Hidden Markov models with set-valued parameters (2016)
- Authors:
- Autor USP: MAUÁ, DENIS DERATANI - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.neucom.2015.08.095
- Subjects: PROCESSOS DE MARKOV; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; ROBUSTEZ
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neurocomputing
- ISSN: 1872-8286
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 180, p. 94-107, 05 March 2016
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MAUÁ, Denis Deratani e ANTONUCCI, Alessandro e CAMPOS, Cassio Polpo de. Hidden Markov models with set-valued parameters. Neurocomputing, v. 180, p. 94-107, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.095. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Mauá, D. D., Antonucci, A., & Campos, C. P. de. (2016). Hidden Markov models with set-valued parameters. Neurocomputing, 180, 94-107. doi:10.1016/j.neucom.2015.08.095 -
NLM
Mauá DD, Antonucci A, Campos CP de. Hidden Markov models with set-valued parameters [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 94-107.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.095 -
Vancouver
Mauá DD, Antonucci A, Campos CP de. Hidden Markov models with set-valued parameters [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 94-107.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.095 - International Journal of Approximate Reasoning
- Early classification of time series by Hidden Markov Models with set-valued parameters
- Equivalences between maximum a posteriori inference in Bayesian networks and maximum expected utility computation in influence diagrams
- Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization
- Better initialization heuristics for order-based bayesian network structure learning
- Initialization heuristics for greedy bayesian network structure learning
- Advances in learning Bayesian networks of bounded treewidth
- A compositional atlas for algebraic circuits
- Approximation complexity of maximum a posteriori inference in sum-product networks
- University entrance exam as a guiding test for artificial intelligence
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
