Leonardo N. Matos
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Leonardo N. Matos has a total of 8 co-authors. Here are the top co-authors by number of shared publications:
- Fabrícia K. S. Resende
Dept. of Computer Science Federal University of Sergipe (UFS) São Cristóvão SE Brazil
1 shared publication - Fábio Rodrigues de Moura
Universidade Federal de Sergipe, Brazil
1 shared publication - Gabriel S. Cruz
PROCC Universidade Federal de Sergipe - UFS, São Cristóvão
1 shared publication - Gastão Florêncio Miranda Júnior
Federal University of Sergipe
1 shared publication - Gilton José Ferreira da Silva
Departamento de Computac ¸ão (DCOMP) Universidade Federal de Sergipe (UFS) Av. Marechal Rondon s/n -Jardim Rosa Elze -CEP -000 49100 São Cristóvão -SE - Brazil
1 shared publication - Marcia Helena Galina Dompieri
Embrapa
1 shared publication
Latest Publications
- 18 November 2025
- Published by Springer Nature
- p. 367-378
NLP-Based Queries: Using Embeddings and Generative Models for Complaint Analysis in Smart Cities
- 18 November 2025
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- Open Access
- 8 November 2023
- Published by Sociedade Brasileira de Computação
- p. 396-401
Automatic Segmentation of the Self-organizing Map to Support Territorial Zoning
Este artigo propõe um algoritmo para análise de agrupamentos de mapas temáticos com classes categóricas ordinais para suporte ao zoneamento territorial. O método proposto combina o Mapa Auto-Organizável com técnicas de segmentação de grafos para clusterização dos dados. A abordagem foi avaliada com dados sintéticos e aplicada no zoneamento ambiental da bacia do Alto Taquari, MS/MT. Os resultados mostraram a capacidade do algoritmo separar os dados em grupos diferenciáveis unimodais.
- 8 November 2023
- Published by Sociedade Brasileira de Computação
- p. 396-401
Open AccessAutomatic Segmentation of the Self-organizing Map to Support Territorial Zoning
Este artigo propõe um algoritmo para análise de agrupamentos de mapas temáticos com classes categóricas ordinais para suporte ao zoneamento territorial. O método proposto combina o Mapa Auto-Organizável com técnicas de segmentação de grafos para clusterização dos dados. A abordagem foi avaliada com dados sintéticos e aplicada no zoneamento ambiental da bacia do Alto Taquari, MS/MT. Os resultados mostraram a capacidade do algoritmo separar os dados em grupos diferenciáveis unimodais.