Filtros : "Neurocomputing" "Indexado no Zentralblatt MATH" Limpar

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  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA

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    • 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: 12 nov. 2025.
    • APA

      Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. (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 P. 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. 12 ] 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 P. 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. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • 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: 12 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. 12 ] 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. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.083
  • Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EACH, EESC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    • 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: 12 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 12 ] 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 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062

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