Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks (2016)
- Authors:
- Autor USP: TINÓS, RENATO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1016/j.jneumeth.2016.06.010
- Subjects: REDES NEURAIS; ANSIEDADE; NEUROCIÊNCIAS; ALGORITMOS GENÉTICOS; COMPORTAMENTO EXPLORATÓRIO ANIMAL
- Keywords: Elevated plus-maze; Rat; Exploratory behavior; Neuroevolution; Genetic algorithm; Artificial neural network
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Neuroscience Methods
- ISSN: 0165-0270
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 270, p. 102-110, 2016
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
COSTA, Ariadne de Andrade e TINÓS, Renato. Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks. Journal of Neuroscience Methods, v. 270, p. 102-110, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2016.06.010. Acesso em: 28 mar. 2024. -
APA
Costa, A. de A., & Tinós, R. (2016). Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks. Journal of Neuroscience Methods, 270, 102-110. doi:10.1016/j.jneumeth.2016.06.010 -
NLM
Costa A de A, Tinós R. Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks [Internet]. Journal of Neuroscience Methods. 2016 ; 270 102-110.[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2016.06.010 -
Vancouver
Costa A de A, Tinós R. Investigation of rat exploratory behavior via evolving artificial neural networks [Internet]. Journal of Neuroscience Methods. 2016 ; 270 102-110.[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2016.06.010 - Optimal neuron selection and generalization: NK ensemble neural networks
- Computação evolutiva em ambientes dinâmicos
- A hybrid immigrants scheme for genetic algorithms in dynamic environments
- Auto-organização da população em sistemas imunológicos artificiais para otimização multimodal contínua
- Strategies to increase solutions variability in protein folding in silico via genetic algorithms
- Genetic algorithms with self-organized criticality for dynamic optimization problems
- Evolutionary programming with q-Gaussian mutation for dynamic optimization problems
- Diversity control in genetic algorithms for protein structure prediction
- Use of explicit memory in the dynamic traveling salesman problem
- An evolving artificial neural network for the investigation of rat exploratory behavior
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jneumeth.2016.06.010 (Fonte: oaDOI API)
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