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Artigos completos publicados em periódicos

 

2011

 

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifZANCHETTIN, C. ; LUDERMIR, T. B. ; ALMEIDA, L. M. Hybrid Training Method for MLP: Optimization of Architecture and Training. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B. Cybernetics, v. 41, p. 1-13, 2011

 

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifGOMES, G. S. S. ; LUDERMIR, T. B.. Comparison of new activation functions in neural network for forecasting financial time series,  Neural Computing & Applications, v. 20, p. 417-439, 2011

 

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifSILVA, A. ; De Oliveira, W.R. ; LUDERMIR, T. B.. Classical and Superposed Learning for Quantum Weightless Neural Networks. Neurocomputing (Amsterdam), v. 75, p. 52-60, 2011

 

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifValença, I.B. ; Lucas, T. ; LUDERMIR, T. B. ; VALENÇA, M. J. S. . Selecting variables with search algorithms and neural networks to improve the process of time series forecasting

. International Journal of Hybrid Intelligent Systems, v. 8, p. 129-141, 2011

 

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifLUDERMIR, T. B. SOUTO, Marcílio Carlos Pereira de and VELLASCO, Marley. Automatic parameters selection in machine learning. Neurocomputing (Amsterdam), v. 75, p. 1-2, 2011.

 

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifLUDERMIR, T. B. ; PRUDÊNCIO, R. B. C. ; ZANCHETTIN, C. . Feature and algorithm selection with Hybrid Intelligent Techniques. International Journal of Hybrid Intelligent Systems, v. 8, p. 115-116, 2011

 

 

2010

 

ALMEIDA, L. M. ; LUDERMIR, T. B.  A multi-objective memetic and hybrid methodology for optimizing the parameters and performance of artificial neural networks, Neurocomputing (Amsterdam), v. 73, p. 1438-1450, 2010

 

ZANCHETTIN, C., MINKU, L.L.; LUDERMIR, T. B.: DESIGN OF EXPERIMENTS IN NEURO-FUZZY SYSTEMS. International Journal of Computational Intelligence and Applications, v.9, p.137-152, 2010.

 

 

2009

 

LUDERMIR, T. B. ; SOUTO, Marcílio Carlos Pereira de ; De Oliveira, W.R.  On A Hybrid Weightless Neural System. International Journal of Bio-Inspired Computation, v. 1, p. 93-104, 2009

 

GOMES, G. S. S. ; LUDERMIR, T. B. . Redes Neurais Artificiais com Funções de Ativação Complemento LOG-LOG e PROBIT para Aproximar Funções na Presença de Observações Extremas. Learning and Nonlinear Models, v. 8, p. 1-15, 2009

 

 

2008

 

CORRÊA, R. F. ; LUDERMIR, T. B. A Quickly Trainable Hybrid SOM-Based Document Organization System. Neurocomputing (Amsterdam), v. 71, p. 3353-3359, 2008

 

MAIA, A. L. S. ; CARVALHO, Francisco de Assis Tenório de ; LUDERMIR, T. B.  Forecasting models for interval-valued time series. Neurocomputing (Amsterdam), v. 71, p. 3344-3352, 2008

 

PRUDÊNCIO, R. B. ; LUDERMIR, T. B. . Selective Generation of Training Examples in Active Meta-Learning. The International Journal of Hybrid Intelligent Systems (IJHIS), v. 5, p. 59-70, 2008

 

MINKU, F. L. ; LUDERMIR, T. B.  Clustering and co-evolution to construct neural network ensembles: an experimental study. Neural Networks, v. 21, p. 1363-1379, 2008

 

SOUTO, Marcílio Carlos Pereira de ; COSTA, I. G. ; ARAUJO, D. A. S. ; LUDERMIR, T. B. ; SCHLIEP, A. Clustering Cancer Gene Expression Data: a Comparative Study. BMC Bioinformatics, v. 9, p. 497, 2008

 

 

2007

 

ZANCHETTIN, C., LUDERMIR, T. B.: Global Optimization Methods for Designing and Training Feedforward Artificial Neural Networks. Dynamics of Continuous, Discrete and Impulsive System, v.14, p.328 - 337, 2007.

 

ZANCHETTIN, C., LUDERMIR, T. B.: Wavelet filter for noise reduction and signal compression in an artificial nose. Applied Soft Computing, v.7, p.246 - 256, 2007.

 

2006

 

LUDERMIR, T. B., YAMAZAKI, A., ZANCHETTIN, C.: An Optimization Methodology for Neural Network Weights and Architectures. IEEE Transactions on Neural Networks, v.17, p.1452 - 1459, 2006.

 

CORRÊA, R. F., LUDERMIR, T. B.: Improving Self Organization of Document Collections by Semantic Mapping. Neurocomputing, v.70, p.62 - 69, 2006.

 

2005

 

SOUTO, M. C. P., LUDERMIR, T. B., De Oliveira, W.R.: Equivalence between RAM-based Neural Networks and Probabilistic Automata. IEEE Transactions on Neural Networks, v.16, p.996 - 999, 2005.

 

LACERDA, E. G. M., CARVALHO, A. C. P. L., BRAGA, A. P., LUDERMIR, T. B.: Evolutionary Radial Basis Functions for Credit Risk Assessment. Applied Intelligence, v.22, p.167 - 181, 2005.

 

ZANCHETTIN, C., LUDERMIR, T. B.: Hybrid Neural Systems for Pattern Recognition in Artificial Noses. International Journal of Neural Systems, v.15, p.137 - 149, 2005.

 

ZANCHETTIN, C., LUDERMIR, T. B.: Sistemas Neurais Híbridos para Reconhecimento de Padrões em Narizes. SBA. Sociedade Brasileira de Automática. , v.16, p.159 - 172, 2005.

 

OLIVEIRA, E. M. J., CAMPOS, P. G., LUDERMIR, T. B., CARVALHO, F. A. T.: Uma abordagem híbrida de classificação para o reconhecimento de odores petroquimicos. Revista Tecnologia da Informação. , v.5, p.65 - 79, 2005.

 

2004

 

PRUDÊNCIO, R. B. C., LUDERMIR, T. B., CARVALHO, F. A. T: A modal symbolic classifier for selecting time series models. Pattern Recognition Letters, v.25, p.911 - 921, 2004.

 

PRUDÊNCIO, R. B., LUDERMIR, T. B.: Meta-learning approaches to selecting time series models. Neurocomputing, v.61C, p.121 - 137, 2004.

 

2003

 

LACERDA, E. G. M., CARVALHO, A. C. P. L., LUDERMIR, T. B.: Model Selection via Genetic Algorithms for RBF Networks. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, v.13, p.111 - 122, 2003.

 

DINIZ FILHO, J., LUDERMIR, T. B.: Modeling a Particular Decision Process by Using a Modulatory Activation Function. International Journal of Neural Systems, v.13, p.111 - 118, 2003.

 

YAMAZAKI, A., LUDERMIR, T. B.: Neural Network Training with Global Optimization Techniques. International Journal of Neural Systems, v.13, p.77 - 86, 2003.

 

LUDERMIR, T. B., SOUTO, M. C. P.: Special Issue on the VIIth Brazilian Symposium on Artificial Neural Networks - Introduction by Guest Editors. International Journal of Neural Systems, v.13, p.55 - 57, 2003.

 

De Oliveira, W.R., SOUTO, M. C. P., LUDERMIR, T. B.: Turing's Analysis of Computation and Artificial Neural Networks. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, v.13, p.85 - 98, 2003.

 

2002

 

LUDERMIR, T. B., SOUTO, M. C. P.: The VIIth Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN'02). Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, v.13, p.61 - 62, 2002.

 

LACERDA, E. G. M., CARVALHO, A. C. P. L., LUDERMIR, T. B.: Um tutorial sobre Algoritmos Genéticos. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v.9, p.7 - 39, 2002.

 

2001

 

YAMAZAKI, A., LUDERMIR, T. B., SOUTO, M. C. P.: Classification of vintages of wine by an artificial nose using time delay neural networks. Electronics Letters, v.37, p.1466 - 1467, 2001.

 

Lacerda, E. G. M. de, Carvalho, A. de, LUDERMIR, T. B.: Evolutionary Optimization of RBF Networks. International Journal of Neural Systems, v.11, p.1 - 12, 2001.

 

SILVA, R. B. A., LUDERMIR, T. B.: Hybrid Systems of Local Basis Functions. Intelligent Data Analysis, v.5, p.227 - 244, 2001.

 

1999 - 1990

 

BRAGA, A. P., LUDERMIR, T. B.: Artificial Neural Networks in Brazil: an introduction to the special issue of IJNS. International Journal of Neural Systems, v.9, p.163 - 165, 1999.

 

NOBRE, C. N., MARTELLI, E., BRAGA, A. P., CARVALHO, A. C. P. P. L. F., REZENDE, S., BRAGA, J. L., LUDERMIR, T. B. Knowledge extraction: a comparison between symbolic and connectionist methods. International Journal of Neural Systems, v.9, p.257 - 264, 1999.

 

SOUZA, J. E. G., NETO, B.B., SANTOS, F. L., PINTO DE MELO, C., LUDERMIR, T. B.

Polypyrrole Based Aroma Sensor, Synthetic Metals, v.102, p.1296 - 1299, 1999.

 

DE SOUTO, M. C. P., ADEODATO, P. J. L., LUDERMIR, T. B.

Sequencial RAM-Based Neural Networks: Learnability, Generalization, Knowledge Extraction and Grammatical Inference. International Journal of Neural Systems, v.9, p.203 - 210, 1999.

 

LUDERMIR, T. B., CARVALHO, A. P. L., BRAGA, A. P., DE SOUTO, M. C. P.

Weightless Neural Models: A Review of Current and Past Works. Neural Computing Surveys, v.2, p.41 - 61, 1998.

 

LUDERMIR, T. B.: Estudo das Redes Neurais Une Várias Ciências. Informática Brasileira em Análise, v.1, 1997.

 

LUDERMIR, T. B., De Oliveira, W.R.: Weigthless Neural Models. Computer Standards and Interfaces, v.16, p.253 - 263, 1994.

 

LUDERMIR, T. B.: Computability of Logical Neural Networks. Journal of Intelligent Systems, v.2, p.261 - 290, 1992.

 

LUDERMIR, T. B.: Temporal Behaviour and Computability in Logical Neural Networks. Center Neural Networks Newsletter, v.1, p.05 - 07, 1991.

 

LUDERMIR, T. B.: A Simple Network for Temporal Processing. Neural Network Review, 1990.

 

 

Livros publicados

 

1. BRAGA, A. P., CARVALHO, A. C. P. L., LUDERMIR, T. B. Redes Neurais Artificiais: teoria e aplicações. LTC - Livros Técnicos e Científico, 2ª edição, 2007 p.260.

 

2. BRAGA, A. P., CARVALHO, A. P. L., LUDERMIR, T. B. Redes Neurais Artificiais: teoria e aplicações. Livros Técnicos e Científicos, 2000 p.262.

 

3. Galvão, C. de, VALENÇA, M. J. S., Vieira, V. P. P. B., DINIZ, L. S., Lacerda, E. G. M. de, Carvalho, A. de, LUDERMIR, T. B. Sistemas Inteligentes: Aplicações a Recursos Hídricos e Ciências Ambientais. Editora da Universidade Federal do Rio Grande do Sul; ABRH, 1999 p.246.

 

4. BRAGA, A. P., CARVALHO, A. P. L., LUDERMIR, T. B. Fundamentos de Redes Neurais. XII Escola de Computação - UFRJ, 1998 p.246.

 

 

Capítulos de livros publicados

 

1. CARVALHO, A. P. L., BRAGA, A. P., LUDERMIR, T. B.: Credit Card Users' Data Mining. Encyclopedia of Information Science and Technology, Idea Group Inc, 2004, v.1, p. 1-3.

 

2. LACERDA, E., CARVALHO, A. C. P. L., LUDERMIR, T. B.: Análise de Crédito utilizando Redes Neurais Artificiais, Sistemas Inteligentes - Fundamentos e Aplicações, ed. Manole, 2002, v.1, p. 473-476.

 

3. CARVALHO, A. C. P. L. F., BRAGA, A. P, LUDERMIR, T. B.: Computação Evolutiva, Sistemas Inteligentes - Fundamentos e Aplicações, Editora Manole, 2002, v.01, p. 225-248.

 

4. LUDERMIR, T. B., CARVALHO, A. C. P. L., BRAGA, A. P.: Nariz Artificial In: Sistemas Inteligentes - Fundamentos e Aplicações, Editora Manole, 2002, v.1, p. 391-393.

 

5. BRAGA, A. P, CARVALHO, A. C. P. L. F., LUDERMIR, T. B.: Radial Basis Functions: Theory and Applications, Nonlinear Modeling and Forecasting of High Frequency Financial and Economic Time Series, Kluwer Academic Publishers, 2002

 

6. BRAGA, A.P., LUDERMIR, T. B., CARVALHO, A. C. P. L. F.: Redes Neurais Artificiais, Sistemas Inteligentes - Fundamentos e Aplicações, Editora Manole, 2002, v.01, p. 141-168.

 

7. LUDERMIR, T. B., CARVALHO, A. C. P. L. F., BRAGA, A., SOUTO, M.C.P.: Sistemas Inteligentes Híbridos, Sistemas Inteligentes - Fundamentos e Aplicações, Editora Manole, 2002, v.01, p. 249-268.

 

8. CARVALHO, A. P. L., BRAGA, A. P., REZENDE, S., LUDERMIR, T. B., MARTELLI, E.: Understanding Credit Card Users Behaviour: A Data Mining Approach, Heuristic and Optimization for Konwledge Discovery, Idea Group Publishing, 2002, p. 241-262.

 

9. Lacerda, E. G. M. de, CARVALHO, A. P. L., LUDERMIR, T. B.: Evolutionary Optimization of RBF networks, Radial basis function neural networks: design and applications In: Studies in Fuzziness and Soft Computing Series, Springer-Verlag, 2001

 

10. BRAGA, A. P., CARVALHO, A. C. P. L. F., LUDERMIR, T. B., ALMEIDA, M. B., LACERDA, E.: Radial Basis Functions Networks, Nonlinear Modeling and Forecasting of High Frequency Financial and Economic Time Series, Kluwer Publications, 2001

 

11. VALENÇA, M. J. S., LUDERMIR, T. B.: Aplicações de Redes Neurais, Sistemas Inteligentes-aplicações a recursos hídricos e ciências ambientais, Editora da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 1999, p. 49-84.

 

12. CARVALHO, A. P. L., BRAGA, A. P., LUDERMIR, T. B.: Input-Output Modelling Of Credit Approval Data-Set Using Neural Data Mining Set, Nonlinear Modelling and Forecasting of High Frequency Financial and Economic Time Series, Kluver, 1999

 

13. VALENÇA, M. J. S., LUDERMIR, T. B.: Introdução às Redes Neurais, Sistemas Inteligentes-Aplicações a Recursos Hídricos e Ciências Ambientais, Editora da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 1999, p. 19-59.

 

14. BRAGA, A. P., CARVALHO, A. P. L., LUDERMIR, T. B.: Radial Basis Function: Theory  And Applications, Nonlinear Modelling and Forecasting of High Frequency Financial and Economic Time Series, Kluver, 1999

 

15. SANTOS, M. S., LUDERMIR, T. B., SANTOS, F. L., PINTO DE MELO, C., GOMES, J. E.:

Artificial Nose And Data Analysis Using Multi Layer Perceptron, Data Mining, WIT Press, Computational Mechanics Publication, 1998, p. 251-264.

 

16. LUDERMIR, T. B., BRAGA, A. P., NOBRE, C. N., CARVALHO, A. P. L.: Extracting Rules From Neural Networks: A Data Mining Approach, Data Mining, Wit Press, Computational Mechanics Publication, 1998, p. 303-314.

 

17. DE SOUTO, M. C. P., LUDERMIR, T. B., De Oliveira, W.R.: Synthesis of Probabilistic Automata in pRAM Neural Networks, Artificial Neural Networks, Spring-Verlag, 1998, p. 603-608.

 

18. De Oliveira, W.R., LUDERMIR, T. B.: Turing Machine Simulation By Logical Neural Networks, Artificial Neural Networks 2, North-Holland, 1992, p. 663-668.

 

19. LUDERMIR, T. B.: A Cup-Point Recognition Algorithm Using PLN Node, Artificial Neural Networks, North-Holland, 1991, p. 1091-1094.

 

20. LUDERMIR, T. B.: A Feedback Network for Temporal Pattern Recognition, Parallel Processing in Neural Systems and computers, North-Holland, 1990, p. 395-398.

 

 

Livros organizados

 

1. LUDERMIR, T. B., SOUTO, M. C. P.: Anais do VII Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, Sociedade Brasileira de Computação, 2002

 

2. LUDERMIR, T. B., SOUTO, M. C. P.: Proceedings of VII Brazilian Symposium on Neural Networks,  IEEE Computer Society, 2002, v.1. p.270.

 

3. BRAGA, A. P., LUDERMIR, T. B.: Vth Brazilian Symposium on Neural Networks, IEEE Computer Society, 1998, v.1. p.260.

 

4. LUDERMIR, T. B.: III Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, UFPE, 1996, v.1. p.313.

 

 

 

Artigos Publicados em Anais de Congressos (completo)

 

1.

ZANCHETTIN, C. ; LUDERMIR, T. B. . Hybrid Optimization Technique for Artificial Neural Networks Design. In: International Conference on Enterprise Information Systems, 2009, Milão. Proceedings International Conference on Enterprise Information Systems, 2009.

 

2.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifFERREIRA, A. A. ; LUDERMIR, T. B. . Genetic Algorithm for Reservoir Computing Optimization.. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2009, Atlanta. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, 2009. p. 811-815.

 

3.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifGOMES, G. S. S. ; LUDERMIR, T. B. ; ALMEIDA, L. M. . Neural networks with asymmetric activation function for function approximation. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2009, Atlanta. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE Press, 2009.

 

4.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifSOUZA, J. R. ; LUDERMIR, T. B. ; ALMEIDA, L. M. . A Two Stage Clustering Method Combining Self-Organizing Maps and Ant K-means.. In: 19th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2009), 2009, Linassol. Lecture Notes in Computer Science. Amsterdam : Springer Verlag, 2009. v. 5768. p. 485-494.

 

5.

SOUZA, J. R. ; LUDERMIR, T. B. ; ALMEIDA, L. M. . Um método de agrupamento em dois estágios combinando mapas auto-organizáveis e ant k-médias. In: VII ENIA - Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2009, Bento Gonçalves. Anais do VII ENIA - Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2009.

 

6.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifPRUDÊNCIO, R. B. C. ; LUDERMIR, T. B. . Active Generation of Training Examples for Meta-Regression. In: nternational Conference on Artificial Neural Networks, 2009, Linassol. Lecture Notes in Computer Science. Amsterdam : Springer Verlag, 2009. v. 5768. p. 30-39.

 

7.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifValença, I.B. ; LUDERMIR, T. B. . Hybrid Systems for River Flood Forecasting using MLP, SOM and Fuzzy Systems. In: 19th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2009), 2009, Linassol. Lecture Notes in Computer Science. Amsterdam : Springer Verlag, 2009. v. 5768. p. 557-566.

 

8.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifSoares, R.G.F. ; LUDERMIR, T. B. ; CARVALHO, Francisco de Assis Tenório de . An analysis of meta-learning techniques for ranking clustering algorithms applied to artificial data. In: 19th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2009), 2009, Linassol. Lecture Notes in Computer Science. Amsterdam : Springer Verlag, 2009. v. 5768. p. 131-140.

 

9.

ZARTH, A. M. F. ; LUDERMIR, T. B. . Optimization of Neural Networks Weights and Architecture: A multimodal methodology. In: International Conference on Intelligent Systems Design and. Applications, 2009, Pisa. Proceedings International Conference on Intelligent Systems Design and. Applications. Los Alamitos : IEEE Computer Press, 2009.

 

10.

PRUDÊNCIO, R. B. C. ; LUDERMIR, T. B. . Combining Uncertainty Sampling Methods for Active Meta-Learning. In: International Conference on Intelligent Systems Design and. Applications, 2009, Pisa. Proceedings International Conference on Intelligent Systems Design and. Applications. Los Alamitos : IEEE Computer Press, 2009.

 

11.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifCORRÊA, R. F. ; LUDERMIR, T. B. . Semantic Mapping and K-means applied to Hybrid SOM-Based Document Organization System Construction. In: SAC'08 - ACM 2008 SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTING, 2008, Fortaleza. Proceedings of ACM 2008 SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTING. p. 1111-1115.

 

12.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifSOUTO, M. C. P. ; PRUDÊNCIO, R. B. ; Soares, R.G.F. ; ARAUJO, D. A. S. ; COSTA, I. G. ; LUDERMIR, T. B. ; SCHLIEP, A. . Ranking and Selecting Clustering Algorithms Using a Meta-learning Approach. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2008, Hong Kong. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 3728-3734.

 

13.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifSOUTO, M. C. P. ; ARAUJO, D. A. S. ; COSTA, I. G. ; Soares, R.G.F. ; LUDERMIR, T. B. ; SCHLIEP, A. . Comparative Study on Normalization Procedures for Cluster Analysis of Gene Expression Datasets. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2008, Hong Kong. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 2793-2799.

 

14.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifFERREIRA, A. A. ; LUDERMIR, T. B. ; Aquino, R. . Investigating the Use of Reservoir Computing for Forecasting the Hourly Wind Speed in Short -term. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2008, Hong Kong. Proceedings International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 1950-1957.

 

15.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifSILVA, K. P. ; Soares, R.G.F. ; CARVALHO, Francisco de Assis Tenório de ; LUDERMIR, T. B. . Evolving Both Size and Accuracy of RBF Networks. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2008, Hong Kong. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 1939-1945.

 

16.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifSoares, R.G.F. ; SILVA, K. P. ; LUDERMIR, T. B. ; CARVALHO, Francisco de Assis Tenório de . An Evolutionary Approach for the Clustering Data Problem. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2008, Hong Kong. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 1946-1951.

 

17.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifZANCHETTIN, C. ; LUDERMIR, T. B. . Feature Subset Selection in a Methodology for Training and Improving Artificial Neural Network Weights and Connections. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2008, Hong Kong. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 1952-1959.

 

18.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifPRUDÊNCIO, R. B. C. ; LUDERMIR, T. B. . Active Meta-learning with Uncertainty Sampling and Outlier Detection. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2008, Hong Kong. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 347-352.

 

19.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifALMEIDA, L. M. ; LUDERMIR, T. B. . An Improved Method for Automatically Searching Near-optimal Artificial Neural Networks. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2008, Hong Kong. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 2236-2243.

 

20.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifGuerra, S. ; PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante ; LUDERMIR, T. B. . Predicting the Performance of Learning Algorithms Using Support Vector Machines as Meta-Regressors. In: 18th International Conference on Artificial Neural Networks, 2008, Praga. Lecture Notes in Computer Science - Proceedings of ICANN. Amsterdan : Springer, 2008. v. 5163. p. 523-532.

 

21.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifLUDERMIR, T. B. ; SOUTO, Marcílio Carlos Pereira de ; De Oliveira, W.R. . Weightless Neural Networks: Knowledge-based Inference System. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 2008, Salvador. Proceedings of Brazilian Symposium of Neural Networks. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 207-212.

 

22.

http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/images/curriculo/ico_doi.gifGuerra, S. ; PRUDÊNCIO, R. ; LUDERMIR, T. B. . Using Support Vector Machines to Predict the Performance of MLP Neural Networks. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 2008, Salvador. Proceeding Brazilian Symposium Neural Networks Support Vector Machines as Meta-Regressors. Los Alamitos : IEEE, 2008. p. 201-206.

 

23.

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