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Dissertação (Mestrado)
Aplicação de técnicas de aprendizado profundo para a detecção e diagnóstico do estado de operacionalidade de sistemas: um estudo de caso em AMVS ferroviários. (2021)
Ferreira, Macilio da Silva; Cugnasca, Paulo Sérgio (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: FALHA, SISTEMAS DE TRANSPORTES, FERROVIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERREIRA, Macilio da Silva. Aplicação de técnicas de aprendizado profundo para a detecção e diagnóstico do estado de operacionalidade de sistemas: um estudo de caso em AMVS ferroviários. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20122021-170624/. Acesso em: 26 jun. 2025.
APA
Ferreira, M. da S. (2021). Aplicação de técnicas de aprendizado profundo para a detecção e diagnóstico do estado de operacionalidade de sistemas: um estudo de caso em AMVS ferroviários. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20122021-170624/
NLM
Ferreira M da S. Aplicação de técnicas de aprendizado profundo para a detecção e diagnóstico do estado de operacionalidade de sistemas: um estudo de caso em AMVS ferroviários. [Internet]. 2021 ;[citado 2025 jun. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20122021-170624/
Vancouver
Ferreira M da S. Aplicação de técnicas de aprendizado profundo para a detecção e diagnóstico do estado de operacionalidade de sistemas: um estudo de caso em AMVS ferroviários. [Internet]. 2021 ;[citado 2025 jun. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20122021-170624/
Trabalho de evento
A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems (2019)
Ferreira, Macilio da Silva; Vismari, Lúcio Flávio ; Cugnasca, Paulo Sérgio ; Almeida Junior, Jorge Rady de ; Camargo Júnior, João Batista ; Kallemback, Guilherme
Source: ICMLA. Conference titles: International Conference on Machine Learning and Applications. Unidade: EP
Subjects: TRANSPORTE FERROVIÁRIO, NEURÔNIOS
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ABNT
FERREIRA, Macilio da Silva et al. A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00083. Acesso em: 26 jun. 2025.
APA
Ferreira, M. da S., Vismari, L. F., Cugnasca, P. S., Almeida Junior, J. R. de, Camargo Júnior, J. B., & Kallemback, G. (2019). A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems. In ICMLA. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICMLA.2019.00083
NLM
Ferreira M da S, Vismari LF, Cugnasca PS, Almeida Junior JR de, Camargo Júnior JB, Kallemback G. A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems [Internet]. ICMLA. 2019 ;[citado 2025 jun. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00083
Vancouver
Ferreira M da S, Vismari LF, Cugnasca PS, Almeida Junior JR de, Camargo Júnior JB, Kallemback G. A comparative analysis of unsupervised learning techniques for anomaly detection in railway systems [Internet]. ICMLA. 2019 ;[citado 2025 jun. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00083

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