Filtros : "Applied Soft Computing" "ICMC" Removido: "ICMC-SSC" Limpar

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  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS

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    • ABNT

      FERRANDIN, Mauri e CERRI, Ricardo. Ensemble multi-label classification using closed frequent labelsets and label taxonomies. Applied Soft Computing, v. 171, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.112853. Acesso em: 30 nov. 2025.
    • APA

      Ferrandin, M., & Cerri, R. (2025). Ensemble multi-label classification using closed frequent labelsets and label taxonomies. Applied Soft Computing, 171, 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2025.112853
    • NLM

      Ferrandin M, Cerri R. Ensemble multi-label classification using closed frequent labelsets and label taxonomies [Internet]. Applied Soft Computing. 2025 ; 171 1-12.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.112853
    • Vancouver

      Ferrandin M, Cerri R. Ensemble multi-label classification using closed frequent labelsets and label taxonomies [Internet]. Applied Soft Computing. 2025 ; 171 1-12.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.112853
  • 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: 30 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 30 ] 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 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109969
  • Source: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, v. 114, n. Ja 2022, p. 108035-1-108035-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035. Acesso em: 30 nov. 2025.
    • APA

      Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Manzanera, A., & Bruno, O. M. (2022). Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, 114( Ja 2022), 108035-1-108035-14. doi:10.1016/j.asoc.2021.108035
    • NLM

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
    • Vancouver

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL)

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    • ABNT

      FERREIRA, Marcos Vinícius dos Santos et al. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series. Applied Soft Computing, v. 113, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011. Acesso em: 30 nov. 2025.
    • APA

      Ferreira, M. V. dos S., Rios, R. A., Mello, R. F. de, & Rios, T. N. (2021). Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series. Applied Soft Computing, 113, 1-13. doi:10.1016/j.asoc.2021.108011
    • NLM

      Ferreira MV dos S, Rios RA, Mello RF de, Rios TN. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; 113 1-13.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011
    • Vancouver

      Ferreira MV dos S, Rios RA, Mello RF de, Rios TN. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; 113 1-13.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, ALGORITMOS PARA IMAGENS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PONTI, Moacir Antonelli et al. Supervised and unsupervised relevance sampling in handcrafted and deep learning features obtained from image collections. Applied Soft Computing, v. 80, p. 414-424, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.04.013. Acesso em: 30 nov. 2025.
    • APA

      Ponti, M. A., Costa, G. B. P. da, Santos, F. P. dos, & Silveira, K. U. (2019). Supervised and unsupervised relevance sampling in handcrafted and deep learning features obtained from image collections. Applied Soft Computing, 80, 414-424. doi:10.1016/j.asoc.2019.04.013
    • NLM

      Ponti MA, Costa GBP da, Santos FP dos, Silveira KU. Supervised and unsupervised relevance sampling in handcrafted and deep learning features obtained from image collections [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 80 414-424.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.04.013
    • Vancouver

      Ponti MA, Costa GBP da, Santos FP dos, Silveira KU. Supervised and unsupervised relevance sampling in handcrafted and deep learning features obtained from image collections [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 80 414-424.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.04.013
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CERRI, Ricardo et al. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms. Applied Soft Computing, v. 77, p. 584-604, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017. Acesso em: 30 nov. 2025.
    • APA

      Cerri, R., Basgalupp, M. P., Barros, R. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms. Applied Soft Computing, 77, 584-604. doi:10.1016/j.asoc.2019.01.017
    • NLM

      Cerri R, Basgalupp MP, Barros RC, Carvalho ACP de LF de. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 77 584-604.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017
    • Vancouver

      Cerri R, Basgalupp MP, Barros RC, Carvalho ACP de LF de. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 77 584-604.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS GENÉTICOS, EXPRESSÃO GÊNICA

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PADILHA, Victor Alexandre e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information. Applied Soft Computing, v. 85, p. 1-11, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688. Acesso em: 30 nov. 2025.
    • APA

      Padilha, V. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information. Applied Soft Computing, 85, 1-11. doi:10.1016/j.asoc.2019.105688
    • NLM

      Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 85 1-11.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688
    • Vancouver

      Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 85 1-11.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NALDI, Murilo Coelho et al. Efficiency issues of evolutionary k-means. Applied Soft Computing, v. 11, n. 2, p. 1938-1952, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010. Acesso em: 30 nov. 2025.
    • APA

      Naldi, M. C., Campello, R. J. G. B., Hruschka, E. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2011). Efficiency issues of evolutionary k-means. Applied Soft Computing, 11( 2), 1938-1952. doi:10.1016/j.asoc.2010.06.010
    • NLM

      Naldi MC, Campello RJGB, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. Efficiency issues of evolutionary k-means [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 1938-1952.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010
    • Vancouver

      Naldi MC, Campello RJGB, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. Efficiency issues of evolutionary k-means [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 1938-1952.[citado 2025 nov. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.06.010

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