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Clodoaldo Aparecido de Moraes Lima

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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Possui graduação em Adminstração de Empresa pela Faculdade de Ciencias Contabeis e Adm Machado Sobrinho (1995), graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Juiz de Fora (1997), mestrado (modalidade Automação), doutorado (modalidade Engenharia de Computação) e pós-doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2000), (2004), (2005). Atualmente é professor doutor na Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo, atuando como docente-pesquisador no curso de Sistemas de Informação. Desenvolve pesquisas na área de Processamento de Sinais, principalmente sinais biomédicos, Aprendizado de Máquina, com ênfase em métodos de kernel e de comitê de máquinas, Sistemas Biométricos, Modelagem não-paramétrica e análise e Predição de Séries Temporais. (Fonte: Currículo Lattes)

Bolsas no país
Apoio FAPESP em números*
*Quantidades atualizadas em 15/06/2019
Colaboradores mais frequentes em auxílios e bolsas FAPESP
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (2)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

Publicações1
Citações4
Cit./Artigo4,0
Dados do Web of Science

LIMA‚ C.A.M.; COELHO‚ A.L.V.; VON ZUBEN‚ F.J.. Hybridizing mixtures of experts with support vector machines: Investigation into nonlinear dynamic systems identification. INFORMATION SCIENCES, v. 177, n. 10, p. 2049-2074, . (04/09597-0)

LIMA, CLODOALDO A. M.; COELHO, ANDRE L. V.; VON ZUBEN, FERNANDO J.. Pattern classification with mixtures of weighted least-squares support vector machine experts. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, v. 18, n. 7, p. 843-860, . Citações Web of Science: 4. (04/09597-0)

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