Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados

Detalhes bibliográficos
Principais autores: FAUSTO GUZZO DA COSTA, Fausto Guzzo da Costa
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Tese
Título da fonte: Portal de Dados Abertos da CAPES
Texto Completo: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=5047150
id BRCRIS_d7d4b82f10e2449b949ef20dfbf7a23f
network_acronym_str CAPES
network_name_str Portal de Dados Abertos da CAPES
dc.title.pt-BR.fl_str_mv Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
title Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
spellingShingle Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
Clustering, Nonlinear Time Series
Séries Temporais Não Lineares
FAUSTO GUZZO DA COSTA
Fausto Guzzo da Costa
title_short Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
title_full Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
title_fullStr Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
title_full_unstemmed Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
title_sort Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados
topic Clustering, Nonlinear Time Series
Séries Temporais Não Lineares
publishDate 2017
format doctoralThesis
url https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=5047150
author_role author
author FAUSTO GUZZO DA COSTA
Fausto Guzzo da Costa
author_facet FAUSTO GUZZO DA COSTA
Fausto Guzzo da Costa
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4246965258261208
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv RODRIGO FERNANDES DE MELLO
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/6840478133476887
dc.contributor.advisor1orcid.por.fl_str_mv https://orcid.org/0000000204353992
dc.publisher.none.fl_str_mv UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO/SÃO CARLOS
publisher.none.fl_str_mv UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO/SÃO CARLOS
instname_str UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO/SÃO CARLOS
dc.publisher.program.fl_str_mv CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO E MATEMÁTICA COMPUTACIONAL
dc.description.course.none.fl_txt_mv CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO E MATEMÁTICA COMPUTACIONAL
reponame_str Portal de Dados Abertos da CAPES
collection Portal de Dados Abertos da CAPES
spelling CAPESPortal de Dados Abertos da CAPESAplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dadosAplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dadosAplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dadosAplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dadosAplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dadosAplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dadosAplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dadosClustering, Nonlinear Time Series2017doctoralThesishttps://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=5047150authorFAUSTO GUZZO DA COSTAhttp://lattes.cnpq.br/4246965258261208RODRIGO FERNANDES DE MELLOhttp://lattes.cnpq.br/6840478133476887https://orcid.org/0000000204353992UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO/SÃO CARLOSUNIVERSIDADE DE SÃO PAULO/SÃO CARLOSUNIVERSIDADE DE SÃO PAULO/SÃO CARLOSCIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO E MATEMÁTICA COMPUTACIONALCIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO E MATEMÁTICA COMPUTACIONALPortal de Dados Abertos da CAPESPortal de Dados Abertos da CAPES
identifier_str_mv COSTA, FAUSTO GUZZO DA. Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados. 2017. Tese.
dc.identifier.citation.fl_str_mv COSTA, FAUSTO GUZZO DA. Aplicando ferramentas de análise de séries temporais não lineares e algoritmos de agrupamento estáveis para a detecção de mudanças de conceito em fluxos de dados. 2017. Tese.
_version_ 1741887390960582656