Mostrar el registro sencillo del ítem
Matching distributions algorithms based on the earth movers distance for ordinal quantification
dc.contributor.author | Castaño, A. | |
dc.contributor.author | González González, Pablo | |
dc.contributor.author | Alonso González, Jaime | |
dc.contributor.author | Coz Velasco, Juan José del | |
dc.date.accessioned | 2023-02-01T11:50:48Z | |
dc.date.available | 2023-02-01T11:50:48Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2022); doi:10.1109/TNNLS.2022.3179355 | |
dc.identifier.issn | 2162-237X | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10651/65988 | |
dc.description.sponsorship | This work was supported the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO) and the Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) under Grant PID2019-110742RB-I00. | |
dc.format.extent | 12 p. | |
dc.language.iso | eng | |
dc.relation.ispartof | IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems | |
dc.rights | © 2022 IEEE | |
dc.source | Scopus | |
dc.source.uri | https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85131804969&doi=10.1109%2fTNNLS.2022.3179355&partnerID=40&md5=c5cfcd34553815d0575fbef4cffe47ff | |
dc.title | Matching distributions algorithms based on the earth movers distance for ordinal quantification | |
dc.type | journal article | |
dc.identifier.doi | 10.1109/TNNLS.2022.3179355 | |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-110742RB-I00/ES/EXPLOTANDO EL CONOCIMIENTO DISPONIBLE PARA ADAPTAR Y APLICAR MODELOS APRENDIDOS A PARTIR DE DOMINIOS DIFERENTES/ | |
dc.relation.publisherversion | http://dx.doi.org/10.1109/TNNLS.2022.3179355 | |
dc.rights.accessRights | open access | |
dc.type.hasVersion | AM |
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
-
Artículos [36140]
-
Informática [789]
-
Investigaciones y Documentos OpenAIRE [7870]
Publicaciones resultado de proyectos financiados con fondos públicos