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Artigo de periodico
A framework for bottom-up induction of oblique decision trees (2014)
Barros, Rodrigo C; Jaskowiak, Pablo A; Cerri, Ricardo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
BARROS, Rodrigo C et al. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees. Neurocomputing, v. 135, p. 3-12, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Barros, R. C., Jaskowiak, P. A., Cerri, R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2014). A framework for bottom-up induction of oblique decision trees. Neurocomputing, 135, 3-12. doi:10.1016/j.neucom.2013.01.067
NLM
Barros RC, Jaskowiak PA, Cerri R, Carvalho ACP de LF de. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 135 3-12.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067
Vancouver
Barros RC, Jaskowiak PA, Cerri R, Carvalho ACP de LF de. A framework for bottom-up induction of oblique decision trees [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 135 3-12.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.067
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: 11 nov. 2025. , 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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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: 11 nov. 2025.
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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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: 11 nov. 2025. , 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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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: 11 nov. 2025.
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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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: 11 nov. 2025. , 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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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: 11 nov. 2025. , 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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 11 nov. 2025.
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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 11 nov. 2025.
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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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: 11 nov. 2025.
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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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: 11 nov. 2025. , 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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 11 nov. 2025.
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 2025 nov. 11 ] 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 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069

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