埃姆拉·汉瑟
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2020年–今天
2023 [公元20年] 埃姆拉·汉瑟 , 穆罕默德·特拉奥雷马里 , Refik萨姆特 , 泽尼普·伊尔迪林 , Nooshin内马蒂 :
一种用于H&E染色组织病理学图像的不平衡软件细胞核分割方法。 生物识别。 信号处理。 控制。 83 : 104720 ( 2023 ) [公元19年] 埃姆拉·汉瑟 , 冰雪 , 张梦洁 :
一种进化过滤方法,用于单目标场景和多目标场景的分类特征选择。 知识。 基于系统。 280 : 111008 ( 2023 ) 【c6】 泽尼普·伊尔迪林 , Refik萨姆特 , 埃姆拉·汉瑟 , Nooshin内马蒂 , 穆罕默德·特拉奥雷马里 :
使用带注意模块的U-Net分割H&E组织病理学图像中的腺体。 IPTA公司 2023 : 1-6 2022 [公元18年] 埃姆拉·汉瑟 , 玛丽娜·巴尔达莫娃 , 伊利亚·霍达辛斯基 , 康斯坦丁·萨林 , 阿特姆·斯莱兹金 , 米哈伊尔·斯维特拉科夫 :
手写签名认证中用于特征选择的二进制PSO变量。 Informatica公司 33 ( 三 ) : 523-543 ( 2022 ) [公元17年] 埃姆拉·汉瑟 , 冰雪 , 张梦洁 :
具有差异进化的模糊过滤器成本敏感特征选择。 知识。 基于系统。 241 : 108259 ( 2022 ) [公元16年] 埃姆拉·汉瑟 :
一种用于成本敏感子集选择的多目标人工蜂群算法。 神经计算。 申请。 34 ( 20 ) : 17523-17537 ( 2022 ) 【c5】 泽尼普·伊尔迪林 , 埃姆拉·汉塞尔 , Refik萨姆特 , 穆罕默德·特拉奥雷马里 , Nooshin内马蒂 :
颜色归一化对H&E染色组织病理学图像中细胞核分割问题的影响。 SIU公司 2022 : 1-4 2021 [公元15年] 埃姆拉·汉瑟 , 伊利亚·霍达申斯基 , 康斯坦丁·萨林 , 阿特约姆·斯莱兹金 :
用于手写签名验证的包装器元启发式框架。 软计算。 25 ( 13 ) : 8665-8681 ( 2021 ) 2020 [公元14年] 埃姆拉·汉瑟 , 冰雪 , 张梦洁 :
聚类特征选择方法综述。 Artif公司。 智力。 版次。 53 ( 6 ) : 4519-4545 ( 2020 ) [j13] 埃姆拉·汉瑟 :
一种新的同时进行聚类和特征选择的多目标差分进化方法。 工程应用。 Artif公司。 智力。 87 ( 2020 ) [公元12年] 埃姆拉·汉瑟 :
基于差分进化和模糊粗糙集理论的特征选择新滤波方法。 神经计算。 申请。 32 ( 7 ) : 2929-2944 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元11年] 埃姆拉·汉瑟 :
基于多目标差分进化算法的模糊核特征选择。 连接。 科学。 31 ( 4 ) : 323-341 ( 2019 ) [公元10年] 埃姆拉·汉瑟 :
特征选择的差异进化:一种模糊包装过滤方法。 软计算。 23 ( 13 ) : 5233-5248 ( 2019 ) 2018 [公元9年] 埃姆拉·汉瑟 , 冰雪 , 张梦洁 , 德尔维斯·卡拉博加 , 巴里叶·阿凯 :
基于人工蜂群优化的Pareto前沿特征选择。 信息科学。 422 : 462-479 ( 2018 ) [j8] 埃姆拉·汉瑟 , 冰雪 , 张梦洁 :
基于信息论和特征排序的滤波器特征选择差异进化。 知识。 基于系统。 140 : 103-119 ( 2018 ) 2017 [j7] 埃姆拉·汉瑟 , 德尔维斯·卡拉博加 :
对传统方法、合并-分裂方法和进化方法进行了全面综述,提出了确定簇数的方法。 Swarm进化。 计算。 32 : 49-67 ( 2017 ) [c4] 埃姆拉·汉瑟 , 冰雪 , 张梦洁 :
一种基于差分进化的特征选择方法,使用改进的过滤准则。 SSCI公司 2017 : 1-8 2016 【b1】 埃姆拉·汉泽尔 :
Yapay arókoloni algoritmasótabanlógörüntükümeleme yöntemlerinin gelištirilmesi(基于人工蜂群算法的图像聚类方法的开发)。 土耳其埃尔西耶斯大学, 2016 2015 [j6] 凯勒·兹蒂尔克 , 埃姆拉·汉瑟 , 德尔维斯·卡拉博加 :
采用改进的二进制人工蜂群算法进行动态聚类。 申请。 软计算。 28 : 69-80 ( 2015 ) [j5] 埃姆拉·汉瑟 , 冰雪 , 德尔维斯·卡拉博加 , 张梦洁 :
一种基于高级相似性方案的二进制ABC特征选择算法。 申请。 软计算。 36 : 334-348 ( 2015 ) 【j4】 凯勒·兹蒂尔克 , 埃姆拉·汉瑟 , 德尔维斯·卡拉博加 :
一种新的基于遗传算子的二进制人工蜂群算法。 信息科学。 297 : 154-170 ( 2015 ) [j3] 凯勒·兹蒂尔克 , 埃姆拉·汉瑟 , 德尔维斯·卡拉博加 :
用人工蜂群算法改进图像聚类的聚类准则。 模式分析。 申请。 18 ( 三 ) : 587-599 ( 2015 ) 【c3】 埃姆拉·汉瑟 , 冰雪 , 张梦洁 , 德尔维斯·卡拉博加 , 巴里叶·阿凯 :
一种基于模糊互信息的多目标人工蜂群特征选择方法。 欧洲协调委员会 2015 : 2420-2427 2014 [注2] 凯勒·兹蒂尔克 , Emrah Hancer公司 , Dervis Karaboga公司 :
彩色图像量化:简要回顾及人工蜂群算法的应用。 Informatica公司 25 ( 三 ) : 485-503 ( 2014 ) 【c2】 埃姆拉·汉瑟 , Refik萨姆特 , 德尔维斯·卡拉博加 :
从扫描地形图重建等高线的混合方法。 ISIE公司 2014 : 930-933 2012 [j1] Refik萨姆特 , 埃姆拉·汉瑟 :
从地形图中提取等高线的一种新方法。 视觉杂志。 Commun公司。 图像表示。 23 ( 4 ) : 642-647 ( 2012 ) 【c1】 Emrah Hancer公司 , 凯勒·兹蒂尔克 , 德尔维斯·卡拉博加 :
基于人工蜂群的图像聚类方法。 IEEE进化计算大会 2012 : 1-5
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