neural Network for the Enhancement of Resource Allocation in Edge Computing -- Recommender Systems in the Next Generation Cloud Architectures -- Collusion Detection in the Internet of Vehicles Environment via Machine Learning Algorithms -- Mobile Cloud Computing Security Strategies Using Machine Learning Algorithms -- Resilient Edge Computing Devices Using Federated Learning Technique -- DeepFake: A Panacea for New Generation Simulated Videos -- Machine Learning-Based Malware Detection Systems in a Cyber-Physical Systems -- Support Vector Machine-Based Crypto-Locker Ransomware Attacks Detection with Grey-Wolf Optimization -- A Survey of Algorithms for Analysing Graph Data in the Cloud -- A Survey of Sequence Prediction Models to Predict Behaviour of Dynamic Systems -- Finding High Utility Patterns to Detect Network Attacks -- Authorship Attribution and User Profile Inference in Social Networks -- Deep Convolutional Neural Network for Data Analytics in the Cyber Dynamics. Tipo de medio : Computadora Summary : This book addresses theories and empirical procedures for the application of machine learning and data mining to solve problems in cyber dynamics. It explains the fundamentals of cyber dynamics, and presents how these resilient algorithms, strategies, techniques can be used for the development of the cyberspace environment such as: cloud computing services; cyber security; data analytics; and, disruptive technologies like blockchain. The book presents new machine learning and data mining approaches in solving problems in cyber dynamics. Basic concepts, related work reviews, illustrations, empirical results and tables are integrated in each chapter to enable the reader to fully understand the concepts, methodology, and the results presented. The book contains empirical solutions of problems in cyber dynamics ready for industrial applications. The book will be an excellent starting point for postgraduate students and researchers because each chapter is design to have future research directions. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning and Data Mining for Emerging Trend in Cyber Dynamics : Theories and Applications [documento electrónico] / Chiroma, Haruna, ; Abdulhamid, Shafi'i M., ; Fournier-Viger, Philippe, ; Garcia, Nuno M., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VI, 315 p. 120 ilustraciones, 68 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-66288-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Objetos cooperantes (Sistemas informáticos) Procesamiento de datos Investigación cuantitativa Aprendizaje automático Sistemas ciberfÃsicos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data Clasificación: 621.38 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro aborda teorÃas y procedimientos empÃricos para la aplicación del aprendizaje automático y la minerÃa de datos para resolver problemas en ciberdinámica. Explica los fundamentos de la dinámica cibernética y presenta cómo estos algoritmos, estrategias y técnicas resilientes pueden usarse para el desarrollo del entorno ciberespacial, tales como: servicios de computación en la nube; la seguridad cibernética; análisis de datos; y tecnologÃas disruptivas como blockchain. El libro presenta nuevos enfoques de aprendizaje automático y minerÃa de datos para resolver problemas en ciberdinámica. En cada capÃtulo se integran conceptos básicos, revisiones de trabajos relacionados, ilustraciones, resultados empÃricos y tablas para permitir al lector comprender completamente los conceptos, la metodologÃa y los resultados presentados. El libro contiene soluciones empÃricas a problemas de ciberdinámica listas para aplicaciones industriales. El libro será un excelente punto de partida para estudiantes de posgrado e investigadores porque cada capÃtulo está diseñado para tener direcciones de investigación futuras. Nota de contenido: Generative Adversarial Network for the Detection of Ransomware in Cyber Dynamics -- Deep Learning for Blockchain Technologies: A Survey and Research Directions -- Deep Recurrent Neural Network for the Enhancement of Resource Allocation in Edge Computing -- Recommender Systems in the Next Generation Cloud Architectures -- Collusion Detection in the Internet of Vehicles Environment via Machine Learning Algorithms -- Mobile Cloud Computing Security Strategies Using Machine Learning Algorithms -- Resilient Edge Computing Devices Using Federated Learning Technique -- DeepFake: A Panacea for New Generation Simulated Videos -- Machine Learning-Based Malware Detection Systems in a Cyber-Physical Systems -- Support Vector Machine-Based Crypto-Locker Ransomware Attacks Detection with Grey-Wolf Optimization -- A Survey of Algorithms for Analysing Graph Data in the Cloud -- A Survey of Sequence Prediction Models to Predict Behaviour of Dynamic Systems -- Finding High Utility Patterns to Detect Network Attacks -- Authorship Attribution and User Profile Inference in Social Networks -- Deep Convolutional Neural Network for Data Analytics in the Cyber Dynamics. Tipo de medio : Computadora Summary : This book addresses theories and empirical procedures for the application of machine learning and data mining to solve problems in cyber dynamics. It explains the fundamentals of cyber dynamics, and presents how these resilient algorithms, strategies, techniques can be used for the development of the cyberspace environment such as: cloud computing services; cyber security; data analytics; and, disruptive technologies like blockchain. The book presents new machine learning and data mining approaches in solving problems in cyber dynamics. Basic concepts, related work reviews, illustrations, empirical results and tables are integrated in each chapter to enable the reader to fully understand the concepts, methodology, and the results presented. The book contains empirical solutions of problems in cyber dynamics ready for industrial applications. The book will be an excellent starting point for postgraduate students and researchers because each chapter is design to have future research directions. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
