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Refinado por: Nome da Publicação: Neurocomputing remover
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1
DEVDAN: Deep evolving denoising autoencoder
DEVDAN: Deep evolving denoising autoencoder
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DEVDAN: Deep evolving denoising autoencoder

Ashfahani, Andri ; Pratama, Mahardhika ; Lughofer, Edwin ; Ong, Yew-Soon

Neurocomputing (Amsterdam), 2020-05, Vol.390, p.297-314 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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2
Incremental on-line learning: A review and comparison of state of the art algorithms
Incremental on-line learning: A review and comparison of state of the art algorithms
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Incremental on-line learning: A review and comparison of state of the art algorithms

Losing, Viktor ; Hammer, Barbara ; Wersing, Heiko

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-01, Vol.275, p.1261-1274 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
Nonstationary data stream classification with online active learning and siamese neural networks
Nonstationary data stream classification with online active learning and siamese neural networks
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Nonstationary data stream classification with online active learning and siamese neural networks

Malialis, Kleanthis ; Panayiotou, Christos G. ; Polycarpou, Marios M.

Neurocomputing (Amsterdam), 2022-11, Vol.512, p.235-252 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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4
Online active learning for human activity recognition from sensory data streams
Online active learning for human activity recognition from sensory data streams
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Online active learning for human activity recognition from sensory data streams

Mohamad, Saad ; Sayed-Mouchaweh, Moamar ; Bouchachia, Abdelhamid

Neurocomputing (Amsterdam), 2020-05, Vol.390, p.341-358 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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5
Self-adjusting k nearest neighbors for continual learning from multi-label drifting data streams
Self-adjusting k nearest neighbors for continual learning from multi-label drifting data streams
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Self-adjusting k nearest neighbors for continual learning from multi-label drifting data streams

Roseberry, Martha ; Krawczyk, Bartosz ; Djenouri, Youcef ; Cano, Alberto

Neurocomputing (Amsterdam), 2021-06, Vol.442, p.10-25 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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6
Three-layer concept drifting detection in text data streams
Three-layer concept drifting detection in text data streams
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Three-layer concept drifting detection in text data streams

Zhang, Yuhong ; Chu, Guang ; Li, Peipei ; Hu, Xuegang ; Wu, Xindong

Neurocomputing (Amsterdam), 2017-10, Vol.260, p.393-403 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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7
The prior probability in the batch classification of imbalanced data streams
The prior probability in the batch classification of imbalanced data streams
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The prior probability in the batch classification of imbalanced data streams

Ksieniewicz, Paweł

Neurocomputing (Amsterdam), 2021-09, Vol.452, p.309-316 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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8
A novel semi-supervised ensemble algorithm using a performance-based selection metric to non-stationary data streams
A novel semi-supervised ensemble algorithm using a performance-based selection metric to non-stationary data streams
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A novel semi-supervised ensemble algorithm using a performance-based selection metric to non-stationary data streams

Khezri, Shirin ; Tanha, Jafar ; Ahmadi, Ali ; Sharifi, Arash

Neurocomputing (Amsterdam), 2021-06, Vol.442, p.125-145 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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9
Learning concept-drifting data streams with random ensemble decision trees
Learning concept-drifting data streams with random ensemble decision trees
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Learning concept-drifting data streams with random ensemble decision trees

Li, Peipei ; Wu, Xindong ; Hu, Xuegang ; Wang, Hao

Neurocomputing (Amsterdam), 2015-10, Vol.166, p.68-83 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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10
Boosting prior knowledge in streaming variational Bayes
Boosting prior knowledge in streaming variational Bayes
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Boosting prior knowledge in streaming variational Bayes

Nguyen, Duc Anh ; Ngo, Van Linh ; Nguyen, Kim Anh ; Nguyen, Canh Hao ; Than, Khoat

Neurocomputing (Amsterdam), 2021-02, Vol.424, p.143-159 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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