• Aprendizado supervisionado usando redes neurais construtivas. 

      Bertini Junior, João Roberto; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=E4418029 (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, , 25/05/2006)
      Constructive neural learning is a neural learning model that does not assume a fixed network topology before training begins. The main characteristic of this learning model is the dynamic construction of the network s ...
    • SimAffling um ambiente computacional para suporte e simulação do processo de DNA shuffling 

      Cheung, Luciana Montera; http://lattes.cnpq.br/1092296906422727 (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Biotecnologia, , 06/11/2008)
      The Molecular Evolution of the living organisms is a slow process that occurs over the years producing mutations and recombinations at the genetic material, i.e. at the DNA. The mutations can occur as nucleotide remotion, ...
    • Sobre o modelo neural RuleNet e suas características simbólica e cooperativa. 

      Figueira, Lucas Baggio (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, , 28/05/2004)
      Machine learning is an area of Artificial Intelligence that deals with methods and techniques for implementing automatic learning in computational systems. This research work investigates a machine learning neural model ...
    • Mineração de padrões sequenciais e geração de regras de associação envolvendo temporalidade 

      João, Rafael Stoffalette; http://lattes.cnpq.br/0409203389633082 (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Câmpus São Carlos, 07/05/2015)
      Data mining aims at extracting useful information from a Database (DB). The mining process enables, also, to analyze the data (e.g. correlations, predictions, chronological relationships, etc.). The work described in ...
    • Agrupamento de sequências de miRNA utilizando aprendizado não-supervisionado baseado em grafos 

      Kasahara, Viviani Akemi; http://lattes.cnpq.br/6384693865752033 (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Câmpus São Carlos, 12/08/2016)
      Cluster analysis is the organization of a collection of patterns into clusters based on similarity which is determined by using properties of data. Clustering techniques can be useful in a variety of knowledge domains ...
    • Extração de conhecimento simbólico de redes neurais. 

      Nagamine, Fábio Seitoku; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4773498Y4 (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, , 23/02/2005)
      The fact that Artificial Neural Networks (ANNs) are not able to explain, in a symbolic way, neither their decisions or the knowledge embedded in its connections and architecture is a well-known limitation. This work ...
    • Investigação do modelo de aprendizagem híbrido genético-baseado em instâncias. 

      Nardin, Luciana de (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, , 05/09/2003)
      This research work investigates the contribution of genetic algorithms to instance based learning methods, particularly k-NN, IB1 and IB2. The main focus of the investigation is to optimize the performance of three algorithms ...
    • Redes neurais construtivas para a classificação de padrões. 

      Palma Neto, Luiz Garcia; http://genos.cnpq.br:12010/dwlattes/owa/prc_imp_cv_int?f_cod=K4770428E2 (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, , 27/02/2004)
      Constructive neural learning is a neural learning model that does not assume a fixed topology before training begins. The main characteristic of this learning model is the dynamic construction of the network hidden layers ...
    • Sobre o processo de seleção de subconjuntos de atributos - as abordagens filtro e wrapper. 

      Santoro, Daniel Monegatto; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4771205U9 (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, , 28/04/2005)
      Inductive machine learning methods learn the expression of the concept from a training set. Training sets are, generally, composed by instances described by attributevalue pairs and an associated class. The attribute set ...
    • O uso da teoria de conjuntos aproximados na modelagem de bases de dados relacionais e na extração de conhecimento. 

      Vieira, João Marcos; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4778682H6 (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, , 13/05/2005)
      This work investigates two relational database models that extend the standard relational database model. Both models extend the standard relational model by allowing ways to represent uncertainty. The rough relational ...