211
TÍTULO: A Quantitative Study of Learning and Generalization in Genetic Programming
AUTORES: Mauro Castelli; Luca Manzoni; Sara Silva; Leonardo Vanneschi;
PUBLICAÇÃO: 2011, FONTE: 14th European Conference on Genetic Programming in GENETIC PROGRAMMING, VOLUME: 6621
INDEXADO EM: WOS
NO MEU: ORCID
212
TÍTULO: An Empirical Study of Functional Complexity as an Indicator of Overfitting in Genetic Programming
AUTORES: Leonardo Trujillo; Sara Silva; Pierrick Legrand; Leonardo Vanneschi;
PUBLICAÇÃO: 2011, FONTE: 14th European Conference on Genetic Programming in GENETIC PROGRAMMING, VOLUME: 6621
INDEXADO EM: WOS
NO MEU: ORCID
213
TÍTULO: THE IMPORTANCE OF BEING FLAT - STUDYING THE PROGRAM LENGTH DISTRIBUTIONS OF OPERATOR EQUALISATION
AUTORES: Sara Silva; Leonardo Vanneschi;
PUBLICAÇÃO: 2011, FONTE: 9th Workshop on Genetic Programming, Theory and Practice in GENETIC PROGRAMMING THEORY AND PRACTICE IX
INDEXADO EM: WOS
NO MEU: ORCID
214
TÍTULO: Hot topics in Evolutionary Computation
AUTORES: Leonardo Vanneschi; Luca Mussi; Stefano Cagnoni;
PUBLICAÇÃO: 2011, FONTE: Intelligenza Artificiale, VOLUME: 5, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: CrossRef: 2
NO MEU: ORCID
215
TÍTULO: The Importance of Being Flat–Studying the Program Length Distributions of Operator Equalisation
AUTORES: Sara Silva; Leonardo Vanneschi;
PUBLICAÇÃO: 2011, FONTE: Genetic and Evolutionary Computation - Genetic Programming Theory and Practice IX
INDEXADO EM: CrossRef: 7
NO MEU: ORCID
216
TÍTULO: Genetic programming for QSAR investigation of docking energy  Full Text
AUTORES: Archetti, F; Giordani, I; Vanneschi, L;
PUBLICAÇÃO: 2010, FONTE: Applied Soft Computing Journal, VOLUME: 10, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus CrossRef
NO MEU: ORCID
217
TÍTULO: Genetic programming for anticancer therapeutic response prediction using the NCI-60 dataset  Full Text
AUTORES: Archetti, F; Giordani, I; Vanneschi, L;
PUBLICAÇÃO: 2010, FONTE: Computers and Operations Research, VOLUME: 37, NÚMERO: 8
INDEXADO EM: Scopus CrossRef
NO MEU: ORCID
218
TÍTULO: Identification of individualized feature combinations for survival prediction in breast cancer: A comparison of machine learning techniques
AUTORES: Vanneschi, L; Farinaccio, A; Giacobini, M; Mauri, G; Antoniotti, M; Provero, P;
PUBLICAÇÃO: 2010, FONTE: 8th European Conference on Evolutionary Computation, Machine Learning and Data Mining in Bioinformatics, EvoBIO 2010 in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), VOLUME: 6023 LNCS
INDEXADO EM: Scopus CrossRef: 4
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219
TÍTULO: Genetic algorithms for training data and polynomial optimization in colorimetric characterization of scanners
AUTORES: Vanneschi, L; Castelli, M; Bianco, S; Schettini, R;
PUBLICAÇÃO: 2010, FONTE: EvoCOMPLEX, EvoGAMES, EvoIASP, EvoINTELLIGENCE, EvoNUM, and EvoSTOC, EvoApplicatons 2010 in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), VOLUME: 6024 LNCS, NÚMERO: PART 1
INDEXADO EM: Scopus CrossRef: 2
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220
TÍTULO: Guest editorial: Special issue on parallel and distributed evolutionary algorithms, part two  Full Text
AUTORES: Tomassini, M; Vanneschi, L;
PUBLICAÇÃO: 2010, FONTE: Genetic Programming and Evolvable Machines, VOLUME: 11, NÚMERO: 2
INDEXADO EM: Scopus CrossRef
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