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  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      SPOLAÔR, Newton et al. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, v. 180, p. 3-15, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Spolaôr, N., Monard, M. C., Tsoumakas, G., & Lee, H. D. (2016). A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, 180, 3-15. doi:10.1016/j.neucom.2015.07.118
    • NLM

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
    • Vancouver

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      GARCIA, Luís P. F e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e LORENA, Ana C. Effect of label noise in the complexity of classification problems. Neurocomputing, v. 160, p. 108-119, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2015). Effect of label noise in the complexity of classification problems. Neurocomputing, 160, 108-119. doi:10.1016/j.neucom.2014.10.085
    • NLM

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Effect of label noise in the complexity of classification problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 108-119.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085
    • Vancouver

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Effect of label noise in the complexity of classification problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 108-119.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, GEOMETRIA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      PAGLIOSA, Paulo et al. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 599-610, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Pagliosa, P., Paulovich, F. V., Minghim, R., Levkowitz, H., & Nonato, L. G. (2015). Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections. Neurocomputing, fe 2015, 599-610. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.072
    • NLM

      Pagliosa P, Paulovich FV, Minghim R, Levkowitz H, Nonato LG. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 599-610.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072
    • Vancouver

      Pagliosa P, Paulovich FV, Minghim R, Levkowitz H, Nonato LG. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 599-610.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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    • ABNT

      FADEL, Samuel G et al. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 546-556, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Fadel, S. G., Fatore, F. M., Duarte, F. S. L. G., & Paulovich, F. V. (2015). LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces. Neurocomputing, fe 2015, 546-556. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.071
    • NLM

      Fadel SG, Fatore FM, Duarte FSLG, Paulovich FV. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 546-556.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071
    • Vancouver

      Fadel SG, Fatore FM, Duarte FSLG, Paulovich FV. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 546-556.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NALDI, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, v. 163, p. 78-93, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2015). Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, 163, 78-93. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.083
    • NLM

      Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
    • Vancouver

      Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems - HAIS. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      QUINTIÁN, Héctor et al. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077. Acesso em: 29 mar. 2024. , 2015
    • APA

      Quintián, H., Corchado, E., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Wozniak, M., Snásel, V., & Sung-Bae, C. (2015). Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2015.02.077
    • NLM

      Quintián H, Corchado E, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Snásel V, Sung-Bae C. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 1-2.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077
    • Vancouver

      Quintián H, Corchado E, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Snásel V, Sung-Bae C. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 1-2.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BRAGA, Igor e MONARD, Maria Carolina. Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression. Neurocomputing, v. 163, p. 106-114, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.097. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Braga, I., & Monard, M. C. (2015). Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression. Neurocomputing, 163, 106-114. doi:10.1016/j.neucom.2014.12.097
    • NLM

      Braga I, Monard MC. Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 106-114.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.097
    • Vancouver

      Braga I, Monard MC. Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 106-114.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.097
  • Source: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, EXPRESSÃO GÊNICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ESPEZUA, Soledad et al. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 767-776, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Espezua, S., Villanueva, E., Maciel, C. D., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2015). A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets. Neurocomputing, fe 2015, 767-776. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.057
    • NLM

      Espezua S, Villanueva E, Maciel CD, Carvalho ACP de LF de. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 767-776.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057
    • Vancouver

      Espezua S, Villanueva E, Maciel CD, Carvalho ACP de LF de. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 767-776.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MOTTA, Robson et al. Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 583-598, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.09.063. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Motta, R., Minghim, R., Lopes, A. de A., & Oliveira, M. C. F. de. (2015). Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections. Neurocomputing, fe 2015, 583-598. doi:10.1016/j.neucom.2014.09.063
    • NLM

      Motta R, Minghim R, Lopes A de A, Oliveira MCF de. Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 583-598.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.09.063
    • Vancouver

      Motta R, Minghim R, Lopes A de A, Oliveira MCF de. Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 583-598.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.09.063
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BARROS, Rodrigo C et al. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees. Neurocomputing, v. 135, p. 3-12, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Barros, R. C., Jaskowiak, P. A., Cerri, R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2014). A framework for bottom-up induction of oblique decision trees. Neurocomputing, 135, 3-12. doi:10.1016/j.neucom.2013.01.067
    • NLM

      Barros RC, Jaskowiak PA, Cerri R, Carvalho ACP de LF de. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 135 3-12.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067
    • Vancouver

      Barros RC, Jaskowiak PA, Cerri R, Carvalho ACP de LF de. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 135 3-12.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ROSSI, André Luis Debiaso et al. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048. Acesso em: 29 mar. 2024. , 2014
    • APA

      Rossi, A. L. D., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Soares, C., & Souza, B. F. de. (2014). MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.048
    • NLM

      Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
    • Vancouver

      Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CORCHADO, Emilio et al. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001. Acesso em: 29 mar. 2024. , 2014
    • APA

      Corchado, E., Wozniak, M., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Snásel, V. (2014). Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2013.07.001
    • NLM

      Corchado E, Wozniak M, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Snásel V. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 126 1-2.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001
    • Vancouver

      Corchado E, Wozniak M, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Snásel V. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 126 1-2.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MIRANDA, Péricles B. C et al. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing, v. no 2014, p. 27-43, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Miranda, P. B. C., Prudêncio, R. B. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Soares, C. (2014). A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing, no 2014, 27-43. doi:10.1016/j.neucom.2014.06.026
    • NLM

      Miranda PBC, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de, Soares C. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; no 2014 27-43.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026
    • Vancouver

      Miranda PBC, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de, Soares C. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; no 2014 27-43.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NALDI, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Evolutionary k-means for distributed data sets. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046. Acesso em: 29 mar. 2024. , 2014
    • APA

      Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2014). Evolutionary k-means for distributed data sets. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.046
    • NLM

      Naldi MC, Campello RJGB. Evolutionary k-means for distributed data sets [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 30-42.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046
    • Vancouver

      Naldi MC, Campello RJGB. Evolutionary k-means for distributed data sets [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 30-42.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      LIANG, Xiaoming e LIANG, Zhao. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041. Acesso em: 29 mar. 2024. , 2014
    • APA

      Liang, X., & Liang, Z. (2014). Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.06.041
    • NLM

      Liang X, Liang Z. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 21-29.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041
    • Vancouver

      Liang X, Liang Z. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 21-29.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CUPERTINO, Thiago H e GUELERI, Roberto e LIANG, Zhao. A semi-supervised classification technique based on interacting forces. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050. Acesso em: 29 mar. 2024. , 2014
    • APA

      Cupertino, T. H., Gueleri, R., & Liang, Z. (2014). A semi-supervised classification technique based on interacting forces. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.050
    • NLM

      Cupertino TH, Gueleri R, Liang Z. A semi-supervised classification technique based on interacting forces [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 43-51.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050
    • Vancouver

      Cupertino TH, Gueleri R, Liang Z. A semi-supervised classification technique based on interacting forces [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 43-51.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS EMBUTIDOS, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ROBÓTICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MARTINS, Jean P e FONSECA, Carlos M e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem. Neurocomputing, v. 146, p. 17-29, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Martins, J. P., Fonseca, C. M., & Delbem, A. C. B. (2014). On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem. Neurocomputing, 146, 17-29. doi:10.1016/j.neucom.2014.04.069
    • NLM

      Martins JP, Fonseca CM, Delbem ACB. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 146 17-29.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069
    • Vancouver

      Martins JP, Fonseca CM, Delbem ACB. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 146 17-29.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CUPERTINO, Thiago H e HUERTAS, Jean e LIANG, Zhao. Data clustering using controlled consensus in complex networks. Neurocomputing, v. 118, p. 132-140, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Cupertino, T. H., Huertas, J., & Liang, Z. (2013). Data clustering using controlled consensus in complex networks. Neurocomputing, 118, 132-140. doi:10.1016/j.neucom.2013.02.026
    • NLM

      Cupertino TH, Huertas J, Liang Z. Data clustering using controlled consensus in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 118 132-140.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
    • Vancouver

      Cupertino TH, Huertas J, Liang Z. Data clustering using controlled consensus in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 118 132-140.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS EMBUTIDOS, ROBÓTICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SOUZA, Jefferson Rodrigo de et al. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. 2013, Anais.. Amsterdam: Elsevier, 2013. p. 77-80. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Souza, J. R. de, Pessin, G., Shinzato, P. Y., Osório, F. S., & Wolf, D. F. (2013). Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. In Neurocomputing (Vol. 107, p. 77-80). Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2012.07.040
    • NLM

      Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
    • Vancouver

      Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
  • Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EACH, EESC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIBEIRO, Patrícia B et al. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, v. no 2013, p. 61-71, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Ribeiro, P. B., Romero, R. A. F., Oliveira, P. R., Schiabel, H., & Verçosa, L. B. (2013). Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, no 2013, 61-71. doi:10.1016/j.neucom.2012.08.062
    • NLM

      Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062
    • Vancouver

      Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062

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