Choice of free parameters in expansions of discrete -time Volterra models using Kautz bases functions (2007)
- Authors:
- Autor USP: CAMPELLO, RICARDO JOSÉ GABRIELLI BARRETO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.automatica.2006.12.007
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Automatica
- ISSN: 0005-1098
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 43, n.6, p. 1084-1091, 2007
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ROSA, Alex da e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e AMARAL, Wagner C. Choice of free parameters in expansions of discrete -time Volterra models using Kautz bases functions. Automatica, v. 43, n. 6, p. 1084-1091, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2006.12.007. Acesso em: 14 out. 2024. -
APA
Rosa, A. da, Campello, R. J. G. B., & Amaral, W. C. (2007). Choice of free parameters in expansions of discrete -time Volterra models using Kautz bases functions. Automatica, 43( 6), 1084-1091. doi:10.1016/j.automatica.2006.12.007 -
NLM
Rosa A da, Campello RJGB, Amaral WC. Choice of free parameters in expansions of discrete -time Volterra models using Kautz bases functions [Internet]. Automatica. 2007 ; 43( 6): 1084-1091.[citado 2024 out. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2006.12.007 -
Vancouver
Rosa A da, Campello RJGB, Amaral WC. Choice of free parameters in expansions of discrete -time Volterra models using Kautz bases functions [Internet]. Automatica. 2007 ; 43( 6): 1084-1091.[citado 2024 out. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2006.12.007 - Texto sistematizado
- Modelagem e controle utilizando bases de funções ortonormais.
- Automatic aspect discrimination in relational data clustering
- An introduction to models based on Laguerre, Kautz and other related orthonormal functions - part II: non-linear models
- Evaluating correlation coefficients for clustering gene expression profiles of cancer
- A simpler and more accurate AUTO-HDS framework for clustering and visualization of biological data
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- Evolutionary k-means for distributed data sets
- Active learning strategies for semi-supervised DBSCAN
- Asymmetric Volterra models based on ladder-structured generalized orthonormal basis functions
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.automatica.2006.12.007 (Fonte: oaDOI API)
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