Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG (2016)
- Authors:
- Autor USP: LIMA, CLODOALDO APARECIDO DE MORAES - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; BIOMETRIA; ELETROENCEFALOGRAFIA
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Semana da Ciência e SIICUSP EACH : livro de resumos
- Volume/Número/Paginação/Ano: p. 100
- Conference titles: Semana da Ciência
-
ABNT
SILVA, Gustavo Rodrigues e LIMA, Clodoaldo Aparecido de Moraes. Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG. 2016, Anais.. São Paulo: EACH/USP, 2016. p. 100. Disponível em: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2016/01/Livro-Resumos-SC-SIICUSP-2016-Final.pdf. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Silva, G. R., & Lima, C. A. de M. (2016). Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG. In Semana da Ciência e SIICUSP EACH : livro de resumos (p. 100). São Paulo: EACH/USP. Recuperado de http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2016/01/Livro-Resumos-SC-SIICUSP-2016-Final.pdf -
NLM
Silva GR, Lima CA de M. Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG [Internet]. Semana da Ciência e SIICUSP EACH : livro de resumos. 2016 ; 100.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2016/01/Livro-Resumos-SC-SIICUSP-2016-Final.pdf -
Vancouver
Silva GR, Lima CA de M. Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG [Internet]. Semana da Ciência e SIICUSP EACH : livro de resumos. 2016 ; 100.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2016/01/Livro-Resumos-SC-SIICUSP-2016-Final.pdf - Automatic identification of epileptic EEG signals through binary magnetic optimization algorithms
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