Classification of multiple observation sets via network modularity (2013)
- Authors:
- Autor USP: LIANG, ZHAO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s00521-012-1115-y
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neural Computing & Applications
- ISSN: 0941-0643
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 23, n. 7-8, p. 1923-1929, dez. 2013
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão submetida (Pré-print)
-
Status: Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access) -
ABNT
CUPERTINO, Thiago H e SILVA, Thiago C e LIANG, Zhao. Classification of multiple observation sets via network modularity. Neural Computing & Applications, v. 23, n. 7-8, p. 1923-1929, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-012-1115-y. Acesso em: 11 mar. 2026. -
APA
Cupertino, T. H., Silva, T. C., & Liang, Z. (2013). Classification of multiple observation sets via network modularity. Neural Computing & Applications, 23( 7-8), 1923-1929. doi:10.1007/s00521-012-1115-y -
NLM
Cupertino TH, Silva TC, Liang Z. Classification of multiple observation sets via network modularity [Internet]. Neural Computing & Applications. 2013 ; 23( 7-8): 1923-1929.[citado 2026 mar. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-012-1115-y -
Vancouver
Cupertino TH, Silva TC, Liang Z. Classification of multiple observation sets via network modularity [Internet]. Neural Computing & Applications. 2013 ; 23( 7-8): 1923-1929.[citado 2026 mar. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-012-1115-y - Semi-supervised learning with concept drift using particle dynamics applied to network intrusion detection data
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