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Trabalho de evento
State-space modeling and offline evolutive parameter estimation of a generic robotic platform (2016)
Farçoni, Leonardo Borges; Farias, Ecyo; Montandon, Jose; Guimarães, Pedro Rogerio de P.; Barcellos, Nuno B.; Ramos, Leonardo C.; Lang, Rafael G.; Silva, Ivan Nunes da ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: ROBÓTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS
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ABNT
FARÇONI, Leonardo Borges et al. State-space modeling and offline evolutive parameter estimation of a generic robotic platform. 2016, Anais.. Piscataway, NJ: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CEC.2016.7744126. Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Farçoni, L. B., Farias, E., Montandon, J., Guimarães, P. R. de P., Barcellos, N. B., Ramos, L. C., et al. (2016). State-space modeling and offline evolutive parameter estimation of a generic robotic platform. In Proceedings. Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/CEC.2016.7744126
NLM
Farçoni LB, Farias E, Montandon J, Guimarães PR de P, Barcellos NB, Ramos LC, Lang RG, Silva IN da, Romero RAF. State-space modeling and offline evolutive parameter estimation of a generic robotic platform [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CEC.2016.7744126
Vancouver
Farçoni LB, Farias E, Montandon J, Guimarães PR de P, Barcellos NB, Ramos LC, Lang RG, Silva IN da, Romero RAF. State-space modeling and offline evolutive parameter estimation of a generic robotic platform [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CEC.2016.7744126
Trabalho de evento
Network structural optimization based on swarm intelligence for highlevel classification (2016)
Carneiro, Murillo G.; Liang, Zhao; Ran, Cheng; Jin, Yaochu
Fonte: Annals. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: FFCLRP
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES COMPLEXAS
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ABNT
CARNEIRO, Murillo G. et al. Network structural optimization based on swarm intelligence for highlevel classification. 2016, Anais.. Vancouver: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2016.7727681. Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Carneiro, M. G., Liang, Z., Ran, C., & Jin, Y. (2016). Network structural optimization based on swarm intelligence for highlevel classification. In Annals. Vancouver: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2016.7727681
NLM
Carneiro MG, Liang Z, Ran C, Jin Y. Network structural optimization based on swarm intelligence for highlevel classification [Internet]. Annals. 2016 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2016.7727681
Vancouver
Carneiro MG, Liang Z, Ran C, Jin Y. Network structural optimization based on swarm intelligence for highlevel classification [Internet]. Annals. 2016 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2016.7727681
Trabalho de evento
Hyper-selection in dynamic environments (2008)
Yang, Shengxiang; Tinós, Renato
Fonte: Program. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: FFCLRP
Assunto: ALGORITMOS
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ABNT
YANG, Shengxiang e TINÓS, Renato. Hyper-selection in dynamic environments. 2008, Anais.. Hong Kong: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2008. . Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Yang, S., & Tinós, R. (2008). Hyper-selection in dynamic environments. In Program. Hong Kong: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Yang S, Tinós R. Hyper-selection in dynamic environments. Program. 2008 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Vancouver
Yang S, Tinós R. Hyper-selection in dynamic environments. Program. 2008 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Trabalho de evento-resumo
Graphical representation of cause-effect relationships among chemical process variables using a neural network approach (2008)
Almeida, Gustavo Matheus de; Cardoso, Marcelo; Rena, Danilo Castro; Park, Song Won
Fonte: WCCI 2008 ; IJCNN 2008 ; FUZZ-IEEE 2008 ; CEC 2008 : proceedings.. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: EP
Assuntos: BASES DE DADOS, CALDEIRAS, CELULOSE SULFATO (PRODUÇÃO), INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSOS QUÍMICOS (TECNOLOGIA DE CELULOSE E PAPEL), REDES NEURAIS
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ABNT
ALMEIDA, Gustavo Matheus de et al. Graphical representation of cause-effect relationships among chemical process variables using a neural network approach. 2008, Anais.. Piscataway: IEEE, 2008. . Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Almeida, G. M. de, Cardoso, M., Rena, D. C., & Park, S. W. (2008). Graphical representation of cause-effect relationships among chemical process variables using a neural network approach. In WCCI 2008 ; IJCNN 2008 ; FUZZ-IEEE 2008 ; CEC 2008 : proceedings.. Piscataway: IEEE.
NLM
Almeida GM de, Cardoso M, Rena DC, Park SW. Graphical representation of cause-effect relationships among chemical process variables using a neural network approach. WCCI 2008 ; IJCNN 2008 ; FUZZ-IEEE 2008 ; CEC 2008 : proceedings. 2008 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Vancouver
Almeida GM de, Cardoso M, Rena DC, Park SW. Graphical representation of cause-effect relationships among chemical process variables using a neural network approach. WCCI 2008 ; IJCNN 2008 ; FUZZ-IEEE 2008 ; CEC 2008 : proceedings. 2008 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Trabalho de evento
A self-organizing architecture of recursive elements for continuous learning (2008)
Silva, Leandro Augusto da; Sandmann, Humberto Rodrigo; Del Moral Hernandez, Emilio
Fonte: Proceedings: WCCI 2008. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: EP
Assunto: REDES NEURAIS
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ABNT
SILVA, Leandro Augusto da e SANDMANN, Humberto Rodrigo e DEL MORAL HERNANDEZ, Emilio. A self-organizing architecture of recursive elements for continuous learning. 2008, Anais.. Piscataway: IEEE, 2008. . Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Silva, L. A. da, Sandmann, H. R., & Del Moral Hernandez, E. (2008). A self-organizing architecture of recursive elements for continuous learning. In Proceedings: WCCI 2008. Piscataway: IEEE.
NLM
Silva LA da, Sandmann HR, Del Moral Hernandez E. A self-organizing architecture of recursive elements for continuous learning. Proceedings: WCCI 2008. 2008 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Vancouver
Silva LA da, Sandmann HR, Del Moral Hernandez E. A self-organizing architecture of recursive elements for continuous learning. Proceedings: WCCI 2008. 2008 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Trabalho de evento
Evolutionary programming with q-Gaussian mutation for dynamic optimization problems (2008)
Tinós, Renato; Yang, Shengxiang
Fonte: Program. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: FFCLRP
Assunto: ALGORITMOS
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ABNT
TINÓS, Renato e YANG, Shengxiang. Evolutionary programming with q-Gaussian mutation for dynamic optimization problems. 2008, Anais.. Hong Kong: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2008. . Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Tinós, R., & Yang, S. (2008). Evolutionary programming with q-Gaussian mutation for dynamic optimization problems. In Program. Hong Kong: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Tinós R, Yang S. Evolutionary programming with q-Gaussian mutation for dynamic optimization problems. Program. 2008 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Vancouver
Tinós R, Yang S. Evolutionary programming with q-Gaussian mutation for dynamic optimization problems. Program. 2008 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Trabalho de evento
The role of excitatory and inhibitory learning in EXIN networks (1998)
Barreto, Guilherme de A; Araújo, Aluízio Fausto Ribeiro
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: EESC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
BARRETO, Guilherme de A e ARAÚJO, Aluízio Fausto Ribeiro. The role of excitatory and inhibitory learning in EXIN networks. 1998, Anais.. Piscataway: IEEE, 1998. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a07db4df-a608-4a92-9594-86ab1a18291a/prod_000667_sysno_1010780.pdf. Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Barreto, G. de A., & Araújo, A. F. R. (1998). The role of excitatory and inhibitory learning in EXIN networks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/a07db4df-a608-4a92-9594-86ab1a18291a/prod_000667_sysno_1010780.pdf
NLM
Barreto G de A, Araújo AFR. The role of excitatory and inhibitory learning in EXIN networks [Internet]. Proceedings. 1998 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a07db4df-a608-4a92-9594-86ab1a18291a/prod_000667_sysno_1010780.pdf
Vancouver
Barreto G de A, Araújo AFR. The role of excitatory and inhibitory learning in EXIN networks [Internet]. Proceedings. 1998 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a07db4df-a608-4a92-9594-86ab1a18291a/prod_000667_sysno_1010780.pdf
Trabalho de evento
Partially recurrent neural network for production of temporal sequence (1998)
Araújo, Aluízio Fausto Ribeiro; D'Arbo Junior, Hélio
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: EESC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARAÚJO, Aluízio Fausto Ribeiro e D'ARBO JUNIOR, Hélio. Partially recurrent neural network for production of temporal sequence. 1998, Anais.. Piscataway: IEEE, 1998. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/722f484e-8343-41fc-9c22-cdf9997156dc/prod_0000448_sysno_1010776%20%281%29.pdf. Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Araújo, A. F. R., & D'Arbo Junior, H. (1998). Partially recurrent neural network for production of temporal sequence. In Proceedings. Piscataway: IEEE. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/722f484e-8343-41fc-9c22-cdf9997156dc/prod_0000448_sysno_1010776%20%281%29.pdf
NLM
Araújo AFR, D'Arbo Junior H. Partially recurrent neural network for production of temporal sequence [Internet]. Proceedings. 1998 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/722f484e-8343-41fc-9c22-cdf9997156dc/prod_0000448_sysno_1010776%20%281%29.pdf
Vancouver
Araújo AFR, D'Arbo Junior H. Partially recurrent neural network for production of temporal sequence [Internet]. Proceedings. 1998 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/722f484e-8343-41fc-9c22-cdf9997156dc/prod_0000448_sysno_1010776%20%281%29.pdf
Trabalho de evento
Associative memory used for trajectory generation and inverse kinematics problem (1998)
Araújo, Aluízio Fausto Ribeiro; Vieira, Marcelo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: EESC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARAÚJO, Aluízio Fausto Ribeiro e VIEIRA, Marcelo. Associative memory used for trajectory generation and inverse kinematics problem. 1998, Anais.. Piscataway: IEEE, 1998. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c8140460-7232-4eb2-81e9-0bddd1a2663c/prod_0000416_sysno_1010773.pdf. Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Araújo, A. F. R., & Vieira, M. (1998). Associative memory used for trajectory generation and inverse kinematics problem. In Proceedings. Piscataway: IEEE. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/c8140460-7232-4eb2-81e9-0bddd1a2663c/prod_0000416_sysno_1010773.pdf
NLM
Araújo AFR, Vieira M. Associative memory used for trajectory generation and inverse kinematics problem [Internet]. Proceedings. 1998 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c8140460-7232-4eb2-81e9-0bddd1a2663c/prod_0000416_sysno_1010773.pdf
Vancouver
Araújo AFR, Vieira M. Associative memory used for trajectory generation and inverse kinematics problem [Internet]. Proceedings. 1998 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c8140460-7232-4eb2-81e9-0bddd1a2663c/prod_0000416_sysno_1010773.pdf
Trabalho de evento
Amodular boolean architecture for pattern recognition (1994)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Fairhurst, M C; Bisset, D L
Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e FAIRHURST, M C e BISSET, D L. Amodular boolean architecture for pattern recognition. 1994, Anais.. Orlando: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 1994. . Acesso em: 08 nov. 2025.
APA
Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Fairhurst, M. C., & Bisset, D. L. (1994). Amodular boolean architecture for pattern recognition. In . Orlando: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo.
NLM
Carvalho ACP de LF de, Fairhurst MC, Bisset DL. Amodular boolean architecture for pattern recognition. 1994 ;[citado 2025 nov. 08 ]
Vancouver
Carvalho ACP de LF de, Fairhurst MC, Bisset DL. Amodular boolean architecture for pattern recognition. 1994 ;[citado 2025 nov. 08 ]

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