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J-GLOBAL ID:201802273120251458   整理番号:18A0482430

データ駆動型確率的ロバスト最適化:一般的計算フレームワークとアルゴリズムビッグデータ時代における不確実性の下での最適化のための機械学習の利用【Powered by NICT】

Data-driven stochastic robust optimization: General computational framework and algorithm leveraging machine learning for optimization under uncertainty in the big data era
著者 (2件):
Ning Chao
(Robert Frederick Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA)
You Fengqi
(Robert Frederick Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA)

資料名:
Computers & Chemical Engineering  (Computers & Chemical Engineering)

巻: 111  ページ: 115-133  発行年: 2018年 
JST資料番号: H0199C  ISSN: 0098-1354  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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