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Trabalho de evento-anais periodico
MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data (2014)
Rossi, André Luis Debiaso; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos; Souza, Bruno Feres de
Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048. Acesso em: 24 abr. 2024. , 2014
APA
Rossi, A. L. D., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Soares, C., & Souza, B. F. de. (2014). MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.048
NLM
Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
Vancouver
Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
Artigo de periodico
EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment (2014)
Nunes, Thiago M.; Coelho, André L.V; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes; Papa, João P; Albuquerque, Victor Hugo C. de
Source: Neurocomputing. Unidade: EACH
Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, EPILEPSIA (DIAGNÓSTICO), ELETROENCEFALOGRAFIA
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ABNT
NUNES, Thiago M. et al. EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment. Neurocomputing, v. 136, p. 103\2013123, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.020. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Nunes, T. M., Coelho, A. L. V., Lima, C. A. de M., Papa, J. P., & Albuquerque, V. H. C. de. (2014). EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment. Neurocomputing, 136, 103\2013123. doi:10.1016/j.neucom.2014.01.020
NLM
Nunes TM, Coelho ALV, Lima CA de M, Papa JP, Albuquerque VHC de. EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 136 103\2013123.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.020
Vancouver
Nunes TM, Coelho ALV, Lima CA de M, Papa JP, Albuquerque VHC de. EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 136 103\2013123.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.020
Artigo de periodico-carta/editorial
Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] (2014)
Corchado, Emilio; Wozniak, Michal; Abraham, Ajith; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Snásel, Václav
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
CORCHADO, Emilio et al. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001. Acesso em: 24 abr. 2024. , 2014
APA
Corchado, E., Wozniak, M., Abraham, A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Snásel, V. (2014). Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial]. Neurocomputing. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.neucom.2013.07.001
NLM
Corchado E, Wozniak M, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Snásel V. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 126 1-2.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001
Vancouver
Corchado E, Wozniak M, Abraham A, Carvalho ACP de LF de, Snásel V. Recent trends in intelligent data analysis. [Editorial] [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 126 1-2.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.001
Artigo de periodico
A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters (2014)
Miranda, Péricles B. C; Prudêncio, Ricardo B. C; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
MIRANDA, Péricles B. C et al. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing, v. no 2014, p. 27-43, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Miranda, P. B. C., Prudêncio, R. B. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Soares, C. (2014). A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing, no 2014, 27-43. doi:10.1016/j.neucom.2014.06.026
NLM
Miranda PBC, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de, Soares C. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; no 2014 27-43.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026
Vancouver
Miranda PBC, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de, Soares C. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; no 2014 27-43.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026
Trabalho de evento-anais periodico
Evolutionary k-means for distributed data sets (2014)
Naldi, M. C; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
NALDI, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Evolutionary k-means for distributed data sets. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046. Acesso em: 24 abr. 2024. , 2014
APA
Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2014). Evolutionary k-means for distributed data sets. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.046
NLM
Naldi MC, Campello RJGB. Evolutionary k-means for distributed data sets [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 30-42.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046
Vancouver
Naldi MC, Campello RJGB. Evolutionary k-means for distributed data sets [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 30-42.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.046
Trabalho de evento-anais periodico
Effect of nonidentical signal phases on signal amplification of two coupled excitable neurons (2014)
Liang, Xiaoming; Liang, Zhao
Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 24 abr. 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 abr. 24 ] 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 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.06.041
Artigo de periodico
Optimizing urban traffic flow using genetic algorithm with Petri net analysis as fitness function (2014)
Dezani, Henrique; Bassi, Regiane Denise Solgon; Marranghello, Norian; Gomes, Luís; Damiani, Furio; Silva, Ivan Nunes da
Source: Neurocomputing. Unidade: EESC
Subjects: ENGENHARIA DE TRÁFEGO (OTIMIZAÇÃO), SISTEMAS DE CONTROLE, TEMPO-REAL, ALGORITMOS GENÉTICOS
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ABNT
DEZANI, Henrique et al. Optimizing urban traffic flow using genetic algorithm with Petri net analysis as fitness function. Neurocomputing, v. 124, n. Ja 2014, p. 162-167, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.015. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Dezani, H., Bassi, R. D. S., Marranghello, N., Gomes, L., Damiani, F., & Silva, I. N. da. (2014). Optimizing urban traffic flow using genetic algorithm with Petri net analysis as fitness function. Neurocomputing, 124( Ja 2014), 162-167. doi:10.1016/j.neucom.2013.07.015
NLM
Dezani H, Bassi RDS, Marranghello N, Gomes L, Damiani F, Silva IN da. Optimizing urban traffic flow using genetic algorithm with Petri net analysis as fitness function [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 124( Ja 2014): 162-167.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.015
Vancouver
Dezani H, Bassi RDS, Marranghello N, Gomes L, Damiani F, Silva IN da. Optimizing urban traffic flow using genetic algorithm with Petri net analysis as fitness function [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 124( Ja 2014): 162-167.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.07.015
Artigo de periodico
Efficient methods for learning Bayesian network super-structures (2014)
Villanueva, Edwin; Maciel, Carlos Dias
Source: Neurocomputing. Unidade: EESC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (SISTEMAS), INFERÊNCIA BAYESIANA E REDES DE CRENÇA, PROBABILIDADE, ALGORITMOS
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ABNT
VILLANUEVA, Edwin e MACIEL, Carlos Dias. Efficient methods for learning Bayesian network super-structures. Neurocomputing, v. 123, n. Ja 2014, p. 3-12, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.10.035. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Villanueva, E., & Maciel, C. D. (2014). Efficient methods for learning Bayesian network super-structures. Neurocomputing, 123( Ja 2014), 3-12. doi:10.1016/j.neucom.2012.10.035
NLM
Villanueva E, Maciel CD. Efficient methods for learning Bayesian network super-structures [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 123( Ja 2014): 3-12.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.10.035
Vancouver
Villanueva E, Maciel CD. Efficient methods for learning Bayesian network super-structures [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 123( Ja 2014): 3-12.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.10.035
Artigo de periodico
Towards an efficient genetic algorithm optimizer for sequential projection pursuit (2014)
Espezua, Soledad; Villanueva, Edwin; Maciel, Carlos Dias
Source: Neurocomputing. Unidade: EESC
Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, BENCHMARKS, OPERADORES
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ABNT
ESPEZUA, Soledad e VILLANUEVA, Edwin e MACIEL, Carlos Dias. Towards an efficient genetic algorithm optimizer for sequential projection pursuit. Neurocomputing, v. 123, n. Ja 2014, p. 40-48, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.09.045. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Espezua, S., Villanueva, E., & Maciel, C. D. (2014). Towards an efficient genetic algorithm optimizer for sequential projection pursuit. Neurocomputing, 123( Ja 2014), 40-48. doi:10.1016/j.neucom.2012.09.045
NLM
Espezua S, Villanueva E, Maciel CD. Towards an efficient genetic algorithm optimizer for sequential projection pursuit [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 123( Ja 2014): 40-48.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.09.045
Vancouver
Espezua S, Villanueva E, Maciel CD. Towards an efficient genetic algorithm optimizer for sequential projection pursuit [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 123( Ja 2014): 40-48.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.09.045
Trabalho de evento-anais periodico
A semi-supervised classification technique based on interacting forces (2014)
Cupertino, Thiago H; Gueleri, Roberto; Liang, Zhao
Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 24 abr. 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 abr. 24 ] 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 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.050
Artigo de periodico
On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem (2014)
Martins, Jean P; Fonseca, Carlos M; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: SISTEMAS EMBUTIDOS, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ROBÓTICA
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ABNT
MARTINS, Jean P e FONSECA, Carlos M e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem. Neurocomputing, v. 146, p. 17-29, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Martins, J. P., Fonseca, C. M., & Delbem, A. C. B. (2014). On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem. Neurocomputing, 146, 17-29. doi:10.1016/j.neucom.2014.04.069
NLM
Martins JP, Fonseca CM, Delbem ACB. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 146 17-29.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069
Vancouver
Martins JP, Fonseca CM, Delbem ACB. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 146 17-29.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069
Artigo de periodico
Data clustering using controlled consensus in complex networks (2013)
Cupertino, Thiago H; Huertas, Jean; Liang, Zhao
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 24 abr. 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 abr. 24 ] 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 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.026
Trabalho de evento
Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks (2013)
Souza, Jefferson Rodrigo de; Pessin, Gustavo; Shinzato, Patrick Yuri; Osório, Fernando Santos; Wolf, Denis Fernando
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: SISTEMAS EMBUTIDOS, ROBÓTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Jefferson Rodrigo de et al. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. 2013, Anais.. Amsterdam: Elsevier, 2013. p. 77-80. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Souza, J. R. de, Pessin, G., Shinzato, P. Y., Osório, F. S., & Wolf, D. F. (2013). Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. In Neurocomputing (Vol. 107, p. 77-80). Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2012.07.040
NLM
Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
Vancouver
Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
Artigo de periodico
Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites (2013)
Elias, Leonardo Abdala; Kohn, André Fábio
Source: Neurocomputing. Unidade: EP
Subjects: NEURÔNIOS, CONTROLE MOTOR, NEUROCIÊNCIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ELIAS, Leonardo Abdala e KOHN, André Fábio. Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites. Neurocomputing, v. 99, p. 521-533, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.06.038. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Elias, L. A., & Kohn, A. F. (2013). Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites. Neurocomputing, 99, 521-533. doi:10.1016/j.neucom.2012.06.038
NLM
Elias LA, Kohn AF. Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 99 521-533.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.06.038
Vancouver
Elias LA, Kohn AF. Individual and collective properties of computationally efficient motoneuron models of types S and F with active dendrites [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 99 521-533.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.06.038
Artigo de periodico
Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model (2013)
Ribeiro, Patrícia B; Romero, Roseli Aparecida Francelin; Oliveira, Patrícia Rufino; Schiabel, Homero; Verçosa, Luciana B
Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EACH, EESC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Patrícia B et al. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, v. no 2013, p. 61-71, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Ribeiro, P. B., Romero, R. A. F., Oliveira, P. R., Schiabel, H., & Verçosa, L. B. (2013). Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, no 2013, 61-71. doi:10.1016/j.neucom.2012.08.062
NLM
Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062
Vancouver
Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062
Artigo de periodico
Semi-supervised learning guided by the modularity measure in complex networks (2012)
Silva, Thiago C; Liang, Zhao
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
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: 24 abr. 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 abr. 24 ] 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 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.04.042
Artigo de periodico
Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines (2012)
Gomes, Taciana A. F.; Prudêncio, Ricardo B. C.; Soares, Carlos; Rossi, André L. D; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GOMES, Taciana A. F. et al. Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines. Neurocomputing, v. 75, p. 3-13, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.07.005. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Gomes, T. A. F., Prudêncio, R. B. C., Soares, C., Rossi, A. L. D., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2012). Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines. Neurocomputing, 75, 3-13. doi:10.1016/j.neucom.2011.07.005
NLM
Gomes TAF, Prudêncio RBC, Soares C, Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de. Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines [Internet]. Neurocomputing. 2012 ; 75 3-13.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.07.005
Vancouver
Gomes TAF, Prudêncio RBC, Soares C, Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de. Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines [Internet]. Neurocomputing. 2012 ; 75 3-13.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.07.005
Artigo de periodico
VSImG: a high frame rate bitmap based display system for neuroscience research (2011)
Almeida, Lirio Onofre Baptista de; Slaets, Jan Frans Willem; Koberle, Roland
Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC
Subjects: NEUROCIÊNCIAS (SISTEMAS;PESQUISA), DISPLAYS (USO;TÉCNICAS), ESTIMULAÇÃO VISUAL (REGENERAÇÃO), TEMPO-REAL (CONTROLE)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALMEIDA, Lirio Onofre Baptista de e SLAETS, Jan Frans Willem e KOBERLE, Roland. VSImG: a high frame rate bitmap based display system for neuroscience research. Neurocomputing, v. 74, n. 10, p. 1762-1768, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.02.016. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Almeida, L. O. B. de, Slaets, J. F. W., & Koberle, R. (2011). VSImG: a high frame rate bitmap based display system for neuroscience research. Neurocomputing, 74( 10), 1762-1768. doi:10.1016/j.neucom.2011.02.016
NLM
Almeida LOB de, Slaets JFW, Koberle R. VSImG: a high frame rate bitmap based display system for neuroscience research [Internet]. Neurocomputing. 2011 ; 74( 10): 1762-1768.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.02.016
Vancouver
Almeida LOB de, Slaets JFW, Koberle R. VSImG: a high frame rate bitmap based display system for neuroscience research [Internet]. Neurocomputing. 2011 ; 74( 10): 1762-1768.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.02.016
Artigo de periodico
Partitions selection strategy for set of clustering solutions (2010)
Faceli, Katti; Sakata, Nome Tiemi Christine; Souto, Marcílio Carlos Pereira de; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FACELI, Katti et al. Partitions selection strategy for set of clustering solutions. Neurocomputing, v. 73, n. 16-18, p. 2809-2819, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.028. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Faceli, K., Sakata, N. T. C., Souto, M. C. P. de, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2010). Partitions selection strategy for set of clustering solutions. Neurocomputing, 73( 16-18), 2809-2819. doi:10.1016/j.neucom.2010.03.028
NLM
Faceli K, Sakata NTC, Souto MCP de, Carvalho ACP de LF de. Partitions selection strategy for set of clustering solutions [Internet]. Neurocomputing. 2010 ; 73( 16-18): 2809-2819.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.028
Vancouver
Faceli K, Sakata NTC, Souto MCP de, Carvalho ACP de LF de. Partitions selection strategy for set of clustering solutions [Internet]. Neurocomputing. 2010 ; 73( 16-18): 2809-2819.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.028
Artigo de periodico
Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures (2010)
Lorena, Ana Carolina; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA
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. Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures. Neurocomputing, v. 73, n. 16-18, p. 2837-2845, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.027. Acesso em: 24 abr. 2024.
APA
Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2010). Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures. Neurocomputing, 73( 16-18), 2837-2845. doi:10.1016/j.neucom.2010.03.027
NLM
Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures [Internet]. Neurocomputing. 2010 ; 73( 16-18): 2837-2845.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.027
Vancouver
Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures [Internet]. Neurocomputing. 2010 ; 73( 16-18): 2837-2845.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2010.03.027

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