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  • Source: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • NLM

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • Vancouver

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
  • Source: Neurocomputing. Unidade: EESC

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

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    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.090
  • Source: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, EXPRESSÃO GÊNICA

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    • ABNT

      ESPEZUA, Soledad et al. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets. Neurocomputing, v. fe 2015, p. 767-776, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Espezua, S., Villanueva, E., Maciel, C. D., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2015). A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets. Neurocomputing, fe 2015, 767-776. doi:10.1016/j.neucom.2014.07.057
    • NLM

      Espezua S, Villanueva E, Maciel CD, Carvalho ACP de LF de. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 767-776.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057
    • Vancouver

      Espezua S, Villanueva E, Maciel CD, Carvalho ACP de LF de. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [Internet]. Neurocomputing. 2015 ; fe 2015 767-776.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.057
  • Source: Neurocomputing. Unidade: EESC

    Subjects: ENGENHARIA DE TRÁFEGO (OTIMIZAÇÃO), SISTEMAS DE CONTROLE, TEMPO-REAL, ALGORITMOS GENÉTICOS

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    • 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
  • Source: Neurocomputing. Unidade: EESC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (SISTEMAS), INFERÊNCIA BAYESIANA E REDES DE CRENÇA, PROBABILIDADE, ALGORITMOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    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
  • Source: Neurocomputing. Unidade: EESC

    Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, BENCHMARKS, OPERADORES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EACH, EESC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062
  • Source: Neurocomputing. Unidade: EESC

    Subjects: REDES NEURAIS, ANÁLISE DE WAVELETS, VOZ

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

      GUIDO, Rodrigo Capobianco et al. A neural-wavelet architecture for voice conversion. Neurocomputing, v. 71, n. 1-3, p. 174-180, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.08.010. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Guido, R. C., Vieira, L. S., Barbon Júnior, S., Sanchez, F. L., Maciel, C. D., Fonseca, E. S., & Pereira, J. C. (2007). A neural-wavelet architecture for voice conversion. Neurocomputing, 71( 1-3), 174-180. doi:10.1016/j.neucom.2007.08.010
    • NLM

      Guido RC, Vieira LS, Barbon Júnior S, Sanchez FL, Maciel CD, Fonseca ES, Pereira JC. A neural-wavelet architecture for voice conversion [Internet]. Neurocomputing. 2007 ; 71( 1-3): 174-180.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.08.010
    • Vancouver

      Guido RC, Vieira LS, Barbon Júnior S, Sanchez FL, Maciel CD, Fonseca ES, Pereira JC. A neural-wavelet architecture for voice conversion [Internet]. Neurocomputing. 2007 ; 71( 1-3): 174-180.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.08.010

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