Data clustering using controlled consensus in complex networks (2013)
- Authors:
- Autor USP: LIANG, ZHAO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2013.02.026
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 118, p. 132-140, out. 2013
- Este artigo NÃO possui versão em acesso aberto
-
Status: Nenhuma versão em acesso aberto identificada -
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: 17 mar. 2026. -
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 2026 mar. 17 ] 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 2026 mar. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026 - Semi-supervised learning with concept drift using particle dynamics applied to network intrusion detection data
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