本文内容如下e-collection /主题问题:

脆弱性检测、评估与预测(14) 机器学习(939) 人工智能(603) 为医护人员提供决策支持(689) 本体、分类和编码(156) 工具、程序和算法(173) 临床信息与决策(841)

发表在在5卷第四名(2022): Oct-Dec

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/38464，首次出版．
进化混合部分遗传算法分类模型的低成本脆弱性筛选:调查研究

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本文作者:

约翰·奥茨1 作者Orcid图片； Niusha Shafiabady2 作者Orcid图片； 瑞秋Ambagtsheer3. 作者Orcid图片； 贾斯汀拜尔比3. 作者Orcid图片； 克里斯Seiboth4 作者Orcid图片； 埃尔莎削弱3. 作者Orcid图片
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约翰·奥茨1＊ 博士； Niusha Shafiabady2＊ ，工学学士，理学硕士，博士； 瑞秋Ambagtsheer3. 博士； 贾斯汀拜尔比3. 医学博士； 克里斯Seiboth4 ,英航； 埃尔莎削弱3. 博士

1托伦斯大学 ，上月的 ，非盟

2工程、信息技术与环境学院“，，查尔斯达尔文大学 ，赫马基特,新南威尔士州 ，非盟

3.托伦斯大学 ，阿德莱德 ，非盟

4路德教会的服务 ，弥尔顿 ，非盟

*这些作者贡献相同

通讯作者:

  • Niusha Shafiabady，工学学士，理学硕士，博士
  • 工程、信息技术与环境学院“，
  • 查尔斯达尔文大学
  • 乔治街815号
  • 赫马基特,新南威尔士州
  • 非盟
  • 电话:61 80474147
  • 电子邮件:niusha.shafiabady@cdu.edu.au
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