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Artigo de periodico
Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals (2016)
Rios, Ricardo Araújo; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Signal Processing. Unidade: ICMC
Assuntos: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE
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ABNT
RIOS, Ricardo Araújo e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals. Signal Processing, v. 118, n. Ja 2016, p. 159-176, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2015.07.003. Acesso em: 11 out. 2024.
APA
Rios, R. A., & Mello, R. F. de. (2016). Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals. Signal Processing, 118( Ja 2016), 159-176. doi:10.1016/j.sigpro.2015.07.003
NLM
Rios RA, Mello RF de. Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals [Internet]. Signal Processing. 2016 ; 118( Ja 2016): 159-176.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2015.07.003
Vancouver
Rios RA, Mello RF de. Applying Empirical Mode Decomposition and mutual information to separate stochastic and deterministic influences embedded in signals [Internet]. Signal Processing. 2016 ; 118( Ja 2016): 159-176.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2015.07.003
Artigo de periodico
Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams (2016)
Costa, F. G. da; Rios, R. A; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DINÂMICOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
COSTA, F. G. da e RIOS, R. A e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams. Expert Systems with Applications, v. 60, p. 39-50, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.026. Acesso em: 11 out. 2024.
APA
Costa, F. G. da, Rios, R. A., & Mello, R. F. de. (2016). Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams. Expert Systems with Applications, 60, 39-50. doi:10.1016/j.eswa.2016.04.026
NLM
Costa FG da, Rios RA, Mello RF de. Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams [Internet]. Expert Systems with Applications. 2016 ; 60 39-50.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.026
Vancouver
Costa FG da, Rios RA, Mello RF de. Using dynamical systems tools to detect concept drift in data streams [Internet]. Expert Systems with Applications. 2016 ; 60 39-50.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.04.026
Trabalho de evento
Flexible document organization by mixing fuzzy and possibilistic clustering algorithms (2016)
Carvalho Junior, Nilton V; Rezende, Solange Oliveira ; Camargo, Heloisa A; Nogueira, Tatiane M
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Fuzzy Systems - FUZZ-IEEE. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL), MINERAÇÃO DE DADOS
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ABNT
CARVALHO JUNIOR, Nilton V et al. Flexible document organization by mixing fuzzy and possibilistic clustering algorithms. 2016, Anais.. Piscataway: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2016.7737768. Acesso em: 11 out. 2024.
APA
Carvalho Junior, N. V., Rezende, S. O., Camargo, H. A., & Nogueira, T. M. (2016). Flexible document organization by mixing fuzzy and possibilistic clustering algorithms. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/FUZZ-IEEE.2016.7737768
NLM
Carvalho Junior NV, Rezende SO, Camargo HA, Nogueira TM. Flexible document organization by mixing fuzzy and possibilistic clustering algorithms [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2016.7737768
Vancouver
Carvalho Junior NV, Rezende SO, Camargo HA, Nogueira TM. Flexible document organization by mixing fuzzy and possibilistic clustering algorithms [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2016.7737768

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