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  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      POLYCARPOU, Marios et al. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2019
    • APA

      Polycarpou, M., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Pan, J. -S., Wozniak, M., Quintián, H., & Corchado, E. (2019). Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2017.09.001
    • NLM

      Polycarpou M, Carvalho ACP de LF de, Pan J-S, Wozniak M, Quintián H, Corchado E. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 1-2.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001
    • Vancouver

      Polycarpou M, Carvalho ACP de LF de, Pan J-S, Wozniak M, Quintián H, Corchado E. Special issue HAIS 2014 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 1-2.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.001
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      BERTON, Lilian et al. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, v. 226, p. 238-248, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Berton, L., Faleiros, T. de P., Valejo, A., Valverde-Rebaza, J., & Lopes, A. de A. (2017). RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, 226, 238-248. doi:10.1016/j.neucom.2016.11.053
    • NLM

      Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053
    • Vancouver

      Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, MINERAÇÃO DE DADOS, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS

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    • ABNT

      OLIVEIRA, G. V et al. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, v. 246, p. 45-57, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Oliveira, G. V., Coutinho, F. P., Campello, R. J. G. B., & Naldi, M. C. (2017). Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, 246, 45-57. doi:10.1016/j.neucom.2016.07.074
    • NLM

      Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074
    • Vancouver

      Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA

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    • ABNT

      KANDA, Jorge et al. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, v. 205, p. Se 2016, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. (2016). Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, 205, Se 2016. doi:10.1016/j.neucom.2016.04.027
    • NLM

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
    • Vancouver

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      GARCIA, Luís P. F e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e LORENA, Ana C. Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing, v. 176, p. 14-25, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2016). Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing, 176, 14-25. doi:10.1016/j.neucom.2014.12.100
    • NLM

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Noise detection in the meta-learning level [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 14-25.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100
    • Vancouver

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Noise detection in the meta-learning level [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 14-25.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      PONTI, Moacir Antonelli e NAZARÉ, Tiago Santana de e THUMÉ, Gabriela S. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction. Neurocomputing, v. 173, n. Ja 2016, p. 385-396, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Ponti, M. A., Nazaré, T. S. de, & Thumé, G. S. (2016). Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction. Neurocomputing, 173( Ja 2016), 385-396. doi:10.1016/j.neucom.2015.04.114
    • NLM

      Ponti MA, Nazaré TS de, Thumé GS. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 173( Ja 2016): 385-396.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114
    • Vancouver

      Ponti MA, Nazaré TS de, Thumé GS. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 173( Ja 2016): 385-396.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CORCHADO, Emilio et al. Recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.088. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2016
    • APA

      Corchado, E., Quintián, H., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Wozniak, M., & Sung-Bae, C. (2016). Recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2015.04.088
    • NLM

      Corchado E, Quintián H, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Sung-Bae C. Recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 1-2.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.088
    • Vancouver

      Corchado E, Quintián H, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Sung-Bae C. Recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 1-2.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.088
  • Source: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE OBJETOS

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    • ABNT

      BENICASA, Alcides X et al. An object-based visual selection framework. Neurocomputing, v. 180, p. 35-54, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Benicasa, A. X., Quiles, M. G., Silva, T. C., Liang, Z., & Romero, R. A. F. (2016). An object-based visual selection framework. Neurocomputing, 180, 35-54. doi:10.1016/j.neucom.2015.10.111
    • NLM

      Benicasa AX, Quiles MG, Silva TC, Liang Z, Romero RAF. An object-based visual selection framework [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 35-54.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111
    • Vancouver

      Benicasa AX, Quiles MG, Silva TC, Liang Z, Romero RAF. An object-based visual selection framework [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 35-54.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SPOLAÔR, Newton et al. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, v. 180, p. 3-15, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Spolaôr, N., Monard, M. C., Tsoumakas, G., & Lee, H. D. (2016). A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, 180, 3-15. doi:10.1016/j.neucom.2015.07.118
    • NLM

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
    • Vancouver

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
  • Source: Neurocomputing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      CUPERTINO, Thiago H. e ZHAO, Liang e CARNEIRO, Murillo G. Network-based supervised data classification by using an heuristic of ease of access. Neurocomputing, v. 149, p. 86-92, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.03.071. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Cupertino, T. H., Zhao, L., & Carneiro, M. G. (2015). Network-based supervised data classification by using an heuristic of ease of access. Neurocomputing, 149, 86-92. doi:10.1016/j.neucom.2014.03.071
    • NLM

      Cupertino TH, Zhao L, Carneiro MG. Network-based supervised data classification by using an heuristic of ease of access [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 149 86-92.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.03.071
    • Vancouver

      Cupertino TH, Zhao L, Carneiro MG. Network-based supervised data classification by using an heuristic of ease of access [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 149 86-92.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.03.071
  • Source: Neurocomputing. 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

      GARCIA, Luís P. F e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e LORENA, Ana C. Effect of label noise in the complexity of classification problems. Neurocomputing, v. 160, p. 108-119, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2015). Effect of label noise in the complexity of classification problems. Neurocomputing, 160, 108-119. doi:10.1016/j.neucom.2014.10.085
    • NLM

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Effect of label noise in the complexity of classification problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 108-119.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085
    • Vancouver

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Effect of label noise in the complexity of classification problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 108-119.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085
  • Source: Neurocomputing. 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, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, v. 163, p. 78-93, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2015). Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, 163, 78-93. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.083
    • NLM

      Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
    • Vancouver

      Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
  • Source: Neurocomputing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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

      BREVE, Fabricio A e LIANG, Zhao e QUILES, Marcos G. Particle competition and cooperation for semi-supervised learning with label noise. Neurocomputing, v. 160, p. 63-72, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.08.082. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Breve, F. A., Liang, Z., & Quiles, M. G. (2015). Particle competition and cooperation for semi-supervised learning with label noise. Neurocomputing, 160, 63-72. doi:10.1016/j.neucom.2014.08.082
    • NLM

      Breve FA, Liang Z, Quiles MG. Particle competition and cooperation for semi-supervised learning with label noise [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 63-72.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.08.082
    • Vancouver

      Breve FA, Liang Z, Quiles MG. Particle competition and cooperation for semi-supervised learning with label noise [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 63-72.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.08.082
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems - HAIS. 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

      QUINTIÁN, Héctor et al. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2015
    • APA

      Quintián, H., Corchado, E., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Wozniak, M., Snásel, V., & Sung-Bae, C. (2015). Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2015.02.077
    • NLM

      Quintián H, Corchado E, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Snásel V, Sung-Bae C. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 1-2.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077
    • Vancouver

      Quintián H, Corchado E, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Wozniak M, Snásel V, Sung-Bae C. Special issue HAIS 2012 [Editorial]: recent advancements in hybrid artificial intelligence systems and its application to real-world problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 1-2.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.077
  • Source: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, EXPRESSÃO GÊNICA

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

      ESPEZUA, Soledad et al. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 767-776, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Espezua, S., Villanueva, E., Maciel, C. D., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2015). A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets. Neurocomputing, fe 2015, 767-776. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.057
    • NLM

      Espezua S, Villanueva E, Maciel CD, Carvalho ACP de LF de. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 767-776.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057
    • Vancouver

      Espezua S, Villanueva E, Maciel CD, Carvalho ACP de LF de. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 767-776.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BRAGA, Igor e MONARD, Maria Carolina. Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression. Neurocomputing, v. 163, p. 106-114, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.097. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Braga, I., & Monard, M. C. (2015). Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression. Neurocomputing, 163, 106-114. doi:10.1016/j.neucom.2014.12.097
    • NLM

      Braga I, Monard MC. Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 106-114.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.097
    • Vancouver

      Braga I, Monard MC. Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 106-114.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.097
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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    • ABNT

      MOTTA, Robson et al. Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 583-598, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.09.063. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Motta, R., Minghim, R., Lopes, A. de A., & Oliveira, M. C. F. de. (2015). Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections. Neurocomputing, fe 2015, 583-598. doi:10.1016/j.neucom.2014.09.063
    • NLM

      Motta R, Minghim R, Lopes A de A, Oliveira MCF de. Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 583-598.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.09.063
    • Vancouver

      Motta R, Minghim R, Lopes A de A, Oliveira MCF de. Graph-based measures to assist user assessment of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 583-598.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.09.063
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      BARROS, Rodrigo C et al. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees. Neurocomputing, v. 135, p. 3-12, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Barros, R. C., Jaskowiak, P. A., Cerri, R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2014). A framework for bottom-up induction of oblique decision trees. Neurocomputing, 135, 3-12. doi:10.1016/j.neucom.2013.01.067
    • NLM

      Barros RC, Jaskowiak PA, Cerri R, Carvalho ACP de LF de. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 135 3-12.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067
    • Vancouver

      Barros RC, Jaskowiak PA, Cerri R, Carvalho ACP de LF de. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 135 3-12.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067
  • Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      ROSSI, André Luis Debiaso et al. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2014
    • APA

      Rossi, A. L. D., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Soares, C., & Souza, B. F. de. (2014). MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.048
    • NLM

      Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
    • Vancouver

      Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
  • Source: Neurocomputing. 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

      CORCHADO, Emilio et al. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2014
    • APA

      Corchado, E., Wozniak, M., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Snásel, V. (2014). Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2013.07.001
    • NLM

      Corchado E, Wozniak M, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Snásel V. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 126 1-2.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001
    • Vancouver

      Corchado E, Wozniak M, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Snásel V. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 126 1-2.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001

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