Automatic identification of epileptic EEG signals through binary magnetic optimization algorithms (2017)
- Authors:
- Autor USP: LIMA, CLODOALDO APARECIDO DE MORAES - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.1007/s00521-017-3124-3
- Subjects: EPILEPSIA; ELETROENCEFALOGRAFIA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Neural Computing and Applications
- ISSN: 0941-0643
- Volume/Número/Paginação/Ano: p. 1-13, jun. 2017
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: other-oa
-
ABNT
PEREIRA, Luís Augusto Martins et al. Automatic identification of epileptic EEG signals through binary magnetic optimization algorithms. Neural Computing and Applications, n. ju 2017, p. 1-13, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-017-3124-3. Acesso em: 16 abr. 2024. -
APA
Pereira, L. A. M., Papa, J. P., Coelho, A. L. V., Lima, C. A. de M., Pereira, D. R., & Albuquerque, V. H. C. de. (2017). Automatic identification of epileptic EEG signals through binary magnetic optimization algorithms. Neural Computing and Applications, ( ju 2017), 1-13. doi:10.1007/s00521-017-3124-3 -
NLM
Pereira LAM, Papa JP, Coelho ALV, Lima CA de M, Pereira DR, Albuquerque VHC de. Automatic identification of epileptic EEG signals through binary magnetic optimization algorithms [Internet]. Neural Computing and Applications. 2017 ;( ju 2017): 1-13.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-017-3124-3 -
Vancouver
Pereira LAM, Papa JP, Coelho ALV, Lima CA de M, Pereira DR, Albuquerque VHC de. Automatic identification of epileptic EEG signals through binary magnetic optimization algorithms [Internet]. Neural Computing and Applications. 2017 ;( ju 2017): 1-13.[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-017-3124-3 - Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s00521-017-3124-3 (Fonte: oaDOI API)
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