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  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      BARROS, Marcel Rodrigues de et al. Embracing data irregularities in multivariate time series. Applied Soft Computing, v. 186, n. Ja 2026, p. 1-14, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114039. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Barros, M. R. de, Fontenele, L. P., Silva, M. S., Rissi, T. L., Cabrera, E. F., Tannuri, E. A., et al. (2026). Embracing data irregularities in multivariate time series. Applied Soft Computing, 186( Ja 2026), 1-14. doi:10.1016/j.asoc.2025.114039
    • NLM

      Barros MR de, Fontenele LP, Silva MS, Rissi TL, Cabrera EF, Tannuri EA, Gomi ES, Barreira RA, Reali Costa AH. Embracing data irregularities in multivariate time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2026 ; 186( Ja 2026): 1-14.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114039
    • Vancouver

      Barros MR de, Fontenele LP, Silva MS, Rissi TL, Cabrera EF, Tannuri EA, Gomi ES, Barreira RA, Reali Costa AH. Embracing data irregularities in multivariate time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2026 ; 186( Ja 2026): 1-14.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114039
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: IME

    Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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    • ABNT

      LYRA, Lucas O. e FABRIS, Antonio Elias e FLORINDO, Joao B. A multilevel pooling scheme in convolutional neural networks for texture image recognition. Applied Soft Computing, v. 152, n. artigo 111282, p. 1-14, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111282. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Lyra, L. O., Fabris, A. E., & Florindo, J. B. (2024). A multilevel pooling scheme in convolutional neural networks for texture image recognition. Applied Soft Computing, 152( artigo 111282), 1-14. doi:10.1016/j.asoc.2024.111282
    • NLM

      Lyra LO, Fabris AE, Florindo JB. A multilevel pooling scheme in convolutional neural networks for texture image recognition [Internet]. Applied Soft Computing. 2024 ; 152( artigo 111282): 1-14.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111282
    • Vancouver

      Lyra LO, Fabris AE, Florindo JB. A multilevel pooling scheme in convolutional neural networks for texture image recognition [Internet]. Applied Soft Computing. 2024 ; 152( artigo 111282): 1-14.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111282
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: EP

    Subjects: LÓGICA PARACONSISTENTE, REDES NEURAIS, SISTEMAS DE CONTROLE, OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CARVALHO JÚNIOR, Arnaldo de et al. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum. Applied Soft Computing, v. 133, n. Ja 2023, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Carvalho Júnior, A. de, Angélico, B. A., Justo Filho, J. F., Oliveira, A. M. de, & Silva Filho, J. I. da. (2023). Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum. Applied Soft Computing, 133( Ja 2023), 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2022.109927
    • NLM

      Carvalho Júnior A de, Angélico BA, Justo Filho JF, Oliveira AM de, Silva Filho JI da. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 133( Ja 2023): 1-12.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927
    • Vancouver

      Carvalho Júnior A de, Angélico BA, Justo Filho JF, Oliveira AM de, Silva Filho JI da. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 133( Ja 2023): 1-12.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927
  • Source: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, BOLSA DE VALORES, PREÇO DE AÇÕES

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

      BILEKI, Guilherme Augusto et al. Order book mid-price movement inference by CatBoost classifier from convolutional feature maps. Applied Soft Computing, v. 116, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108274. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Bileki, G. A., Barboza, F. L. de M., Silva, L. H. C., & Bonato, V. (2022). Order book mid-price movement inference by CatBoost classifier from convolutional feature maps. Applied Soft Computing, 116, 1-13. doi:10.1016/j.asoc.2021.108274
    • NLM

      Bileki GA, Barboza FL de M, Silva LHC, Bonato V. Order book mid-price movement inference by CatBoost classifier from convolutional feature maps [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 116 1-13.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108274
    • Vancouver

      Bileki GA, Barboza FL de M, Silva LHC, Bonato V. Order book mid-price movement inference by CatBoost classifier from convolutional feature maps [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 116 1-13.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108274
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS

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

      WATANABE, Thomio e WOLF, Denis Fernando. Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function. Applied Soft Computing, v. No 2021, p. 1-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107851. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Watanabe, T., & Wolf, D. F. (2021). Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function. Applied Soft Computing, No 2021, 1-10. doi:10.1016/j.asoc.2021.107851
    • NLM

      Watanabe T, Wolf DF. Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; No 2021 1-10.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107851
    • Vancouver

      Watanabe T, Wolf DF. Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; No 2021 1-10.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107851
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ALGORITMOS, REDES NEURAIS, OPERADORES, ALGORITMOS GENÉTICOS

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

      TINÓS, Renato. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms. Applied Soft Computing, v. 95, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Tinós, R. (2020). Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms. Applied Soft Computing, 95. doi:10.1016/j.asoc.2020.106512
    • NLM

      Tinós R. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2020 ; 95[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512
    • Vancouver

      Tinós R. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2020 ; 95[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: EESC

    Subjects: REDES NEURAIS, ENERGIA ELÉTRICA (QUALIDADE)

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

      NASCIMENTO, Claudionor Francisco do et al. Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method. Applied Soft Computing, v. 13, n. Ja 2013, p. 475-482, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.08.043. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Nascimento, C. F. do, Oliveira Júnior, A. A. de, Goedtel, A., & Dietrich, A. B. (2013). Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method. Applied Soft Computing, 13( Ja 2013), 475-482. doi:10.1016/j.asoc.2012.08.043
    • NLM

      Nascimento CF do, Oliveira Júnior AA de, Goedtel A, Dietrich AB. Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method [Internet]. Applied Soft Computing. 2013 ; 13( Ja 2013): 475-482.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.08.043
    • Vancouver

      Nascimento CF do, Oliveira Júnior AA de, Goedtel A, Dietrich AB. Harmonic distortion monitoring for nonlinear loads using neural-network-method [Internet]. Applied Soft Computing. 2013 ; 13( Ja 2013): 475-482.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.08.043
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: EESC

    Subjects: REDES NEURAIS, ELETRÔNICA DE POTÊNCIA

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

      NASCIMENTO, Claudionor Francisco do et al. Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems. Applied Soft Computing, v. 11, n. 2, p. 2178-2185, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.07.017. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Nascimento, C. F. do, Oliveira Júnior, A. A. de, Goedtel, A., & Serni, P. J. A. (2011). Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems. Applied Soft Computing, 11( 2), 2178-2185. doi:10.1016/j.asoc.2010.07.017
    • NLM

      Nascimento CF do, Oliveira Júnior AA de, Goedtel A, Serni PJA. Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 2178-2185.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.07.017
    • Vancouver

      Nascimento CF do, Oliveira Júnior AA de, Goedtel A, Serni PJA. Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems [Internet]. Applied Soft Computing. 2011 ; 11( 2): 2178-2185.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.07.017
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: EESC

    Subjects: FILTRAÇÃO (PROCESSOS), REDES NEURAIS

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

      SILVA, Ivan Nunes da e FLAUZINO, Rogério Andrade. An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes. Applied Soft Computing, v. 8, n. Ja 2008, p. 590-598, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.03.008. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Silva, I. N. da, & Flauzino, R. A. (2008). An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes. Applied Soft Computing, 8( Ja 2008), 590-598. doi:10.1016/j.asoc.2007.03.008
    • NLM

      Silva IN da, Flauzino RA. An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes [Internet]. Applied Soft Computing. 2008 ; 8( Ja 2008): 590-598.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.03.008
    • Vancouver

      Silva IN da, Flauzino RA. An approach based on neural networks for estimation and generalization of crossflow filtration processes [Internet]. Applied Soft Computing. 2008 ; 8( Ja 2008): 590-598.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2007.03.008

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