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  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BAETS, Bernard De e BRUNO, Odemir Martinez. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, v. 599, p. 128130-1-128130-13 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2024). Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, 599, 128130-1-128130-13 + supplementary data. doi:10.1016/j.neucom.2024.128130
    • NLM

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IF

    Subjects: BIOFÍSICA, REDES NEURAIS, NEURÔNIOS, SINCRONIZAÇÃO, SINAPSE, PLASTICIDADE NEURONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVEIRA, João Antonio Paludo et al. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network. Neurocomputing, v. 436, p. 126-135, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Silveira, J. A. P., Protachevicz, R. P., Viana, R. L., & Batista, A. (2021). Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network. Neurocomputing, 436, 126-135. doi:10.1016/j.neucom.2021.01.044
    • NLM

      Silveira JAP, Protachevicz RP, Viana RL, Batista A. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network [Internet]. Neurocomputing. 2021 ; 436 126-135.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044
    • Vancouver

      Silveira JAP, Protachevicz RP, Viana RL, Batista A. Effects of burst-timing-dependent plasticity on synchronous behaviour in neuronal network [Internet]. Neurocomputing. 2021 ; 436 126-135.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.01.044
  • Source: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: TURISMO, MEMÓRIA (ELETRÔNICA DIGITAL), ATRATORES

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RODRIGUES, Rafael Delalibera et al. A tourist walk approach for internal and external outlier detection. Neurocomputing, v. 393, p. 203-213, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Rodrigues, R. D., Liang, Z., Zheng, Q., & Zhang, J. (2020). A tourist walk approach for internal and external outlier detection. Neurocomputing, 393, 203-213. doi:10.1016/j.neucom.2018.10.113
    • NLM

      Rodrigues RD, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. A tourist walk approach for internal and external outlier detection [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 393 203-213.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113
    • Vancouver

      Rodrigues RD, Liang Z, Zheng Q, Zhang J. A tourist walk approach for internal and external outlier detection [Internet]. Neurocomputing. 2020 ; 393 203-213.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.113
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: TEXTURA (ANÁLISE), REDES COMPLEXAS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SÁ JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita e BACKES, André Ricardo e BRUNO, Odemir Martinez. Randomized neural network based descriptors for shape classification. Neurocomputing, v. 312, p. 201-209, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.05.099. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Sá Junior, J. J. de M., Backes, A. R., & Bruno, O. M. (2018). Randomized neural network based descriptors for shape classification. Neurocomputing, 312, 201-209. doi:10.1016/j.neucom.2018.05.099
    • NLM

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based descriptors for shape classification [Internet]. Neurocomputing. 2018 ; 312 201-209.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.05.099
    • Vancouver

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based descriptors for shape classification [Internet]. Neurocomputing. 2018 ; 312 201-209.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.05.099
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      BERTON, Lilian et al. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, v. 226, p. 238-248, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Berton, L., Faleiros, T. de P., Valejo, A., Valverde-Rebaza, J., & Lopes, A. de A. (2017). RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning. Neurocomputing, 226, 238-248. doi:10.1016/j.neucom.2016.11.053
    • NLM

      Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053
    • Vancouver

      Berton L, Faleiros T de P, Valejo A, Valverde-Rebaza J, Lopes A de A. RGCLI: robust graph that considers labeled instances for semi-supervised learning [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 226 238-248.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.053
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      GARCIA, Luís P. F e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e LORENA, Ana C. Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing, v. 176, p. 14-25, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2016). Noise detection in the meta-learning level. Neurocomputing, 176, 14-25. doi:10.1016/j.neucom.2014.12.100
    • NLM

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Noise detection in the meta-learning level [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 14-25.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100
    • Vancouver

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Noise detection in the meta-learning level [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 176 14-25.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.100
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      PONTI, Moacir Antonelli e NAZARÉ, Tiago Santana de e THUMÉ, Gabriela S. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction. Neurocomputing, v. 173, n. Ja 2016, p. 385-396, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Ponti, M. A., Nazaré, T. S. de, & Thumé, G. S. (2016). Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction. Neurocomputing, 173( Ja 2016), 385-396. doi:10.1016/j.neucom.2015.04.114
    • NLM

      Ponti MA, Nazaré TS de, Thumé GS. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 173( Ja 2016): 385-396.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114
    • Vancouver

      Ponti MA, Nazaré TS de, Thumé GS. Image quantization as a dimensionality reduction procedure in color and texture feature extraction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 173( Ja 2016): 385-396.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.114
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA

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

      KANDA, Jorge et al. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, v. 205, p. Se 2016, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. B. (2016). Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, 205, Se 2016. doi:10.1016/j.neucom.2016.04.027
    • NLM

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil PB. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
    • Vancouver

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil PB. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PEREIRA, Cássio M. M e MELLO, Rodrigo Fernandes de. PTS: Projected Topological Stream clustering algorithm. Neurocomputing, v. 180, p. 16-26, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.094. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Pereira, C. M. M., & Mello, R. F. de. (2016). PTS: Projected Topological Stream clustering algorithm. Neurocomputing, 180, 16-26. doi:10.1016/j.neucom.2015.08.094
    • NLM

      Pereira CMM, Mello RF de. PTS: Projected Topological Stream clustering algorithm [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 16-26.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.094
    • Vancouver

      Pereira CMM, Mello RF de. PTS: Projected Topological Stream clustering algorithm [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 16-26.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.08.094
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS EMBUTIDOS, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ROBÓTICA

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

      DIAS, Maurício A. e SALES, Daniel Oliva e OSÓRIO, Fernando Santos. Automatic generation of LUTs for hardware neural networks. Neurocomputing, v. 180, p. 108-120, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.111. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Dias, M. A., Sales, D. O., & Osório, F. S. (2016). Automatic generation of LUTs for hardware neural networks. Neurocomputing, 180, 108-120. doi:10.1016/j.neucom.2015.07.111
    • NLM

      Dias MA, Sales DO, Osório FS. Automatic generation of LUTs for hardware neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 108-120.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.111
    • Vancouver

      Dias MA, Sales DO, Osório FS. Automatic generation of LUTs for hardware neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 108-120.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.111
  • Source: Neurocomputing. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE OBJETOS

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

      BENICASA, Alcides X et al. An object-based visual selection framework. Neurocomputing, v. 180, p. 35-54, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Benicasa, A. X., Quiles, M. G., Silva, T. C., Liang, Z., & Romero, R. A. F. (2016). An object-based visual selection framework. Neurocomputing, 180, 35-54. doi:10.1016/j.neucom.2015.10.111
    • NLM

      Benicasa AX, Quiles MG, Silva TC, Liang Z, Romero RAF. An object-based visual selection framework [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 35-54.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111
    • Vancouver

      Benicasa AX, Quiles MG, Silva TC, Liang Z, Romero RAF. An object-based visual selection framework [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 35-54.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.10.111
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      SPOLAÔR, Newton et al. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, v. 180, p. 3-15, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Spolaôr, N., Monard, M. C., Tsoumakas, G., & Lee, H. D. (2016). A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, 180, 3-15. doi:10.1016/j.neucom.2015.07.118
    • NLM

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
    • Vancouver

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
  • Source: Neurocomputing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      CUPERTINO, Thiago H. e ZHAO, Liang e CARNEIRO, Murillo G. Network-based supervised data classification by using an heuristic of ease of access. Neurocomputing, v. 149, p. 86-92, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.03.071. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Cupertino, T. H., Zhao, L., & Carneiro, M. G. (2015). Network-based supervised data classification by using an heuristic of ease of access. Neurocomputing, 149, 86-92. doi:10.1016/j.neucom.2014.03.071
    • NLM

      Cupertino TH, Zhao L, Carneiro MG. Network-based supervised data classification by using an heuristic of ease of access [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 149 86-92.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.03.071
    • Vancouver

      Cupertino TH, Zhao L, Carneiro MG. Network-based supervised data classification by using an heuristic of ease of access [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 149 86-92.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.03.071
  • Source: Neurocomputing. 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

      GARCIA, Luís P. F e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e LORENA, Ana C. Effect of label noise in the complexity of classification problems. Neurocomputing, v. 160, p. 108-119, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Lorena, A. C. (2015). Effect of label noise in the complexity of classification problems. Neurocomputing, 160, 108-119. doi:10.1016/j.neucom.2014.10.085
    • NLM

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Effect of label noise in the complexity of classification problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 108-119.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085
    • Vancouver

      Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de, Lorena AC. Effect of label noise in the complexity of classification problems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 160 108-119.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.085
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: NEUROCIÊNCIAS (SISTEMAS;PESQUISA), BIOFÍSICA, PROCESSAMENTO DE SINAIS

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

      MATIAS, Paulo e SLAETS, Jan Frans Willem e PINTO, Reynaldo Daniel. Individual discrimination of freely swimming pulse-type electric fish from electrode array recordings. Neurocomputing, v. 153, p. 191-198, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.11.037. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Matias, P., Slaets, J. F. W., & Pinto, R. D. (2015). Individual discrimination of freely swimming pulse-type electric fish from electrode array recordings. Neurocomputing, 153, 191-198. doi:10.1016/j.neucom.2014.11.037
    • NLM

      Matias P, Slaets JFW, Pinto RD. Individual discrimination of freely swimming pulse-type electric fish from electrode array recordings [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 153 191-198.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.11.037
    • Vancouver

      Matias P, Slaets JFW, Pinto RD. Individual discrimination of freely swimming pulse-type electric fish from electrode array recordings [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 153 191-198.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.11.037
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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

      FADEL, Samuel G et al. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 546-556, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Fadel, S. G., Fatore, F. M., Duarte, F. S. L. G., & Paulovich, F. V. (2015). LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces. Neurocomputing, fe 2015, 546-556. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.071
    • NLM

      Fadel SG, Fatore FM, Duarte FSLG, Paulovich FV. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 546-556.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071
    • Vancouver

      Fadel SG, Fatore FM, Duarte FSLG, Paulovich FV. LoCH: a neighborhood-based multidimensional projection technique for high-dimensional sparse spaces [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 546-556.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, GEOMETRIA COMPUTACIONAL

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

      PAGLIOSA, Paulo et al. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 599-610, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Pagliosa, P., Paulovich, F. V., Minghim, R., Levkowitz, H., & Nonato, L. G. (2015). Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections. Neurocomputing, fe 2015, 599-610. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.072
    • NLM

      Pagliosa P, Paulovich FV, Minghim R, Levkowitz H, Nonato LG. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 599-610.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072
    • Vancouver

      Pagliosa P, Paulovich FV, Minghim R, Levkowitz H, Nonato LG. Projection inspector: assessment and synthesis of multidimensional projections [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 599-610.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.072
  • Source: Neurocomputing. Unidade: EESC

    Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, SISTEMAS MULTIAGENTES, REDES NEURAIS

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

      SARAIVA, Filipe de Oliveira e BERNARDES, Wellington Maycon Santos e ASADA, Eduardo Nobuhiro. A framework for classification of non-linear loads in smart grids using artificial neural networks and multi-agent systems. Neurocomputing, v. 170, p. 328-338, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.090. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Saraiva, F. de O., Bernardes, W. M. S., & Asada, E. N. (2015). A framework for classification of non-linear loads in smart grids using artificial neural networks and multi-agent systems. Neurocomputing, 170, 328-338. doi:10.1016/j.neucom.2015.02.090
    • NLM

      Saraiva F de O, Bernardes WMS, Asada EN. A framework for classification of non-linear loads in smart grids using artificial neural networks and multi-agent systems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 170 328-338.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.090
    • Vancouver

      Saraiva F de O, Bernardes WMS, Asada EN. A framework for classification of non-linear loads in smart grids using artificial neural networks and multi-agent systems [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 170 328-338.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.090
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: TEXTURA (ANÁLISE), REDES COMPLEXAS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      GONÇALVES, Wesley Nunes e MACHADO, Bruno Brandoli e BRUNO, Odemir Martinez. A complex network approach for dynamic texture recognition. Neurocomputing, v. 153, p. 211-220, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.11.034. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Gonçalves, W. N., Machado, B. B., & Bruno, O. M. (2015). A complex network approach for dynamic texture recognition. Neurocomputing, 153, 211-220. doi:10.1016/j.neucom.2014.11.034
    • NLM

      Gonçalves WN, Machado BB, Bruno OM. A complex network approach for dynamic texture recognition [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 153 211-220.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.11.034
    • Vancouver

      Gonçalves WN, Machado BB, Bruno OM. A complex network approach for dynamic texture recognition [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 153 211-220.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.11.034
  • Source: Neurocomputing. 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, M. C e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, v. 163, p. 78-93, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Naldi, M. C., & Campello, R. J. G. B. (2015). Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms. Neurocomputing, 163, 78-93. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.083
    • NLM

      Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
    • Vancouver

      Naldi MC, Campello RJGB. Comparison of distributed evolutionary k-means clustering algorithms [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; 163 78-93.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083

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