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  • Dissertação (Mestrado)

    Avaliação de redes neurais artificiais como aproximador da função de entropia amostral para séries temporais (2024)

    Silva, Mateus Rossato; Murta Júnior, Luiz Otávio (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Subjects: ENTROPIA, REDES NEURAIS, RNA, COMPUTAÇÃO APLICADA

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

    • ABNT

      SILVA, Mateus Rossato. Avaliação de redes neurais artificiais como aproximador da função de entropia amostral para séries temporais. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-03072024-082413/. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Silva, M. R. (2024). Avaliação de redes neurais artificiais como aproximador da função de entropia amostral para séries temporais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-03072024-082413/

    • NLM

      Silva MR. Avaliação de redes neurais artificiais como aproximador da função de entropia amostral para séries temporais [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-03072024-082413/

    • Vancouver

      Silva MR. Avaliação de redes neurais artificiais como aproximador da função de entropia amostral para séries temporais [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-03072024-082413/

  • Artigo de periodico

    Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift (2017)

    Costa, Fausto G. da; Duarte, Felipe S. L. G; Vallim, Rosane M. M; Mello, Rodrigo Fernandes de

    Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

    • ABNT

      COSTA, Fausto G. da et al. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift. Expert Systems with Applications, v. No 2017, p. 15-29, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005. Acesso em: 26 jan. 2026.

    • APA

      Costa, F. G. da, Duarte, F. S. L. G., Vallim, R. M. M., & Mello, R. F. de. (2017). Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift. Expert Systems with Applications, No 2017, 15-29. doi:10.1016/j.eswa.2017.06.005

    • NLM

      Costa FG da, Duarte FSLG, Vallim RMM, Mello RF de. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 15-29.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005

    • Vancouver

      Costa FG da, Duarte FSLG, Vallim RMM, Mello RF de. Multidimensional surrogate stability to detect data stream concept drift [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; No 2017 15-29.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.005
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