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Artigo de periodico
Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features (2023)
Horváth, Tomás ; Mantovani, Rafael Gomes ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPONENTES PRINCIPAIS
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ABNT
HORVÁTH, Tomás e MANTOVANI, Rafael Gomes e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features. Applied Soft Computing, v. 134, p. 1-17, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109969. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Horváth, T., Mantovani, R. G., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features. Applied Soft Computing, 134, 1-17. doi:10.1016/j.asoc.2022.109969
NLM
Horváth T, Mantovani RG, Carvalho ACP de LF de. Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 134 1-17.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109969
Vancouver
Horváth T, Mantovani RG, Carvalho ACP de LF de. Hyper-parameter initialization of classification algorithms using dynamic time warping: a perspective on PCA meta-features [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 134 1-17.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109969
Artigo de periodico
Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum (2023)
Carvalho Júnior, Arnaldo de; Angélico, Bruno Augusto ; Justo Filho, João Francisco ; Oliveira, Alexandre Maniçoba de; Silva Filho, João Inácio da
Source: Applied Soft Computing. Unidade: EP
Subjects: LÓGICA PARACONSISTENTE, REDES NEURAIS, SISTEMAS DE CONTROLE, OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR
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ABNT
CARVALHO JÚNIOR, Arnaldo de et al. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum. Applied Soft Computing, v. 133, n. Ja 2023, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Carvalho Júnior, A. de, Angélico, B. A., Justo Filho, J. F., Oliveira, A. M. de, & Silva Filho, J. I. da. (2023). Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum. Applied Soft Computing, 133( Ja 2023), 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2022.109927
NLM
Carvalho Júnior A de, Angélico BA, Justo Filho JF, Oliveira AM de, Silva Filho JI da. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 133( Ja 2023): 1-12.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927
Vancouver
Carvalho Júnior A de, Angélico BA, Justo Filho JF, Oliveira AM de, Silva Filho JI da. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 133( Ja 2023): 1-12.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927
Artigo de periodico
Data augmentation techniques in natural language processing (2023)
Pellicer, Lucas Francisco Amaral Orosco ; Ferreira, Taynan Maier; Costa, Anna Helena Reali
Source: Applied Soft Computing. Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA
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ABNT
PELLICER, Lucas Francisco Amaral Orosco e FERREIRA, Taynan Maier e COSTA, Anna Helena Reali. Data augmentation techniques in natural language processing. Applied Soft Computing, v. 132, n. Ja 2023. Article nº 109803, p. 1-20, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109803. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Pellicer, L. F. A. O., Ferreira, T. M., & Costa, A. H. R. (2023). Data augmentation techniques in natural language processing. Applied Soft Computing, 132( Ja 2023. Article nº 109803), 1-20. doi:10.1016/j.asoc.2022.109803
NLM
Pellicer LFAO, Ferreira TM, Costa AHR. Data augmentation techniques in natural language processing [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 132( Ja 2023. Article nº 109803): 1-20.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109803
Vancouver
Pellicer LFAO, Ferreira TM, Costa AHR. Data augmentation techniques in natural language processing [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 132( Ja 2023. Article nº 109803): 1-20.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109803
Artigo de periodico
Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection (2023)
Cabezas, Luben M. C. ; Izbicki, Rafael ; Stern, Rafael Bassi
Source: Applied Soft Computing. Unidade: IME
Assunto: ANÁLISE MULTIVARIADA
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ABNT
CABEZAS, Luben M. C. e IZBICKI, Rafael e STERN, Rafael Bassi. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection. Applied Soft Computing, v. 141, n. artigo 110303, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303. Acesso em: 02 out. 2024.
APA
Cabezas, L. M. C., Izbicki, R., & Stern, R. B. (2023). Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection. Applied Soft Computing, 141( artigo 110303), 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2023.110303
NLM
Cabezas LMC, Izbicki R, Stern RB. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 141( artigo 110303): 1-12.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303
Vancouver
Cabezas LMC, Izbicki R, Stern RB. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 141( artigo 110303): 1-12.[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303

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