Efficient methods for learning Bayesian network super-structures (2014)
- Authors:
- Autor USP: MACIEL, CARLOS DIAS - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2012.10.035
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (SISTEMAS); INFERÊNCIA BAYESIANA E REDES DE CRENÇA; PROBABILIDADE; ALGORITMOS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 123, p. 3-12, Jan. 2014
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
VILLANUEVA, Edwin; MACIEL, Carlos Dias. Efficient methods for learning Bayesian network super-structures. Neurocomputing, Amsterdam, v. 123, n. Ja 2014, p. 3-12, 2014. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2012.10.035 > DOI: 10.1016/j.neucom.2012.10.035. -
APA
Villanueva, E., & Maciel, C. D. (2014). Efficient methods for learning Bayesian network super-structures. Neurocomputing, 123( Ja 2014), 3-12. doi:10.1016/j.neucom.2012.10.035 -
NLM
Villanueva E, Maciel CD. Efficient methods for learning Bayesian network super-structures [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 123( Ja 2014): 3-12.Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2012.10.035 -
Vancouver
Villanueva E, Maciel CD. Efficient methods for learning Bayesian network super-structures [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 123( Ja 2014): 3-12.Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2012.10.035 - Avaliação quantitativa de gordura em fibras musculares através de parâmetros experimentais usando DSC e ultra-som
- Desenvolvimento de transdutor ultra-som de baixo custo para tubulações industriais
- Instrumentação ultrassônica com desenvolvimento de um sistema de controle e aquisição de dados de um ultra-som
- Utilização de guias de ondas ultra-sônicas para medidas de estabilidade de implantes dentários
- Automatic vigilance parameter setting in ART2 neural network
- Classificador Bayesiano hierárquico utilizando modelos Gaussianos
- Direction of arrival uncertainty of adaptive beamformers based on a posteriori information
- On the crossover operator for a GA-based optimizers in sequential projection pursuit
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.neucom.2012.10.035 (Fonte: oaDOI API)
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