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Data-efficient software defect prediction: A comparative analysis of active learning-enhanced models and voting ensembles
Data-efficient software defect prediction: A comparative analysis of active learning-enhanced models and voting ensembles
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Data-efficient software defect prediction: A comparative analysis of active learning-enhanced models and voting ensembles

Liapis, Charalampos M. ; Karanikola, Aikaterini ; Kotsiantis, Sotiris

Information sciences, 2024-08, Vol.676, p.120786, Article 120786 [Periódico revisado por pares]

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2
The effectiveness of three-way classification with interpretable perspective
The effectiveness of three-way classification with interpretable perspective
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The effectiveness of three-way classification with interpretable perspective

Liu, Dun

Information sciences, 2021-08, Vol.567, p.237-255 [Periódico revisado por pares]

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Scene classification using local and global features with collaborative representation fusion
Scene classification using local and global features with collaborative representation fusion
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Scene classification using local and global features with collaborative representation fusion

Zou, Jinyi ; Li, Wei ; Chen, Chen ; Du, Qian

Information sciences, 2016-06, Vol.348, p.209-226 [Periódico revisado por pares]

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4
Fast image classification by boosting fuzzy classifiers
Fast image classification by boosting fuzzy classifiers
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Fast image classification by boosting fuzzy classifiers

Korytkowski, Marcin ; Rutkowski, Leszek ; Scherer, Rafał

Information sciences, 2016-01, Vol.327, p.175-182 [Periódico revisado por pares]

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XRR: Extreme multi-label text classification with candidate retrieving and deep ranking
XRR: Extreme multi-label text classification with candidate retrieving and deep ranking
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XRR: Extreme multi-label text classification with candidate retrieving and deep ranking

Xiong, Jie ; Yu, Li ; Niu, Xi ; Leng, Youfang

Information sciences, 2023-04, Vol.622, p.115-132 [Periódico revisado por pares]

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Ensemble of feature sets and classification algorithms for sentiment classification
Ensemble of feature sets and classification algorithms for sentiment classification
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Ensemble of feature sets and classification algorithms for sentiment classification

Xia, Rui ; Zong, Chengqing ; Li, Shoushan

Information sciences, 2011-03, Vol.181 (6), p.1138-1152 [Periódico revisado por pares]

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Sentiment analysis: A review and comparative analysis of web services
Sentiment analysis: A review and comparative analysis of web services
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Sentiment analysis: A review and comparative analysis of web services

Serrano-Guerrero, Jesus ; Olivas, Jose A. ; Romero, Francisco P. ; Herrera-Viedma, Enrique

Information sciences, 2015-08, Vol.311, p.18-38 [Periódico revisado por pares]

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8
Belief rule-based classification system: Extension of FRBCS in belief functions framework
Belief rule-based classification system: Extension of FRBCS in belief functions framework
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Belief rule-based classification system: Extension of FRBCS in belief functions framework

Jiao, Lianmeng ; Pan, Quan ; Denœux, Thierry ; Liang, Yan ; Feng, Xiaoxue

Information sciences, 2015-07, Vol.309, p.26-49 [Periódico revisado por pares]

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9
Deep learning approach for active classification of electrocardiogram signals
Deep learning approach for active classification of electrocardiogram signals
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Deep learning approach for active classification of electrocardiogram signals

Rahhal, M.M. Al ; Bazi, Yakoub ; AlHichri, Haikel ; Alajlan, Naif ; Melgani, Farid ; Yager, R.R.

Information sciences, 2016-06, Vol.345, p.340-354 [Periódico revisado por pares]

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10
OCSTN: One-class time-series classification approach using a signal transformation network into a goal signal
OCSTN: One-class time-series classification approach using a signal transformation network into a goal signal
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OCSTN: One-class time-series classification approach using a signal transformation network into a goal signal

Hayashi, Toshitaka ; Cimr, Dalibor ; Studnička, Filip ; Fujita, Hamido ; Bušovský, Damián ; Cimler, Richard

Information sciences, 2022-10, Vol.614, p.71-86 [Periódico revisado por pares]

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