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  • Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, ALGORITMOS PARA IMAGENS

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    • ABNT

      AGUIAR, Gabriel Jones et al. A meta-learning approach for selecting image segmentation algorithm. Pattern Recognition Letters, v. 128, p. 480-487, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.10.018. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Aguiar, G. J., Mantovani, R. G., Mastelini, S. M., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Campos, G. F. C., & Barbon Júnior, S. (2019). A meta-learning approach for selecting image segmentation algorithm. Pattern Recognition Letters, 128, 480-487. doi:10.1016/j.patrec.2019.10.018
    • NLM

      Aguiar GJ, Mantovani RG, Mastelini SM, Carvalho ACP de LF de, Campos GFC, Barbon Júnior S. A meta-learning approach for selecting image segmentation algorithm [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2019 ; 128 480-487.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.10.018
    • Vancouver

      Aguiar GJ, Mantovani RG, Mastelini SM, Carvalho ACP de LF de, Campos GFC, Barbon Júnior S. A meta-learning approach for selecting image segmentation algorithm [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2019 ; 128 480-487.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.10.018
  • Source: IEEE Intelligent Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMETRIA

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    • ABNT

      PISANI, Paulo Henrique e LORENA, Ana Carolina e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Adaptive biometric systems using ensembles. IEEE Intelligent Systems, v. 33, n. 2, p. 19-28, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MIS.2018.111144956. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Pisani, P. H., Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Adaptive biometric systems using ensembles. IEEE Intelligent Systems, 33( 2), 19-28. doi:10.1109/MIS.2018.111144956
    • NLM

      Pisani PH, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Adaptive biometric systems using ensembles [Internet]. IEEE Intelligent Systems. 2018 ; 33( 2): 19-28.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MIS.2018.111144956
    • Vancouver

      Pisani PH, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Adaptive biometric systems using ensembles [Internet]. IEEE Intelligent Systems. 2018 ; 33( 2): 19-28.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MIS.2018.111144956
  • Source: Computers and Operations Research. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, HEURÍSTICA

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    • ABNT

      MÁXIMO, Vinícius R e NASCIMENTO, Mariá C. V e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem. Computers and Operations Research, v. 78, p. 129-137, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.08.018. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Máximo, V. R., Nascimento, M. C. V., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem. Computers and Operations Research, 78, 129-137. doi:10.1016/j.cor.2016.08.018
    • NLM

      Máximo VR, Nascimento MCV, Carvalho ACP de LF de. Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem [Internet]. Computers and Operations Research. 2017 ; 78 129-137.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.08.018
    • Vancouver

      Máximo VR, Nascimento MCV, Carvalho ACP de LF de. Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem [Internet]. Computers and Operations Research. 2017 ; 78 129-137.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.08.018
  • Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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    • ABNT

      AFFONSO, Carlos et al. Deep learning for biological image classification. Expert Systems with Applications, v. No 2017, p. 114-122, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.05.039. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Affonso, C., Rossi, A. L. D., Vieira, F. H. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Deep learning for biological image classification. Expert Systems with Applications, No 2017, 114-122. doi:10.1016/j.eswa.2017.05.039
    • NLM

      Affonso C, Rossi ALD, Vieira FHA, Carvalho ACP de LF de. Deep learning for biological image classification [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 114-122.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.05.039
    • Vancouver

      Affonso C, Rossi ALD, Vieira FHA, Carvalho ACP de LF de. Deep learning for biological image classification [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 114-122.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.05.039
  • Source: Natural Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ALGORITMOS GENÉTICOS

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    • ABNT

      HORVÁTH, Tomás e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research. Natural Computing, v. 16, n. 3, p. Se 2017, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11047-016-9540-y. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Horváth, T., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research. Natural Computing, 16( 3), Se 2017. doi:10.1007/s11047-016-9540-y
    • NLM

      Horváth T, Carvalho ACP de LF de. Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research [Internet]. Natural Computing. 2017 ; 16( 3): Se 2017.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-016-9540-y
    • Vancouver

      Horváth T, Carvalho ACP de LF de. Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research [Internet]. Natural Computing. 2017 ; 16( 3): Se 2017.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-016-9540-y
  • Source: Artificial Intelligence Review. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      FARIA, Elaine R et al. Novelty detection in data stream. Artificial Intelligence Review, v. 45, n. 2, p. 235-269, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10462-015-9444-8. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Faria, E. R., Gonçalves, I. J. C. R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Gama, J. (2016). Novelty detection in data stream. Artificial Intelligence Review, 45( 2), 235-269. doi:10.1007/s10462-015-9444-8
    • NLM

      Faria ER, Gonçalves IJCR, Carvalho ACP de LF de, Gama J. Novelty detection in data stream [Internet]. Artificial Intelligence Review. 2016 ; 45( 2): 235-269.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10462-015-9444-8
    • Vancouver

      Faria ER, Gonçalves IJCR, Carvalho ACP de LF de, Gama J. Novelty detection in data stream [Internet]. Artificial Intelligence Review. 2016 ; 45( 2): 235-269.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10462-015-9444-8
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • 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: 02 jun. 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 jun. 02 ] 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 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.088
  • Source: International Journal on Artificial Intelligence Tools. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, ALGORITMOS GENÉTICOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, AGRICULTURA (APLICAÇÕES)

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    • ABNT

      FAIÇAL, Bruno S et al. Fine-tuning of UAV control rules for spraying pesticides on crop fields: an approach for dynamic environments. International Journal on Artificial Intelligence Tools, v. 25, n. 1, p. 1660003-1-1660003-19, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S0218213016600034. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Faiçal, B. S., Pessin, G., Filho, G. P. R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Gomes, P. H., & Ueyama, J. (2016). Fine-tuning of UAV control rules for spraying pesticides on crop fields: an approach for dynamic environments. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 25( 1), 1660003-1-1660003-19. doi:10.1142/S0218213016600034
    • NLM

      Faiçal BS, Pessin G, Filho GPR, Carvalho ACP de LF de, Gomes PH, Ueyama J. Fine-tuning of UAV control rules for spraying pesticides on crop fields: an approach for dynamic environments [Internet]. International Journal on Artificial Intelligence Tools. 2016 ; 25( 1): 1660003-1-1660003-19.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0218213016600034
    • Vancouver

      Faiçal BS, Pessin G, Filho GPR, Carvalho ACP de LF de, Gomes PH, Ueyama J. Fine-tuning of UAV control rules for spraying pesticides on crop fields: an approach for dynamic environments [Internet]. International Journal on Artificial Intelligence Tools. 2016 ; 25( 1): 1660003-1-1660003-19.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0218213016600034
  • Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS

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

      GARCIA, Luís P. F et al. Ensembles of label noise filters: a ranking approach. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 30, n. 5, p. 1192-1216, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Lorena, A. C., Matwin, S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2016). Ensembles of label noise filters: a ranking approach. Data Mining and Knowledge Discovery, 30( 5), 1192-1216. doi:10.1007/s10618-016-0475-9
    • NLM

      Garcia LPF, Lorena AC, Matwin S, Carvalho ACP de LF de. Ensembles of label noise filters: a ranking approach [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 5): 1192-1216.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9
    • Vancouver

      Garcia LPF, Lorena AC, Matwin S, Carvalho ACP de LF de. Ensembles of label noise filters: a ranking approach [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 5): 1192-1216.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9
  • Source: Journal of Digital Imaging. Unidades: FMRP, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BANCO DE DADOS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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    • ABNT

      BÊDO, Marcos Vinícius Naves et al. Endowing a content-based medical image retrieval system with perceptual similarity using ensemble strategy. Journal of Digital Imaging, v. 29, n. 1, p. 22-37, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10278-015-9809-1. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Bêdo, M. V. N., Santos, D. P. dos, Ponciano-Silva, M., Marques, P. M. de A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Traina Junior, C. (2016). Endowing a content-based medical image retrieval system with perceptual similarity using ensemble strategy. Journal of Digital Imaging, 29( 1), 22-37. doi:10.1007/s10278-015-9809-1
    • NLM

      Bêdo MVN, Santos DP dos, Ponciano-Silva M, Marques PM de A, Carvalho ACP de LF de, Traina Junior C. Endowing a content-based medical image retrieval system with perceptual similarity using ensemble strategy [Internet]. Journal of Digital Imaging. 2016 ; 29( 1): 22-37.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10278-015-9809-1
    • Vancouver

      Bêdo MVN, Santos DP dos, Ponciano-Silva M, Marques PM de A, Carvalho ACP de LF de, Traina Junior C. Endowing a content-based medical image retrieval system with perceptual similarity using ensemble strategy [Internet]. Journal of Digital Imaging. 2016 ; 29( 1): 22-37.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10278-015-9809-1
  • Source: Knowledge-Based Systems. Unidade: ICMC

    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

      FRÍAS-BLANCO, Isvani et al. Online adaptive decision trees based on concentration inequalities. Knowledge-Based Systems, v. 104, p. 179-194, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.04.019. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Frías-Blanco, I., Campo-Ávila, J. del, Ramos-Jiménez, G., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Ortiz-Díaz, A., & Morales-Bueno, R. (2016). Online adaptive decision trees based on concentration inequalities. Knowledge-Based Systems, 104, 179-194. doi:10.1016/j.knosys.2016.04.019
    • NLM

      Frías-Blanco I, Campo-Ávila J del, Ramos-Jiménez G, Carvalho ACP de LF de, Ortiz-Díaz A, Morales-Bueno R. Online adaptive decision trees based on concentration inequalities [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2016 ; 104 179-194.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.04.019
    • Vancouver

      Frías-Blanco I, Campo-Ávila J del, Ramos-Jiménez G, Carvalho ACP de LF de, Ortiz-Díaz A, Morales-Bueno R. Online adaptive decision trees based on concentration inequalities [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2016 ; 104 179-194.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.04.019
  • Source: Computers and Security. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

      PISANI, Paulo Henrique et al. Enhanced template update: application to keystroke dynamics. Computers and Security, v. 60, p. 134-153, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cose.2016.04.004. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Pisani, P. H., Giot, R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2016). Enhanced template update: application to keystroke dynamics. Computers and Security, 60, 134-153. doi:10.1016/j.cose.2016.04.004
    • NLM

      Pisani PH, Giot R, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Enhanced template update: application to keystroke dynamics [Internet]. Computers and Security. 2016 ; 60 134-153.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cose.2016.04.004
    • Vancouver

      Pisani PH, Giot R, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Enhanced template update: application to keystroke dynamics [Internet]. Computers and Security. 2016 ; 60 134-153.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cose.2016.04.004
  • Source: Tree Genetics & Genomes. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, DIVERSIDADE GENÉTICA, CONSERVAÇÃO BIOLÓGICA

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

      SCHLOTTFELDT, Shana et al. Multi-objective optimization for plant germplasm collection conservation of genetic resources based on molecular variability. Tree Genetics & Genomes, v. 11, n. 2, p. 1-10, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11295-015-0836-3. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Schlottfeldt, S., Walter, M. E. M. T., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Soares, T. N., Telles, M. P. C., Loyola, R. D., & Diniz-Filho, J. A. F. (2015). Multi-objective optimization for plant germplasm collection conservation of genetic resources based on molecular variability. Tree Genetics & Genomes, 11( 2), 1-10. doi:10.1007/s11295-015-0836-3
    • NLM

      Schlottfeldt S, Walter MEMT, Carvalho ACP de LF de, Soares TN, Telles MPC, Loyola RD, Diniz-Filho JAF. Multi-objective optimization for plant germplasm collection conservation of genetic resources based on molecular variability [Internet]. Tree Genetics & Genomes. 2015 ; 11( 2): 1-10.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11295-015-0836-3
    • Vancouver

      Schlottfeldt S, Walter MEMT, Carvalho ACP de LF de, Soares TN, Telles MPC, Loyola RD, Diniz-Filho JAF. Multi-objective optimization for plant germplasm collection conservation of genetic resources based on molecular variability [Internet]. Tree Genetics & Genomes. 2015 ; 11( 2): 1-10.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11295-015-0836-3
  • Source: Computational Intelligence. 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

      CERRI, Ricardo et al. An extensive evaluation of decision tree-based hierarchical multilabel classification methods and performance measures. Computational Intelligence, v. fe 2015, n. 1, p. 1-46, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/coin.12011. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Cerri, R., Pappa, G. L., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Freitas, A. A. (2015). An extensive evaluation of decision tree-based hierarchical multilabel classification methods and performance measures. Computational Intelligence, fe 2015( 1), 1-46. doi:10.1111/coin.12011
    • NLM

      Cerri R, Pappa GL, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. An extensive evaluation of decision tree-based hierarchical multilabel classification methods and performance measures [Internet]. Computational Intelligence. 2015 ; fe 2015( 1): 1-46.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1111/coin.12011
    • Vancouver

      Cerri R, Pappa GL, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. An extensive evaluation of decision tree-based hierarchical multilabel classification methods and performance measures [Internet]. Computational Intelligence. 2015 ; fe 2015( 1): 1-46.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1111/coin.12011
  • Source: Knowledge-Based Systems. Unidade: ICMC

    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

      GARCIA, Luís P. F et al. Using the one-vs-one decomposition to improve the performance of class noise filters via an aggregation strategy in multi-class classification problems. Knowledge-Based Systems, v. 90, p. 153-164, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.09.023. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Sáez, J. A., Luengo, J., Lorena, A. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Herrera, F. (2015). Using the one-vs-one decomposition to improve the performance of class noise filters via an aggregation strategy in multi-class classification problems. Knowledge-Based Systems, 90, 153-164. doi:10.1016/j.knosys.2015.09.023
    • NLM

      Garcia LPF, Sáez JA, Luengo J, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de, Herrera F. Using the one-vs-one decomposition to improve the performance of class noise filters via an aggregation strategy in multi-class classification problems [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2015 ; 90 153-164.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.09.023
    • Vancouver

      Garcia LPF, Sáez JA, Luengo J, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de, Herrera F. Using the one-vs-one decomposition to improve the performance of class noise filters via an aggregation strategy in multi-class classification problems [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2015 ; 90 153-164.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.09.023
  • Source: Information Sciences. 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

      BASGALUPP, Márcio P et al. Evolving decision trees with beam search-based initialization and lexicographic multi-objective evaluation. Information Sciences, v. fe 2014, p. 160-181, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2013.07.025. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Basgalupp, M. P., Barros, R. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Freitas, A. A. (2014). Evolving decision trees with beam search-based initialization and lexicographic multi-objective evaluation. Information Sciences, fe 2014, 160-181. doi:10.1016/j.ins.2013.07.025
    • NLM

      Basgalupp MP, Barros RC, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. Evolving decision trees with beam search-based initialization and lexicographic multi-objective evaluation [Internet]. Information Sciences. 2014 ; fe 2014 160-181.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2013.07.025
    • Vancouver

      Basgalupp MP, Barros RC, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. Evolving decision trees with beam search-based initialization and lexicographic multi-objective evaluation [Internet]. Information Sciences. 2014 ; fe 2014 160-181.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2013.07.025
  • Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, SISTEMAS DINÂMICOS

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

      VALLIM, Rosane M. M et al. Unsupervised density-based behavior change detection in data streams. Intelligent Data Analysis, v. 18, n. 2, p. 181-201, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-140636. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Vallim, R. M. M., Andrade Filho, J. A., Mello, R. F. de, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Gama, J. (2014). Unsupervised density-based behavior change detection in data streams. Intelligent Data Analysis, 18( 2), 181-201. doi:10.3233/IDA-140636
    • NLM

      Vallim RMM, Andrade Filho JA, Mello RF de, Carvalho ACP de LF de, Gama J. Unsupervised density-based behavior change detection in data streams [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2014 ; 18( 2): 181-201.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-140636
    • Vancouver

      Vallim RMM, Andrade Filho JA, Mello RF de, Carvalho ACP de LF de, Gama J. Unsupervised density-based behavior change detection in data streams [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2014 ; 18( 2): 181-201.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-140636
  • Source: Journal of Computer and System Sciences. 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

      CERRI, Ricardo e BARROS, Rodrigo C e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Hierarchical multi-label classification using local neural networks. Journal of Computer and System Sciences, v. fe 2014, n. 1, p. 39-56, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jcss.2013.03.007. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Cerri, R., Barros, R. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2014). Hierarchical multi-label classification using local neural networks. Journal of Computer and System Sciences, fe 2014( 1), 39-56. doi:10.1016/j.jcss.2013.03.007
    • NLM

      Cerri R, Barros RC, Carvalho ACP de LF de. Hierarchical multi-label classification using local neural networks [Internet]. Journal of Computer and System Sciences. 2014 ; fe 2014( 1): 39-56.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jcss.2013.03.007
    • Vancouver

      Cerri R, Barros RC, Carvalho ACP de LF de. Hierarchical multi-label classification using local neural networks [Internet]. Journal of Computer and System Sciences. 2014 ; fe 2014( 1): 39-56.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jcss.2013.03.007
  • Source: Data Mining and Knowledge Discovery. 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 CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Cluster ensemble selection based on relative validity indexes. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 27, n. 2, p. 259-289, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-012-0290-x. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Naldi, M. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Campello, R. J. G. B. (2013). Cluster ensemble selection based on relative validity indexes. Data Mining and Knowledge Discovery, 27( 2), 259-289. doi:10.1007/s10618-012-0290-x
    • NLM

      Naldi MC, Carvalho ACP de LF de, Campello RJGB. Cluster ensemble selection based on relative validity indexes [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2013 ; 27( 2): 259-289.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-012-0290-x
    • Vancouver

      Naldi MC, Carvalho ACP de LF de, Campello RJGB. Cluster ensemble selection based on relative validity indexes [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2013 ; 27( 2): 259-289.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-012-0290-x
  • Source: Intelligent Data Analysis. 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

      CERRI, Ricardo e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e FREITAS, Alex A. Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification. Intelligent Data Analysis, v. 15, p. 861-887, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-2011-0500. Acesso em: 02 jun. 2024.
    • APA

      Cerri, R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Freitas, A. A. (2011). Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification. Intelligent Data Analysis, 15, 861-887. doi:10.3233/IDA-2011-0500
    • NLM

      Cerri R, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2011 ; 15 861-887.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-2011-0500
    • Vancouver

      Cerri R, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2011 ; 15 861-887.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-2011-0500

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