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  • Fonte: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: EP, IME

    Assuntos: TEORIA DA COMPUTAÇÃO, TEORIA DOS MODELOS, AQUISIÇÃO DE CONHECIMENTO, LÓGICA MATEMÁTICA

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    • ABNT

      COZMAN, Fabio Gagliardi e MAUÁ, Denis Deratani. The finite model theory of Bayesian network specifications: Descriptive complexity and zero/one laws. International Journal of Approximate Reasoning, v. 110, p. 107-126, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2019.04.003. Acesso em: 09 nov. 2025.
    • APA

      Cozman, F. G., & Mauá, D. D. (2019). The finite model theory of Bayesian network specifications: Descriptive complexity and zero/one laws. International Journal of Approximate Reasoning, 110, 107-126. doi:10.1016/j.ijar.2019.04.003
    • NLM

      Cozman FG, Mauá DD. The finite model theory of Bayesian network specifications: Descriptive complexity and zero/one laws [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2019 ; 110 107-126.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2019.04.003
    • Vancouver

      Cozman FG, Mauá DD. The finite model theory of Bayesian network specifications: Descriptive complexity and zero/one laws [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2019 ; 110 107-126.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2019.04.003
  • Fonte: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: IME, EACH

    Assuntos: PROCESSOS DE MARKOV, PROBABILIDADE

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    • ABNT

      REIS, Willy Arthur Silva e BARROS, Leliane Nunes de e DELGADO, Karina Valdivia. Robust topological policy iteration for infinite horizon bounded Markov decision processes. International Journal of Approximate Reasoning, v. 105, p. 287-304, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.12.004. Acesso em: 09 nov. 2025.
    • APA

      Reis, W. A. S., Barros, L. N. de, & Delgado, K. V. (2019). Robust topological policy iteration for infinite horizon bounded Markov decision processes. International Journal of Approximate Reasoning, 105, 287-304. doi:10.1016/j.ijar.2018.12.004
    • NLM

      Reis WAS, Barros LN de, Delgado KV. Robust topological policy iteration for infinite horizon bounded Markov decision processes [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2019 ; 105 287-304.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.12.004
    • Vancouver

      Reis WAS, Barros LN de, Delgado KV. Robust topological policy iteration for infinite horizon bounded Markov decision processes [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2019 ; 105 287-304.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.12.004
  • Fonte: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: EP, IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO LÓGICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      FARIA, Francisco Henrique Otte Vieira de et al. Speeding up parameter and rule learning for acyclic probabilistic logic programs. International Journal of Approximate Reasoning, v. 106, p. 32-50, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.12.012. Acesso em: 09 nov. 2025.
    • APA

      Faria, F. H. O. V. de, Gusmão, A. C., De Bona, G., Mauá, D. D., & Cozman, F. G. (2019). Speeding up parameter and rule learning for acyclic probabilistic logic programs. International Journal of Approximate Reasoning, 106, 32-50. doi:10.1016/j.ijar.2018.12.012
    • NLM

      Faria FHOV de, Gusmão AC, De Bona G, Mauá DD, Cozman FG. Speeding up parameter and rule learning for acyclic probabilistic logic programs [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2019 ; 106 32-50.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.12.012
    • Vancouver

      Faria FHOV de, Gusmão AC, De Bona G, Mauá DD, Cozman FG. Speeding up parameter and rule learning for acyclic probabilistic logic programs [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2019 ; 106 32-50.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.12.012

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