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Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPUniversidade de São PauloUSP.
In this doctoral thesis, we propose new iterative methods for solving a class of convex optimization problems. In general, we consider problems in which the objective function is composed of a finite sum of convex functions and the set of constraints
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Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UELUniversidade Estadual de LondrinaUEL.
Um modelo de memória associativa (AM, Associative Memory), dado por uma rede neural fuzzy em que os neurônios efetuam operações elementares da morfologia matemática (MM) e que é usado para o armazenamento e recordação de padrões fuzzy, é ch
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We present a method to solve constrained convex stochastic optimization problems when the objective is a finite sum of convex functions fi. Our method is based on Incremental Stochastic Subgradient...
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In this doctoral thesis, we propose new iterative methods for solving a class of convex optimization problems. In general, we consider problems in which the objective function is composed of a finite sum of convex functions and the set of constraints
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dabd55b39e14743d8b70fbc46cc31765
https://doi.org/10.11606/t.55.2017.tde-14112017-150512
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We present a method for non-smooth convex minimization which is based on subgradient directions and string-averaging techniques. In this approach, the set of available data is split into sequences (strings) and a given iterate is processed independen
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::94bdd6082d2a48b6f49c38f22ae57fdc
Autor:
Junior Rodrigues Ribeiro
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Sistemas Lineares com Saltos Markovianos (SLSMs) são estudados desde a década de 1960 e vêm ganhando visibilidade desde então, com diversas aplicações dentre as quais Finanças, Robótica e Engenharias diversas. Um problema de regulação trata
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::534b982c36c8942f5deb2c1071eff01c