Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks (2016)
- Authors:
- Autor USP: TINÓS, RENATO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1016/j.jneumeth.2016.06.010
- Subjects: REDES NEURAIS; ANSIEDADE; NEUROCIÊNCIAS; ALGORITMOS GENÉTICOS; COMPORTAMENTO EXPLORATÓRIO ANIMAL
- Keywords: Elevated plus-maze; Rat; Exploratory behavior; Neuroevolution; Genetic algorithm; Artificial neural network
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Neuroscience Methods
- ISSN: 0165-0270
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 270, p. 102-110, 2016
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
COSTA, Ariadne de Andrade e TINÓS, Renato. Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks. Journal of Neuroscience Methods, v. 270, p. 102-110, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2016.06.010. Acesso em: 25 mar. 2026. -
APA
Costa, A. de A., & Tinós, R. (2016). Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks. Journal of Neuroscience Methods, 270, 102-110. doi:10.1016/j.jneumeth.2016.06.010 -
NLM
Costa A de A, Tinós R. Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks [Internet]. Journal of Neuroscience Methods. 2016 ; 270 102-110.[citado 2026 mar. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2016.06.010 -
Vancouver
Costa A de A, Tinós R. Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks [Internet]. Journal of Neuroscience Methods. 2016 ; 270 102-110.[citado 2026 mar. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2016.06.010 - Programação evolutiva com distribuição de mutações auto-adaptativa aplicada a redes neurais artificiais
- A new method for identification of recombining components in the generalized partition crossover
- Quasi-optimal recombination operator
- Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms
- Analyzing evolutionary algorithms for dynamic optimization problems based on the dynamical systems approach
- Use of self-organizing suppression and q-Gaussian mutation in artificial immune systems
- Diversity control in genetic algorithms for protein structure prediction
- An efficient implementation of iterative partial transcription for the traveling salesman problem
- Analysing fitness landscape changes in evolutionary robots
- Improving an exact solver for the Traveling Salesman Problem using partition crossover
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