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  • Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO

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

      GARCIA, Luís Paulo Faina et al. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures. Intelligent Data Analysis, v. 24, n. 5, p. 1011-1028, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-194803. Acesso em: 04 nov. 2024.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Rivolli, A., Alcobaça, E., Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Boosting meta-learning with simulated data complexity measures. Intelligent Data Analysis, 24( 5), 1011-1028. doi:10.3233/IDA-194803
    • NLM

      Garcia LPF, Rivolli A, Alcobaça E, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 5): 1011-1028.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194803
    • Vancouver

      Garcia LPF, Rivolli A, Alcobaça E, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 5): 1011-1028.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194803
  • Source: IEEE Intelligent Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMETRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 04 nov. 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 nov. 04 ] 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 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MIS.2018.111144956
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

      LORENA, Ana Carolina e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems. Neurocomputing, v. 71, n. 16-18, p. 3326-3334, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.01.031. Acesso em: 04 nov. 2024.
    • APA

      Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2008). Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems. Neurocomputing, 71( 16-18), 3326-3334. doi:10.1016/j.neucom.2008.01.031
    • NLM

      Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 16-18): 3326-3334.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.01.031
    • Vancouver

      Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 16-18): 3326-3334.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.01.031

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