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1
Time series clustering using stochastic and deterministic influences
Time series clustering using stochastic and deterministic influences
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Time series clustering using stochastic and deterministic influences

Mirlei M. da Silva Rodrigo Fernandes de Mello; Ricardo A Rios

International Journal of Computational Science and Engineering Olney : Inderscience Publishers v. 21, n. 3, p. 394-417, 2020

Olney 2020

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2997113 )(Acessar)

2
Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis
Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Semi-supervised time series classification on positive and unlabeled problems using cross-recurrence quantification analysis

Lucas de Carvalho Pagliosa Rodrigo Fernandes de Mello

Pattern Recognition Kidlington : Elsevier v. 80, p. 53-63, Aug. 2018

Kidlington 2018

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2875908 )(Acessar)

3
Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters
Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Estimating data stream tendencies to adapt clustering parameters

Marcelo Keese Albertini Rodrigo Fernandes de Mello

International Journal of High Performance Computing and Networking Olney : Inderscience Publishers v. 11, n. 1, p. 34-44, 2018

Olney 2018

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2875173 )(Acessar)

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Neste Assunto:

  1. Análise De Séries Temporais
  2. Aprendizado Computacional
  3. Big Data

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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