In diesem Buch haben wir die Anwendung intelligenter Systeme und Optimierungstechniken im Bereich des interdisziplinären Engineerings gezeigt. Im ersten Kapitel haben wir die Verwendung von IS, nämlich S-System, für die Inferenz von Gene Regulatory Network (GRN) aus Zeitreihen-Microarray-Daten im Bereich der Computerbiologie und Bioinformatik beschrieben. Im 2. Kapitel haben wir kürzlich eine Optimierungstechnik vorgeschlagen, nämlich den Elephant Swarm Water Search Algorithm (ESWSA) zur effizienten Modellierung zur Vorhersage und Optimierung der Parameter von Schleifprozessen, die ein typisches Problem des Maschinenbaus sind. Im dritten Kapitel haben wir eine hybride KI-Technik mit Hilfe des Entscheidungsbaums und der parametrischen Optimierung durch genetischen Algorithmus in der Diabetesvorhersage im biomedizinischen Bereich durch die richtige Analyse kleiner und großer Disjunkte in medizinischen Datensätzen verwendet. In Kapitel 4 haben wir eine hybride Kuckuckssuchoptimierung (CSO) & Partikelschwarmoptimierung (PSO) im Bereich der erneuerbaren Energien verwendet. In Kapitel 5 wird eine hybride Optimierungstechnik von zwei evolutionären Algorithmen verwendet: Genetischer Algorithmus & Partikelschwarmoptimierung im Bereich der Mechatronik.

Autorentext

Pijush Dutta, Prof. Abteilung für Elektronik und Kommunikationstechnik, Global Institute of Management and Technology, Krishnagar, West Bengal Indien.Sudip Mandal, Prof (Dr.). Abteilung für Elektronik und Kommunikationstechnik, Jalpaiguri Govt. Engineering College, Indien.