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  • Fonte: Neurocomputing. Nome do evento: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      LIANG, Xiaoming e LIANG, Zhao. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041. Acesso em: 29 ago. 2024. , 2014
    • APA

      Liang, X., & Liang, Z. (2014). Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.06.041
    • NLM

      Liang X, Liang Z. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 21-29.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041
    • Vancouver

      Liang X, Liang Z. Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 21-29.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041
  • Fonte: Neurocomputing. Nome do evento: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      CUPERTINO, Thiago H e GUELERI, Roberto e LIANG, Zhao. A semi-supervised classification technique based on interacting forces. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050. Acesso em: 29 ago. 2024. , 2014
    • APA

      Cupertino, T. H., Gueleri, R., & Liang, Z. (2014). A semi-supervised classification technique based on interacting forces. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.050
    • NLM

      Cupertino TH, Gueleri R, Liang Z. A semi-supervised classification technique based on interacting forces [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 43-51.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050
    • Vancouver

      Cupertino TH, Gueleri R, Liang Z. A semi-supervised classification technique based on interacting forces [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 43-51.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050
  • Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      CUPERTINO, Thiago H e HUERTAS, Jean e LIANG, Zhao. Data clustering using controlled consensus in complex networks. Neurocomputing, v. 118, p. 132-140, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026. Acesso em: 29 ago. 2024.
    • APA

      Cupertino, T. H., Huertas, J., & Liang, Z. (2013). Data clustering using controlled consensus in complex networks. Neurocomputing, 118, 132-140. doi:10.1016/j.neucom.2013.02.026
    • NLM

      Cupertino TH, Huertas J, Liang Z. Data clustering using controlled consensus in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 118 132-140.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
    • Vancouver

      Cupertino TH, Huertas J, Liang Z. Data clustering using controlled consensus in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 118 132-140.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
  • Fonte: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      SILVA, Thiago Christiano e LIANG, Zhao. Detecting and preventing error propagation via competitive learning. Neural Networks, v. 41, p. 70-84, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.11.001. Acesso em: 29 ago. 2024.
    • APA

      Silva, T. C., & Liang, Z. (2013). Detecting and preventing error propagation via competitive learning. Neural Networks, 41, 70-84. doi:10.1016/j.neunet.2012.11.001
    • NLM

      Silva TC, Liang Z. Detecting and preventing error propagation via competitive learning [Internet]. Neural Networks. 2013 ; 41 70-84.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.11.001
    • Vancouver

      Silva TC, Liang Z. Detecting and preventing error propagation via competitive learning [Internet]. Neural Networks. 2013 ; 41 70-84.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.11.001
  • Fonte: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      BREVE, Fabricio Aparecido et al. Particle competition and cooperation in networks for semi-supervised learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 24, n. 9, p. 1686-1698, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TKDE.2011.119. Acesso em: 29 ago. 2024.
    • APA

      Breve, F. A., Liang, Z., Quiles, M. G., Pedrycz, W., & Liu, J. (2012). Particle competition and cooperation in networks for semi-supervised learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 24( 9), 1686-1698. doi:10.1109/TKDE.2011.119
    • NLM

      Breve FA, Liang Z, Quiles MG, Pedrycz W, Liu J. Particle competition and cooperation in networks for semi-supervised learning [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2012 ; 24( 9): 1686-1698.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2011.119
    • Vancouver

      Breve FA, Liang Z, Quiles MG, Pedrycz W, Liu J. Particle competition and cooperation in networks for semi-supervised learning [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2012 ; 24( 9): 1686-1698.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2011.119
  • Fonte: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      XIAOMING, Liang e LIANG, Zhao. Phase-disorder-induced firing activity in excitable neuronal networks with attractive and repulsive coupling. Neural Networks, v. no 2012, p. 40-45, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.08.002. Acesso em: 29 ago. 2024.
    • APA

      Xiaoming, L., & Liang, Z. (2012). Phase-disorder-induced firing activity in excitable neuronal networks with attractive and repulsive coupling. Neural Networks, no 2012, 40-45. doi:10.1016/j.neunet.2012.08.002
    • NLM

      Xiaoming L, Liang Z. Phase-disorder-induced firing activity in excitable neuronal networks with attractive and repulsive coupling [Internet]. Neural Networks. 2012 ; no 2012 40-45.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.08.002
    • Vancouver

      Xiaoming L, Liang Z. Phase-disorder-induced firing activity in excitable neuronal networks with attractive and repulsive coupling [Internet]. Neural Networks. 2012 ; no 2012 40-45.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.08.002
  • Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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

      SILVA, Thiago C e LIANG, Zhao. Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks. Neurocomputing, v. fe 2012, n. 1, p. 30-37, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.04.042. Acesso em: 29 ago. 2024.
    • APA

      Silva, T. C., & Liang, Z. (2012). Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks. Neurocomputing, fe 2012( 1), 30-37. doi:10.1016/j.neucom.2011.04.042
    • NLM

      Silva TC, Liang Z. Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2012 ; fe 2012( 1): 30-37.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.04.042
    • Vancouver

      Silva TC, Liang Z. Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks [Internet]. Neurocomputing. 2012 ; fe 2012( 1): 30-37.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.04.042
  • Fonte: Neural Networks. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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

      QUILES, Marcos Gonçalves et al. Selecting salient objects in real scenes: an oscillatory correlation model. Neural Networks, v. 24, n. 1, p. 54-64, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2010.09.002. Acesso em: 29 ago. 2024.
    • APA

      Quiles, M. G., Wang, D. L., Liang, Z., Romero, R. A. F., & Huang, D. -S. (2011). Selecting salient objects in real scenes: an oscillatory correlation model. Neural Networks, 24( 1), 54-64. doi:10.1016/j.neunet.2010.09.002
    • NLM

      Quiles MG, Wang DL, Liang Z, Romero RAF, Huang D-S. Selecting salient objects in real scenes: an oscillatory correlation model [Internet]. Neural Networks. 2011 ; 24( 1): 54-64.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2010.09.002
    • Vancouver

      Quiles MG, Wang DL, Liang Z, Romero RAF, Huang D-S. Selecting salient objects in real scenes: an oscillatory correlation model [Internet]. Neural Networks. 2011 ; 24( 1): 54-64.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2010.09.002

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