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  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPONENTES PRINCIPAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      HORVÁTH, Tomás e MANTOVANI, Rafael Gomes e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features. Applied Soft Computing, v. 134, p. 1-17, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109969. Acesso em: 21 jun. 2024.
    • APA

      Horváth, T., Mantovani, R. G., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features. Applied Soft Computing, 134, 1-17. doi:10.1016/j.asoc.2022.109969
    • NLM

      Horváth T, Mantovani RG, Carvalho ACP de LF de. Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 134 1-17.[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109969
    • Vancouver

      Horváth T, Mantovani RG, Carvalho ACP de LF de. Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 134 1-17.[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109969
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CERRI, Ricardo et al. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms. Applied Soft Computing, v. 77, p. 584-604, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017. Acesso em: 21 jun. 2024.
    • APA

      Cerri, R., Basgalupp, M. P., Barros, R. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms. Applied Soft Computing, 77, 584-604. doi:10.1016/j.asoc.2019.01.017
    • NLM

      Cerri R, Basgalupp MP, Barros RC, Carvalho ACP de LF de. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 77 584-604.[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017
    • Vancouver

      Cerri R, Basgalupp MP, Barros RC, Carvalho ACP de LF de. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 77 584-604.[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS GENÉTICOS, EXPRESSÃO GÊNICA

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PADILHA, Victor Alexandre e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information. Applied Soft Computing, v. 85, p. 1-11, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688. Acesso em: 21 jun. 2024.
    • APA

      Padilha, V. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information. Applied Soft Computing, 85, 1-11. doi:10.1016/j.asoc.2019.105688
    • NLM

      Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 85 1-11.[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688
    • Vancouver

      Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 85 1-11.[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NALDI, Murilo Coelho et al. Efficiency issues of evolutionary k-means. Applied Soft Computing, v. 11, n. 2, p. 1938-1952, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010. Acesso em: 21 jun. 2024.
    • APA

      Naldi, M. C., Campello, R. J. G. B., Hruschka, E. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2011). Efficiency issues of evolutionary k-means. Applied Soft Computing, 11( 2), 1938-1952. doi:10.1016/j.asoc.2010.06.010
    • NLM

      Naldi MC, Campello RJGB, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. Efficiency issues of evolutionary k-means [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 1938-1952.[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010
    • Vancouver

      Naldi MC, Campello RJGB, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. Efficiency issues of evolutionary k-means [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 1938-1952.[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010

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