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1
Tolerance types of interval eigenvectors in max-plus algebra
Tolerance types of interval eigenvectors in max-plus algebra
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Tolerance types of interval eigenvectors in max-plus algebra

Gavalec, M. ; Plavka, J. ; Ponce, D.

Information sciences, 2016-11, Vol.367-368, p.14-27 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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2
Using meta-learning for multi-target regression
Using meta-learning for multi-target regression
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Using meta-learning for multi-target regression

Gabriel Jones Aguiar Everton José Santana; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Sylvio Barbon Júnior

Information Sciences New York v. 584, p. 665-684, Jan. 2022

New York 2022

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3052362 )(Acessar)

3
Steady states in the scheduling of discrete-time systems
Steady states in the scheduling of discrete-time systems
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Steady states in the scheduling of discrete-time systems

Gavalec, M. ; Ponce, D. ; Zimmermann, K.

Information sciences, 2019-05, Vol.481, p.219-228 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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4
A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning predicting when tuning improves SVM classifiers
A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning predicting when tuning improves SVM classifiers
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A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning predicting when tuning improves SVM classifiers

Rafael G Mantovani André Luis Debiaso Rossi; Edesio Alcobaça; Joaquin Vanschoren; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

Information Sciences New York : Elsevier v. 501, p. 193-221, Oct. 2019

New York 2019

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2948367 )(Acessar)

5
Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors
Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors
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Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors

Gean Trindade Pereira Iury Batista de Andrade Santos; Luís Paulo Faina Garcia; Thierry Urruty; Muriel Visani; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

Information Sciences New York v. 649, p. 1-17, Nov. 2023

New York 2023

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3155987 )(Acessar)

6
Micro-MetaStream: Algorithm selection for time-changing data
Micro-MetaStream: Algorithm selection for time-changing data
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Micro-MetaStream: Algorithm selection for time-changing data

Rossi, André Luis Debiaso ; Soares, Carlos ; Souza, Bruno Feres de ; Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, André Carlos

Information sciences, 2021-07, Vol.565, p.262-277 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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7
Toward hierarchical classification of imbalanced data using random resampling algorithms
Toward hierarchical classification of imbalanced data using random resampling algorithms
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Toward hierarchical classification of imbalanced data using random resampling algorithms

Pereira, Rodolfo M. ; Costa, Yandre M.G. ; Silla Jr, Carlos N.

Information sciences, 2021-11, Vol.578, p.344-363 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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8
Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering
Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering
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Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering

de Aguiar Neto, Fernando S. ; da Costa, Arthur F. ; Manzato, Marcelo G. ; Campello, Ricardo J.G.B.

Information sciences, 2020-09, Vol.534, p.172-191 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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9
An imbalanced binary classification method via space mapping using normalizing flows with class discrepancy constraints
An imbalanced binary classification method via space mapping using normalizing flows with class discrepancy constraints
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An imbalanced binary classification method via space mapping using normalizing flows with class discrepancy constraints

Huang, Zijian ; Gao, Xin ; Chen, Wenli ; Cheng, Yingying ; Xue, Bing ; Meng, Zhihang ; Zhang, Guangyao ; Fu, Shiyuan

Information sciences, 2023-04, Vol.623, p.493-523 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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10
AWGAN: An adaptive weighting GAN approach for oversampling imbalanced datasets
AWGAN: An adaptive weighting GAN approach for oversampling imbalanced datasets
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AWGAN: An adaptive weighting GAN approach for oversampling imbalanced datasets

Guan, Shaopeng ; Zhao, Xiaoyan ; Xue, Yuewei ; Pan, Hao

Information sciences, 2024-03, Vol.663, Article 120311 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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