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Artigo de periodico
Data-driven soft sensor development for ore type estimation in mineral crushing processes (2026)
Matos, Saulo Neves ; Pinto, Thomas Vargas Barsante e ; Duarte, Robson; Albuquerque, Kaike S ; Fonseca, Alexandre G; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Marcolino, Leandro Soriano ; Pessin, Gustavo ; Ueyama, Jó
Source: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidade: ICMC
Subjects: PETROLOGIA, BRITAGEM, MINERAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MATOS, Saulo Neves et al. Data-driven soft sensor development for ore type estimation in mineral crushing processes. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 167, p. 1-14, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.113755. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Matos, S. N., Pinto, T. V. B. e, Duarte, R., Albuquerque, K. S., Fonseca, A. G., Ranieri, C. M., et al. (2026). Data-driven soft sensor development for ore type estimation in mineral crushing processes. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 167, 1-14. doi:10.1016/j.engappai.2026.113755
NLM
Matos SN, Pinto TVB e, Duarte R, Albuquerque KS, Fonseca AG, Ranieri CM, Marcolino LS, Pessin G, Ueyama J. Data-driven soft sensor development for ore type estimation in mineral crushing processes [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2026 ; 167 1-14.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.113755
Vancouver
Matos SN, Pinto TVB e, Duarte R, Albuquerque KS, Fonseca AG, Ranieri CM, Marcolino LS, Pessin G, Ueyama J. Data-driven soft sensor development for ore type estimation in mineral crushing processes [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2026 ; 167 1-14.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.113755
Trabalho de evento-anais periodico
Improving soft sensor reliability in the mining industry using incremental learning (2025)
Mota, Rafael P; Matos, Saulo Neves ; Ueyama, Jó ; Pinto, Thomas Vargas Barsante e ; Braga, Marcio F
Source: IFAC PapersOnLine. Conference titles: IFAC Conference on Fractional Differentiation and its Applications - ICFDA. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LINEAR, MINERAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOTA, Rafael P et al. Improving soft sensor reliability in the mining industry using incremental learning. IFAC PapersOnLine. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.12.410. Acesso em: 11 fev. 2026. , 2025
APA
Mota, R. P., Matos, S. N., Ueyama, J., Pinto, T. V. B. e, & Braga, M. F. (2025). Improving soft sensor reliability in the mining industry using incremental learning. IFAC PapersOnLine. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.ifacol.2025.12.410
NLM
Mota RP, Matos SN, Ueyama J, Pinto TVB e, Braga MF. Improving soft sensor reliability in the mining industry using incremental learning [Internet]. IFAC PapersOnLine. 2025 ; 59 138-143.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.12.410
Vancouver
Mota RP, Matos SN, Ueyama J, Pinto TVB e, Braga MF. Improving soft sensor reliability in the mining industry using incremental learning [Internet]. IFAC PapersOnLine. 2025 ; 59 138-143.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.12.410

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