Leandro Nunes de Castro Silva

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2

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  • Última atualização do currículo em 12/11/2018


Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal de Goiás (1996), Mestre em Engenharia Elétrica pela Unicamp (1998), Doutor em Engenharia de Computação (2001) pela Unicamp, possui MBA em Gestão Empresarial Estratégica pela Universidade Católica de Santos (2008) e fez Empretec pelo Sebrae-SP (2012). Foi Pesquisador ou Professor Visitante nas seguintes instituições: Universidade de Kent em Canterbury (junho de 2001 a maio de 2002); Universidade Tecnológica da Malásia (setembro de 2005); FT-Unicamp (março a junho de 2012); e Universidade de Salamanca (janeiro a julho de 2014). Foi professor e pesquisador junto ao Programa de Mestrado em Informática da Unisantos de 2003 a 2007. Possui bolsa produtividade em pesquisa do CNPq, nível 2, pelo comitê de Ciência da Computação. Suas principais linhas de pesquisa são Computação Natural e Aprendizagem de Máquina. Ele também faz parte de comitês de programa de diversas conferências e periódicos nacionais e internacionais e tem prestado serviço como revisor de livros para a Springer-Verlag e Idea Group Publishing. Leandro N. de Castro é autor principal do livro ?Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach? (Springer-Verlag, 2002); um dos organizadores de ?Recent Developments in Biologically Inspired Computing? (Idea Group Publishing, 2004); autor do best-seller da CRC ?Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms, and Applications? (CRC Press, 2006), autor do livro ?Computação Natural: Uma Jornada Ilustrada? (Livraria da Física, 2010), organizador do livro ?Nature-Inspired Computing Design, Development, and Application? (IGI-Global, 2012) e co-autor do livro "Introdução a Mineração de Dados: Conceitos Básicos, Algoritmos e Aplicações" (Saraiva, 2016). Foi proponente e Editor-Chefe do International Journal of Natural Computing Research (IJNCR) entre 2010 e 2015, publicado pela IGI-Global. Possui mais de 220 artigos publicados em revistas e conferências nacionais e internacionais. Fundou e coordena o Laboratório de Computação Natural e Aprendizagem de Máquina (LCoN) do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica do Mackenzie (www.mackenzie.br/lcon.html). Nos últimos 11 anos fundou e participou da estruturação de três start-ups de tecnologia, incluindo NATCOMP Informática e Equipamentos Eletrônicos LTDA, NATLUX Informática e Consultoria LTDA, e AXONDATA Tecnologia Analítica LTDA. Atualmente é Coordenador de Desenvolvimento e Inovação da Universidade Presbiteriana Mackenzie. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Leandro Nunes de Castro Silva
Nome em citações bibliográficas
DE CASTRO, L. N.;de Castro, Leandro N.;de Castro, Leandro Nunes;Castro, Leandro N. de;Nunes de Castro, Leandro;Castro, L. N. de;Leandro Nunes de Castro;leandro-nunesdecastro;Leandro NunesdeCastro;Nunes de Castro, L.;NunesdeCastro, Leandro;Leandro N de Castro;Leandro de Castro;Castro, Leandro N.;CASTRO, LEANDRO NUNES DE;DEÂ CASTRO, LEANDROÂ N.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Presbiteriana Mackenzie, Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PGEEL).
R. da Consolação, 896
Higienópolis
01302907 - São Paulo, SP - Brasil
Telefone: (11) 21148503
URL da Homepage: http://www.mackenzie.br/lcon.html


Formação acadêmica/titulação


1998 - 2001
Doutorado em Engenharia Elétrica.
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Título: Engenharia Imunológica: Desenvolvimento de Ferramentas Computacionais Inspiradas em Sistemas Imunológicos Artificiais, Ano de obtenção: 2001.
Orientador: Fernando José Von Zuben.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Sistemas Imunológicos Artificiais; Computação Inspirada na Biologia.
1997 - 1998
Mestrado em Engenharia Elétrica.
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Título: Análise e Síntese de Estratégias de Aprendizado para Redes Neurais Artificiais,Ano de Obtenção: 1998.
Orientador: Fernando José Von Zuben.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais.
2007 - 2008
Especialização em MBA em Gestão Empresarial Estratégica. (Carga Horária: 360h).
Universidade Católica de Santos, UNISANTOS, Brasil.
Título: A Importância das Incubadoras para a Criação de Empresas de Base Tecnológica: Um Estudo de Caso.
Orientador: Alberto dos Santos Carvalho Claro.
1992 - 1996
Graduação em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.


Pós-doutorado


2014 - 2014
Pós-Doutorado.
Universidad de Salamanca, USAL, Espanha.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Análise de Dados.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação Natural.
2001 - 2002
Pós-Doutorado.
Universidade de Kent em Canterbury, UKC, Grã-Bretanha.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra


Formação Complementar


2014 - 2014
Castellano B1. (Carga horária: 66h).
Salamanca Acoge, SACOGE, Espanha.
2013 - 2013
Castellano. (Carga horária: 44h).
Universidade Presbiteriana Mackenzie, MACKENZIE, Brasil.
2013 - 2013
EMC Summer School on Big Data. (Carga horária: 32h).
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
2012 - 2012
EMPRETEC. (Carga horária: 60h).
SEBRAE ER SANTOS, SEBRAE SANTOS, Brasil.
2006 - 2006
Como Elaborar um Plano de Negócios. (Carga horária: 40h).
SEBRAE ER SANTOS, SEBRAE SANTOS, Brasil.
2002 - 2002
Como orientar alunos de pesquisa. (Carga horária: 4h).
Universidade de Kent em Canterbury, UKC, Grã-Bretanha.
1997 - 1997
Introdução ao Toolbox de Redes Neurais do Matlab. (Carga horária: 16h).
Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.
1995 - 1995
Programação em Linguagem C. (Carga horária: 50h).
Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.
1994 - 1994
Ciclos de Palestras: Introdução a Engenharia. (Carga horária: 4h).
Instituto Euvaldo Lodi - GO, IEL-GO, Brasil.
1994 - 1994
AutoCad Básico. (Carga horária: 150h).
Arqtech Computação Gráfica, ARQTECH, Brasil.
1993 - 1993
Memorização. (Carga horária: 60h).
Grupo Empresarial para o Desenvolvimento Humano, GEDH, Brasil.
1991 - 1991
Introdução a Informática. (Carga horária: 60h).
Centro Federal de Educação Tecnológica/GO, CEFET/GO, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Presbiteriana Mackenzie, MACKENZIE, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Coordenador de Desenvolvimento e Inovação, Carga horária: 40
Outras informações
A Coordenadoria de Desenvolvimento e Inovação (CDI) é um órgão da administração acadêmica vinculado à Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PRPG) que atua na proposição e gestão do Ecossistema de Inovação e Empreendedorismo da universidade, sendo responsável pelas seguintes atividades: gestão da Propriedade Intelectual; Gestão do Ecossistema Empreendedor; e Gestão das Parcerias com Empresas para pesquisas inovativas.

Vínculo institucional

2008 - Atual
Vínculo: Professor e Pesquisador, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40

Vínculo institucional

2016 - 2017
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Coordenador de Pesquisa, Carga horária: 40
Outras informações
Nomeado Coordenador de Pesquisa da Faculdade de Computação e Informática (FCI) em agosto de 2016, com gestão prevista até julho de 2019.

Atividades

02/2009 - Atual
Direção e administração, Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PGEEL), .

Cargo ou função
Fundador e Coordenador do Laboratório de Computação Natural (LCoN).
02/2008 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Reitoria, Faculdade de Computação e Informática.

02/2008 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria da Computação
Empreendedorismo I
Empreendedorismo II
02/2008 - Atual
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Mineração de Dados
Computação Natural
Tópicos Avançados em Mineração de Dados
Redes Neurais Artificiais
Heurísticas em Pesquisa Operacional e Otimização Combinatória

Universidade Católica de Santos, UNISANTOS, Brasil.
Vínculo institucional

2003 - 2008
Vínculo: Professor, Enquadramento Funcional: Professor Assistente

Atividades

08/2008 - 12/2008
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Pesquisas Científicas e Tecnológicas (IPECI), .

Cargo ou função
Membro do Comitê de Ética em Pesquisa (COMET).
6/2003 - 12/2007
Pesquisa e desenvolvimento , Programa de Mestrado em Informática, .

6/2003 - 12/2007
Ensino, Mestrado em Informática, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Computação Evolutiva
Computação Inspirada na Biologia
Computação Natural
Fundamentos Teóricos da Computação
Redes Neurais Artificiais
Sistemas Inteligentes Aplicados à Mineração de Dados

Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Professor Especialista Visitante, Carga horária: 4
Outras informações
Professor Especialista Visitante atuando na Faculdade de Tecnologia, Campus de Limeira. Ministro as disciplinas TT003A (Computação Natural) e TT601A (Gestão Empreendedora).

Vínculo institucional

2003 - 2011
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador Colaborador Voluntário, Carga horária: 2
Outras informações
O pesquisador colaborou com a Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação no desenvolvimento de projetos de pesquisa e co-orientação de alunos de pós-graduação.

Vínculo institucional

2002 - 2003
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador Colaborador Voluntário, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
O pesquisador desempenhou diversas atividades, desde o desenvolvimento de pesquisa até a orientação de alunos de graduação e co-orientação de alunos de pós-graduação e participação em disciplinas de pós-graduação.

Vínculo institucional

2000 - 2001
Vínculo: Programa de Estágio Docente, Enquadramento Funcional: Professor de graduação, Carga horária: 20
Outras informações
Programa de Estágio de Capacitação Docente (PED I) da FEEC/Unicamp Disciplinas ministradas: Eletrotécnica - ET 515/616

Vínculo institucional

2000 - 2000
Vínculo: Programa de Estágio Docente, Enquadramento Funcional: Monitor de graduação, Carga horária: 16
Outras informações
Programa de Estágio de Capacitação Docente (PED II) da FEEC/Unicamp Monitoria da disciplina: Eletrotécnica - ET 515/616

Atividades

5/2002 - 12/2005
Pesquisa e desenvolvimento , Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da UNICAMP, Departamento de Engenharia de Computação e Automação Industrial da FEEC.

8/2002 - 7/2003
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Computação Evolutiva IA 707
Introdução à Computação Natural IA 006 (Tópicos em Sistemas Inteligentes II)
Redes Neurais IA353
8/2000 - 1/2001
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Eletrotécnica - ET 515/616
3/2000 - 7/2000
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Monitoria da disciplina Eletrotécnica - ET 515/616

Universidade de Kent em Canterbury, UKC, Inglaterra.
Vínculo institucional

2001 - 2002
Vínculo: Pesquisador, Enquadramento Funcional: Pesquisador Associado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

6/2001 - 5/2002
Pesquisa e desenvolvimento , Laboratório de Computação, .

8/2001 - 3/2002
Ensino, Novos Paradigmas de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Novos Paradigmas de Computação - CO619

Universidade de Salamanca, USAL, Espanha.
Vínculo institucional

2014 - 2014
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor Visitante, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Bolsista de Pós-Doutorado Sênior do programa Ciências Sem Fronteiras. Título do projeto: "Computação Natural Aplicada à Análise de Dados de Mídias Sociais".

Atividades

01/2014 - 07/2014
Pesquisa e desenvolvimento , Facultad de Ciencias, .


Centro de Pesquisas Avançadas Wernher von Braun, VON BRAUN, Brasil.
Vínculo institucional

2004 - 2004
Vínculo: Pesquisador Sênior, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20

Atividades

05/2004 - 12/2004
Pesquisa e desenvolvimento .


NatComp Informática e Equipamentos Eletrônicos, NatComp, Brasil.
Vínculo institucional

2006 - 2011
Vínculo: Co-fundador, Enquadramento Funcional: Cientista Chefe, Carga horária: 4

Atividades

11/2006 - 12/2011
Pesquisa e desenvolvimento , Prestação de Serviços, .


NATLUX Informática e Consultoria LTDA, NATLUX, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2014
Vínculo: Sócio co-fundador, Enquadramento Funcional: Cientista Chefe, Carga horária: 4


Universiti Teknologi Malaysia, UTM, Malásia.
Vínculo institucional

2005 - 2005
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor Associado Visitante, Carga horária: 20
Outras informações
Atuei como Professor Associado Visitante no período entre 4 e 11 de setembro de 2005 na Faculdade de Ciência da Computação e Sistemas de Informação da UTM.

Atividades

09/2005 - 09/2005
Pesquisa e desenvolvimento , Faculdade de Ciência da Computação e Sistemas de Informação, .

09/2005 - 09/2005
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Computação Natural: Uma Breve Revisão de Idéias e Domínios de Aplicação
Aplicações em Engenharia de Sistemas Imunológicos Artificiais
09/2005 - 09/2005
Treinamentos ministrados , Faculdade de Ciência da Computação e Sistemas de Informação, .

Treinamentos ministrados
Implementação em Matlab de Sistemas Imunológicos Artificiais

Serviço Nacional do Comércio, SENAC, Brasil.
Vínculo institucional

1996 - 1997
Vínculo: Professor contratado, Enquadramento Funcional: Instrutor de Informática, Carga horária: 30

Atividades

03/1996 - 01/1997
Ensino,

Disciplinas ministradas
Introdução a Informática
Introdução ao Word for Windows

Universidade de Kent em Canterbury, UKC, Grã-Bretanha.
Vínculo institucional

2006 - 2008
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidade de Vigo, UVIGO, Espanha.
Vínculo institucional

1999 - 1999
Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário de doutoramento, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Estágio extra-curricular de doutoramento

Atividades

1/1999 - 2/1999
Estágios , Instituto de Linguagens e Sistemas de Informática, .

Estágio realizado
Estagiário extra-curricular de doutoramento.

Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.
Vínculo institucional

1996 - 1996
Vínculo: Monitoria, Estágio e Iniciação, Enquadramento Funcional: Monitor, Estagiário e Pesquisador, Carga horária: 20

Atividades

7/1996 - 11/1996
Estágios , Escola de Engenharia Elétrica, .

Estágio realizado
Administrador do laboratório de redes neurais.
8/1995 - 7/1996
Pesquisa e desenvolvimento , Escola de Engenharia Elétrica, Departamento de Eletrônica e Sistemas.

8/1994 - 7/1995
Pesquisa e desenvolvimento , Escola de Engenharia Elétrica, Departamento de Eletrotécnica.

3/1994 - 7/1994
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Monitoria da disciplina Circuitos Elétricos

AXONDATA Tecnologia Analítica LTDA, AXONDATA, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Chair, Enquadramento Funcional: Presidente do Conselho, Carga horária: 8



Linhas de pesquisa


1.
Sistemas Inteligentes
2.
Computação Natural
3.
Computação Inspirada na Biologia
4.
Iniciação Científica: Uma Ferramenta Computacional para Especificação de Transformadores de Corrente
5.
Iniciação Científica: Redes Neurais Artificiais Aplicadas à Previsão de Produtividade de Soja
6.
Sistemas Imunológicos Artificiais
7.
Sistemas Inteligentes
8.
Novos Paradigmas de Computação
9.
Vida Artificial
10.
Sistemas Inteligentes
11.
Computação Inspirada na Biologia
12.
Computação Natural
13.
Visão Computacional
14.
Processamento de Imagens Digitais
15.
Sistemas Inteligentes Aplicados a Detecção de Falhas
16.
Computação Natural
17.
Sistemas Imunológicos Artificiais
18.
Computação Inspirada na Biologia
19.
Heurísticas em Pesquisa Operacional
20.
Mineração de Dados
21.
Computação Bio-Inspirada
22.
Computação Natural
23.
Logística e Pesquisa Operacional
24.
Mineração de Dados
25.
Computação Natural
26.
Mineração de Dados, Computação Natural, Mídias Sociais, Criatividade Computacional, Bioinformática


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
Um Sistema de Recomendação Personalizada para e-Recruitment
Descrição: As plataformas de recrutamento on-line, denominado de e-recruitment ou e-recrutamento, se tornaram o principal canal de recrutamento para a maioria das empresas e a principal fonte de procura de colocação profissional para a maior parte dos candidatos. Por um lado, essas plataformas reduzem o tempo para preenchimento das vagas, mas por outro elas têm o desafio de fornecer mecanismos eficientes de seleção, incluindo sistemas de recomendação bilateral, ou seja, vagas a candidatos e candidatos a vagas. Os sistemas de recomendação foram desenvolvidos para ajudar usuários a encontrar itens que sejam de seu interesse em um ambiente virtual, por exemplo, produtos em uma loja de comércio eletrônico, viagens, serviços, dentre outros. Na última década, motivados também pela explosão na geração e armazenagem de dados, começaram a surgir estudos associados à necessidade latente de tornar as plataformas de e-recrutamento mais eficientes e assertivas. Nesse sentido os sistemas de recomendação têm sido a ferramenta mais investigada e empregada em todo o mundo, e a empresa está em busca deste diferencial competitivo no mercado nacional. O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver um motor (sistema) de recomendação para a empresa que seja capaz de identificar os principais elementos e características das vagas e dos candidatos para que o melhor casamento (matching) possa ser feito entre eles..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante / André Felipe Pires Sonnenburg - Coordenador / Marcelo Oliveira Braga - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2017 - Atual
MACKCLOUD: Centro Multidisciplinar de Computação em Nuvem da Universidade Presbiteriana Mackenzie
Descrição: Esse projeto propõe a criação do MACKCLOUD, um Centro Multidisciplinar de Computação em Nuvem, na Universidade Presbiteriana Mackenzie. O MACKCLOUD é uma infraestrutura de com-putação acessível via Internet para todos os pesquisadores da universidade, fornecendo recursos computacionais para a armazenagem e processamento de dados sob demanda. As características centrais do MACKCLOUD são: ? Infraestrutura computacional (memória e processamento) sob demanda, ou seja, o próprio pesquisador pode alocar os recursos de acordo com as necessidades de sua pesquisa; ? Amplo acesso via Internet, incluindo plataformas móveis; ? Uso compartilhado de recursos, permitindo que múltiplos usuários se conectem e beneficiem dos recursos computacionais simultaneamente; ? Elasticidade, ou seja, aumento e/ou redução de memória e/ou processamento conforme a ca-pacidade da nuvem e demanda; ? Possibilidade de mensurar e otimizar o uso dos recursos computacionais..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2017 - Atual
Centro de Excelência em Aprendizagem de Máquina

Projeto certificado pela empresa Intel Semicondutores do Brasil em 19/08/2017.
Descrição: A Intel trabalha em parceria com o Laboratório de Computação Natural e Aprendizagem de Máquina (LCoN) da Universidade Presbiteriana Mackenzie para desenvolver mais um Centro de Excelência (CoE) em Aprendizagem de Máquinas no Brasil. O projeto tem o objetivo de colaborar com a indústria e comunidade científica na solução de problemas complexos através do uso de Inteligência Artificial. A Intel oferece, por meio desta iniciativa, workshops, ministrados pela universidade, a toda comunidade científica e de desenvolvedores de software com a finalidade de ressaltar todo o potencial da inteligência artificial no aprendizado de máquinas. O centro também colabora com clientes da Intel na realização de Provas de Conceito (PoC), projetos piloto e soluções para diferentes verticais da indústria. A Intel fornece ferramentas completas para trazer performance às aplicações de Big Data, como Intel Python Distribution, Intel Math Kernel Library e Intel Data Analytics Acceleration Library, que são fundamentais para extrair todo paralelismo dos processadores Xeon e Xeon Phi. O Centro tem contato com engenheiros de software da Intel de diversos países e conta com suporte técnico personalizado. Os centros de excelência em machine learning fazem parte de uma iniciativa global da companhia, chamada Intel AI Academy, que visa prover capacitação em Inteligência Artificial para estudantes de Cursos de Computação (Ciência, Engenharia e correlatos) e desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial. As tecnologias de Big Data que fazem uso de algoritmos de Inteligência artificial geralmente demandam grande poder computacional e máquinas de alto desempenho. Os centros de excelência também contam com ferramentas como o Intel Deep Learning SDK, que facilita o processo de desenvolvimento de aplicações, aumentam a produtividade e aceleram o time-to-market em aplicações de redes neurais profundas (ou Deep Learning). Referência à arquitetura da Intel em Inteligência Artificial. https://software.intel.com/pt-br/ai.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / André Luiz Vizine - Integrante / Rodrigo Pasti - Integrante / Ana Carolina Espírito Santo Lima - Integrante / Rafael Martins dos Santos - Integrante / Calebe de Paula Bianchini - Integrante / Joel Joaquim de Souza Junior - Integrante / Isabela Ruiz Roque - Integrante.
2016 - 2018
An Investigation into Self-Organization in a Swarm of UAVs
Descrição: Small and inexpensive Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), often called Micro UAVs, enable a wide range of applications, which is a great motivation for conducting research seeking autonomous navi-gation in different scenarios. Applications of autonomous UAVs are the most diverse and include target detection, object escort and targeting, monitoring, data collection, path planning, environmen-tal monitoring, dynamic telecommunication networks and aid to rescue people in disaster. Whatever the application, one of the main challenges is the definition of methods and algorithms that seek au-tonomous navigation imposed by the most diverse and complex environments and objectives. In the literature one can find a number of proposals seeking to overcome this challenge, especially those related to multiple UAVs operating together. In this project, basic navigation tasks, such as landing, taking off and collision avoidance will be the basis for applying methods that seek more sophisticated interaction among multiple UAVs in achieving certain goals. The focus is on building algorithms and methods based on the collective and social behavior of bees, where each UAV corresponds to a bee..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (3) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Rodrigo Pasti - Integrante / Renato Dourado Maia - Integrante / Daniel Gomes Ferrari - Integrante / Dávila Patrícia Ferreira Cruz - Integrante / Alexandre Alberto Politi - Integrante.Financiador(es): Mackpesquisa - Auxílio financeiro.
2016 - 2016
Projeto Big Data - Vagas Críticas

Projeto certificado pela empresa Vagas Tecnologia de Software em 17/06/2016.
Descrição: O objeto deste Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento é realizar a pesquisa científica de base para desenvolver 3 (três) soluções computacionais: Normalização de nomes de universidades; Normalização dos nomes de empresas; e Predição de vagas críticas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Rodrigo Pasti - Integrante / Ana Carolina Espírito Santo Lima - Integrante / Willyan Daniel Abilhoa - Integrante.Financiador(es): Vagas Tecnologia de Software - Bolsa.
2016 - Atual
Conceptual and Practical Contributions to the Grand Challenges in Natural Computing Research
Descrição: The advancement of many areas nowadays, including computing, has been guided by their so-called Grand Challenges, that is, a deep thinking about the current status of the area, so as to identify the main challenges yet to be transposed, that would lead to major breakthroughs when achieved. In this context, the present research project proposal is aligned with the Grand Challenges in Computer Sci-ence Research, as put forward by the Brazilian Computing Society, although the emphasis here is given on what was named the Grand Challenges in Natural Computing Research, as recently intro-duced within the proponent?s research group. And in its applications/engineering facet, the project is also in tune with most of the information technologies that the Software and IT Services Strategic Program, organized by the Brazilian Ministry of Science, Technology and Innovation, identified as key to present day developments. Notwithstanding the latter greater motivations, this project is real-istic in its awareness that natural computing is still trying to position itself in the broader context of computer science, which would be achieved by transforming natural computing into a transdiscipli-nary subject, by unveiling and harnessing information processing in natural systems, and by engi-neering natural computing systems. Following these directions, and aiming at contributing conceptu-ally and empirically to the area, the present proposal pursues three thematic lines of investigation, with associated subprojects, namely: Structured and Unstructured Data Mining; Optimization in Uncertain Environments; and Information Processing in Natural and Artificial Systems. The funda-mental premise of natural computing is that nature computes, and that computing capability has to be understood, modeled, abstracted and used for distinct objectives and in different contexts. Therefore, this research project embeds a conceptual core, in terms of its primary stress on the analysis, synthesis and improvement of natural computing algorithms (with particular emphasis on swarm intelligence, evolutionary algorithms, artificial immune systems, neural networks and biogeographic computation), as well as on aspects of machine learning algorithms (such as association rule mining and decision trees), even if these will be used mostly for benchmarking purposes. The project also addresses the complement core of practical applications in computer science, with its particular emphasis on numeric data mining, text mining, and complex optimization..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (4) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2014 - 2017
Hibridização de Algoritmos de Inteligência Computacional, Aprendizado de Máquina e Computação Natural para Classificação de Grandes Massas de Dados
Descrição: O objetivo deste projeto é combinar algoritmos de Redes Neurais, Aprendizado de Máquina ou Computação Natural para otimizar o tempo gasto em um processo de classificação de dados multimídia, porém com a manutenção de acurácia. Como metas principais para este projeto de pesquisa estão: formalização de algoritmos híbridos para classificação de dados (SOMkNN e OptBeesRBF) nos aspectos matemáticos e algorítmicos; definição de metodologias para escolha dos melhores parâmetros dos algoritmos envolvidos em um processo de hibridização; apresentação de metodologias para análise de resultados de classificação; construção de um repositório para armazenamento e analise envolvendo grandes massas de dados; avaliação dos classificadores em dados de redes sociais, textos e/ou imagens, para classificação de conceitos; avaliação de tempo de classificação com metodologias para analise de sensibilidade do algoritmo frente ao escalonamento da base de dados..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante / Leandro Augusto da Silva - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.Número de orientações: 2
2014 - 2014
Computação Natural Aplicada à Análise de Dados de Mídias Sociais
Descrição: Com a redução dos custos dos dispositivos digitais e a comunicação móvel, há uma superabundância de dados em diferentes formatos, desde bases numéricas estruturadas até textos extraídos de redes sociais. Assim, o desenvolvimento de ferramentas para a busca e gestão destes dados vem se tornando central em muitos processos de tomada de decisão. A área de análise de dados, ou mais amplamente descoberta de conhecimento em bases de dados, está entre as que mais crescem e demandam profissionais qualificados atualmente. Ao mesmo tempo, a computação natural é uma das subáreas da Ciência e Engenharia da Computação que vem ganhando espaço e credibilidade devido ao desenvolvimento de novos algoritmos capazes de resolver problemas complexos em diferentes áreas do conhecimento. O presente projeto de pesquisa e plano de trabalho une essas duas áreas (análise de dados e computação natural) com o objetivo de investigar e desenvolver novos algoritmos inspirados na biologia para a solução de problemas complexos de análise de dados. Mais especificamente, serão investigados e propostos algoritmos de computação natural para a análise de dados extraídos do Twitter. Com esse escopo, o projeto contribuirá para o desenvolvimento científico da computação, para o desenvolvimento tecnológico por meio da proposição de algoritmos com aplicações práticas diretas e para a formação do pesquisador proponente, em nível de pós-doutorado, nas áreas de análise de dados e computação natural..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (3) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 6
2013 - 2016
Meta-Aprendizagem, Agrupamento Nebuloso e Jogos Educativos: Abordagens baseadas em Computação Natural
Descrição: Este projeto faz uso da computação natural no contexto de meta-aprendizagem, agrupamento nebuloso de dados e jogos educativos. Como propostas de projetos específicos são apresentados três grandes temas com foco em análise de dados e jogos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (4) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2013 - 2015
Qualidade e Reconhecimento Automático de Documentos em Imagens Digitais

Projeto certificado pela empresa SINCRONICA SISTEMAS INTEGRADOS LTDA - EPP em 10/12/2014.
Descrição: O objetivo deste projeto de Pesquisa e Desenvolvimento é conduzir a pesquisa científica de base para desenvolver dois sistemas computacionais, sendo um para Avaliação da Qualidade de Imagem (AQI) e outro para Reconhecimento Automático de Documentos (RAD): o sistema AQI deverá ser capaz de identificar e classificar a ocorrência de diversas não conformidades topológicas em imagens digitais; o sistema RAD deverá ser capaz de tipificar diversos documentos relativos aos padrões de documentos em imagens digitais submetidos ao mesmo, podendo estar em forma múltipla ou individual. Assim, o RAD deverá ter como tarefa secundária ou complementar ser capaz de discriminar ou segmentar tais documentos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Rodrigo Pasti - Integrante / Renato Dourado Maia - Integrante / Leandro Augusto da Silva - Integrante / Epifanio Pinheiro de Macedo - Integrante.Número de orientações: 2
2013 - 2015
Agrupamento e Classificação de Dados Usando um Algoritmo Inspirado no Comportamento de Abelhas
Descrição: Com a redução dos custos dos dispositivos digitais e a comunicação móvel, há uma superabundância de dados em diferentes formatos, desde bases numéricas estruturadas até imagens digitais. Assim, o desenvolvimento de ferramentas para a busca e gestão destes dados vem se tornando central em muitos processos de tomada de decisão. A área de análise de dados, ou mais amplamente descoberta de conhecimento em bases de dados, está entre as que mais crescem e demandam profissionais qualificados atualmente. Ao mesmo tempo, a Computação Natural é uma das subáreas da Ciência e Engenharia da Computação que vem ganhando espaço e credibilidade devido à possibilidade de desenvolvimento de novos algoritmos capazes de resolver problemas complexos em diferentes áreas do conhecimento. O presente projeto de pesquisa une essas duas áreas (análise de dados e computação natural) com o objetivo de investigar e desenvolver novos algoritmos inspirados na biologia para a solução de problemas complexos de análise de dados. Mais especificamente, serão propostas adaptações em um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de abelhas, chamado OptBees, para a solução de problemas de agrupamento e classificação de dados numéricos e imagens digitais. Com esse escopo, o projeto contribuirá para o desenvolvimento científico da computação, para o desenvolvimento tecnológico por meio da proposição de algoritmos com aplicações práticas diretas e para a formação de uma pesquisadora, em nível de mestrado, nas áreas de análise de dados e computação natural..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Renato Dourado Maia - Integrante / Dávila Patrícia Ferreira Cruz - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 3 / Número de orientações: 1
2013 - 2015
Classificação de Imagens Combinando Características Visuais e Dados Textuais: Abordagem Neural e baseada em Enxames
Descrição: O principal aspecto a ser investigado neste projeto de pesquisa é a combinação de dados textuais com as características visuais de uma imagem para representar dados multimídia com vistas à extração de conhecimentos a partir de imagens. Nesse contexto, é necessária a aplicação de técnicas e ferramentas que transformem, de maneira inteligente e automática, os dados multimídia disponíveis em informações úteis, que representem conhecimento para uma tomada de decisão estratégica, o que pode ser conseguido com algoritmos de classificação baseados em aprendizado de máquina ou computação natural. Motivados pelo cenário atual de superabundância de dados multimídia, principalmente usando dados médicos, de redes sociais e de documentos digitalizados, enfatizando dados textuais e imagens digitais, esta proposta tem os seguintes objetivos: investigar técnicas tradicionais de processamento de imagens como, tendo em vista a formação de um único descritor de características; verificar a eficiência de representatividade por meio da combinação desse conjunto de características visuais às representações de dados textuais associados à imagem; investigar técnicas de seleção de características para encontrar conjuntos adequados às análises a serem feitas; e propor metodologias para combinar, de forma eficiente, as características das imagens com dados textuais..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante / Leandro Augusto da Silva - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.Número de orientações: 2
2013 - 2015
Núcleo de Estudos Interdisciplinares
Descrição: O Núcleo de Estudos Interdisciplinares tem como propósito a produção de conhecimentos interdisciplinares e o desenvolvimento de estratégias de disseminação dos conhecimentos adquiridos para e sobre a sociedade contemporânea. A partir do compartilhamento de laboratórios e salas interativas que agregam equipamentos tecnológicos, sistemas de informação e de imagens busca-se promover a colaboração e a sinergia entre os seguintes Programas de Pós-Graduação Strico Sensu da UPM: Administração de Empresas (PPGA); Arquitetura e Urbanismo (PPGAU); Ciências e Aplicações Geoespaciais (PPGCAGE); Ciências da Religião (PPGCR); Direito Político e Econômico (PPGDPR); Distúrbios do Desenvolvimento (PPGDD); Educação Arte e História da Cultura (PPGEAHC); Engenharia Elétrica (PPGEE); Letras (PPGL). No âmbito deste projeto, o Núcleo de Estudos Interdisciplinares é constituído por dois laboratórios: 1) Laboratório de Interações Sociais e Humanas; 2) Laboratório de Sistemas de Informação e Processamento de Dados e Imagens. Cada laboratório abriga os subprojetos propostos pelos Programas de Pós-Graduação da UPM que, apesar dos seus objetivos distintos, compartilham equipamentos entre si e entre os demais subprojetos do outro laboratório, buscando assim estimular ações interdisciplinares entre suas equipes e disseminar o conhecimento à sociedade de forma ampla e inovadora..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Especialização: (5) / Mestrado acadêmico: (50) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (20) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante / Benedito Guimarães Aguiar Neto - Coordenador / Silvio Popadiuk - Integrante / Wilson Florio - Integrante / Paulo Sérgio Boggio - Integrante / Suzana Ramos Coutinho Bornholdt - Integrante / Sérgio Vicente Denser Pamboukian - Integrante / Maria Lúcia Marcondes Carvalho Vasconcelos - Integrante / Solange Teles da Silva - Integrante / Jane Mari Pereira de Almeida - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2012 - 2014
Uma Abordagem baseada em Meta-Aprendizado Aplicada à Tarefa de Agrupamento de Dados
Descrição: Todos os dias pessoas encontram uma grande quantidade de informação que é representada e armazenada como dados para posterior análise. Pesquisadores passaram a se dedicar ao desenvolvimento de métodos para a extração de conhecimento a partir dos dados; estes métodos compõem hoje a chamada mineração de dados. As duas principais tarefas na mineração de dados são classificação e agrupamento; tendo como principais objetivos a previsão de classes e a segmentação das bases de dados em grupos, respectivamente.Atualmente, ferramentas de mineração de dados são caracterizadas por uma infinidade de algoritmos capazes de resolver cada uma das possíveis tarefas, porém sofre com a falta de diretrizes gerais para selecionar o algoritmo mais adequado para resolver cada problema em questão. A área de meta-aprendizagem tem como objetivo descobrir quais características de um problema contribuem para um melhor desempenho de um algoritmo sobre outro e, a partir dessa descoberta, recomendar o algoritmo mais adequado para solucionar um dado problema.Embora haja muita literatura discursando sobre meta-aprendizagem em problemas de classificação, a pesquisa envolvendo meta-aprendizagem em tarefas de agrupamento de dados ainda é insipiente. Somado ao fato da importância da tarefa de agrupamento no contexto da mineração de dados e aplicações práticas, o presente projeto visa aprofundar esse estudo de forma a promover um melhor entendimento de quais técnicas de agrupamento devem ser usadas, quando e como para cada classe de problemas a serem tratados.Desta forma, o presente projeto visa contribuir substancialmente para a pesquisa científica nas áreas de agrupamento e mineração de dados, além de ser relevante para a formação de um pesquisador em Meta-Aprendizagem e Mineração de Dados, com especialidade na tarefa de Agrupamento de Dados. Cabe ressaltar que este projeto possui grande relevância teórica e prática, uma vez que aborda temas bastante atuais dentro da mineração de dados e prevê aplicações em bases numéricas complexas. Problemas desta natureza incluem aplicações na área financeira, detecção de anomalias, processamento de imagens, visualização de dados, bioinformática, dados da web, análise de séries temporais e muitas outras..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Daniel Gomes Ferrari - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 2 / Número de orientações: 1
2011 - 2013
CALANGOS: Um Jogo Computacional para Ensino e Aprendizagem em Evolução e Ecologia
Descrição: O objetivo do projeto Calangos é modelar e simular computacionalmente processos biológicos para serem aplicados em um jogo eletrônico com finalidade de ensino e aprendizagem de conceitos rela-cionados. Para isto, nos basearemos na Teoria da Aprendizagem Significativa e enfocaremos em conceitos centrais da Biologia, os conceitos de Ecologia e Evolução, no nível médio de escolaridade. No presente projeto, além de darmos continuidade à implementação de Calangos, também testa-remos a eficácia do jogo em três contextos educacionais distintos, com três abordagens diferentes, o que permitirá uma triangulação das análises acerca da eficácia do jogo, tornando os resultados mais confiáveis e consistentes..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (6) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Charbel Nino El-Hani - Integrante / Ângelo Conrado Loula - Integrante / Pedro L. B. Rocha - Integrante / Venyton Nathan Leandro Izidoro - Integrante / Diego José Duarte Almeida - Integrante / Emanuel Maués da Costa Tavares - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 2 / Número de orientações: 3
2010 - 2013
Algoritmos Bioinspirados para Agrupamento Nebuloso de Dados
Descrição: Este projeto de doutorado visa analisar soluções computacionais bioinspiradas para agrupamento de dados e propor extensões de algumas destas ferramentas com o objetivo de resolver a tarefa específica de agrupamento com partições nebulosas (fuzzy). Para efeitos de validação das ferra-mentas analisadas e propostas serão consideradas tanto bases de dados numéricos, quanto textu-ais. Desta forma, o presente projeto visa contribuir com a formação de um Doutor em Mineração de Dados e Engenharia de Algoritmos Bioinspirados, com especialidade na tarefa de Agrupamen-to. Cabe ressaltar que este projeto possui grande relevância teórica e prática, uma vez que aborda temas bastante atuais dentro da mineração de dados e prevê aplicações em bases numéricas e de textos. Problemas desta natureza incluem aplicações na área financeira, recuperação de informa-ção, filtragem colaborativa, análise de dados da web, detecção de anomalias, processamento de imagens, visualização de dados, bioinformática, análise de séries temporais e muitas outras..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Alexandre Szabo - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2010 - 2013
Computação Inspirada na Natureza: Aplicações em Análise de Dados e Otimização
Descrição: Este projeto de pesquisa propõe a análise e síntese dos seguintes algoritmos: 1) Um algoritmo de inteligência de enxame baseado no PSO com aplicações em agrupamento e classificação de dados; 2) Uma rede neuro-imune para otimização combinatória; 3) Um algoritmo imuno-evolutivo para otimização combinatória multimodal..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (5) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2010 - 2012
Um Algoritmo de Vida Artificial para Agrupamento de Dados em Ambientes Dinâmicos
Descrição: Este projeto de pesquisa visa o estudo e implementação computacional de um algoritmo baseado em vida artificial para resolver problemas de agrupamento de dados, com particular ênfase a dados variantes no tempo. Problemas desta natureza incluem aplicações na área financeira, recuperação de informação, detecção de anomalias, recuperação de imagens, visualização de dados, bioinformática, análise de séries temporais e muitas outras. Apesar desta grande relevância prática, agrupamento de dados em ambientes dinâmicos ainda não é uma tarefa amplamente estudada na literatura. Dessa forma, este projeto visa abordar duas linhas fundamentais da computação bioinspirada: a) Teoria e Formalização: análise, síntese e aprimoramento de um algoritmo de vida artificial para aplicação em mineração de dados; b) Aplicações: aplicar este algoritmo em problemas de agrupamento de dados, com particular ênfase a problemas de agrupamento em ambientes dinâmicos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Marcio Frayze David - Integrante / Diego Gadens dos Santos - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 2
2010 - 2012
YARDPLANNER: Uma Ferramenta Computacional Inteligente para o Planejamento de Pátio em Terminais de Contêineres
Descrição: Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento do YARDPLANNER, uma ferramenta computa-cional inteligente para a solução de um dos principais problemas dentro de um terminal de contêine-res na atualidade: fazer o planejamento, ou programação, da sequência de retirada de contêineres de seus blocos de armazenagem pelos equipamentos do terminal..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Luiz Antônio Carraro - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2009 - 2010
Inteligência de Enxame Aplicada à Mineração de Textos da Web
Descrição: Em 2006 a Sociedade Brasileira de Computação (SBC) divulgou a agenda dos ?Grandes Desafios da Pesquisa em Ciência da Computação no Brasil para os próximos 10 anos?. O objetivo desta agenda foi definir questões de pesquisa que serão importantes para a ciência e para o país no longo prazo, sendo indispensável para a implementação e o fortalecimento dos objetivos econômicos, tecnológicos e sociais do Brasil. Foram propostos cinco grandes desafios, como a seguir: Desafio 1: Gestão da Informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos; Desafio 2: Modelagem computacional de sistemas complexos artificiais, naturais e socio-culturais e da interação homem-natureza; Desafio 3: Impactos para a área da computação da transição do silício para novas tecnologias; Desafio 4: Acesso participativo e universal do cidadão brasileiro ao conhecimento; Desafio 5: Desenvolvimento tecnológico de qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escalados, persistentes e ubíquos. Este projeto de pesquisa tem o objetivo de contribuir para a pesquisa científica e formação de recursos humanos através da investigação do uso e desenvolvimento de algoritmos computacionais inspirados na natureza com vistas à aplicação em tarefas de mineração de textos da web. Mais especificamente, este projeto propõe o estudo e desenvolvimento de um algoritmo baseado em enxame de partículas, conhecido como Particle Swarm, a ser aplicado em tarefas de bi-clustering de dados disponíveis na web. Com este enfoque, o presente projeto de pesquisa fica alinhado com os Desafios 1 e 2 (gestão da informação em grandes bases de dados distribuídos e modelagem computacional de sistemas complexos) propostos pela Sociedade Brasileira de Computação. Cabe ressaltar, também, que esta proposta é consistente com a linha de pesquisa do orientador proponente e da candidata à bolsa, uma vez que ele iniciou suas atividades de pesquisa na área de redes neurais artificiais, passando pelos algoritmos evolutivos, sistemas imunol.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Ana Karina Fontes Prior - Integrante / Alexandre Szabo - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 6 / Número de orientações: 2
2008 - 2011
Algoritmos Bio-Inspirados Aplicados a Problemas de Mundo Real: Análise de Dados, Otimização e Jogos Educativos
Descrição: Neste projeto serão investigados e estendidos um algoritmo de otimização por enxame de partículas para agrupamento e classificação de dados, uma rede neuro-imune e algoritmos imuno-evolutivos para otimização combinatória e algoritmos imunológicos e evolutivos para evolução comportamental de agentes inteligentes em ambientes virtuais. As aplicações específicas serão para seleção de atributos, classificação e agrupamento de imagens de grãos e documentos textuais; otimização combinatória, envolvendo problemas clássicos e um problema de planejamento de pátio de contêineres; e o desenvolvimento de uma criatura artificial adaptativa a ser usada em um jogo educativo para o ensino de evolução e ecologia..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Rodrigo Pasti - Integrante / Charbel Nino El-Hani - Integrante / Ângelo Conrado Loula - Integrante / Walmir Matos Caminhas - Integrante / Thiago Augusto Soares Masutti - Integrante / Leandro Rubim de Freitas - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2008 - 2010
Agrupamento e Classificação de Dados Usando Enxame de Partículas
Descrição: Este projeto de pesquisa tem o objetivo de contribuir para a pesquisa científica e formação de re-cursos humanos através da investigação do uso e desenvolvimento de algoritmos computacionais inspirados na natureza com vistas à aplicação em tarefas de mineração de dados. Mais especifi-camente, este projeto propõe o estudo e desenvolvimento de um algoritmo baseado em enxame de partículas, conhecido como Particle Swarm, a ser aplicado em agrupamento e classificação de dados numéricos e textuais, incluindo dados disponíveis na web..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Alexandre Szabo - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 6 / Número de orientações: 2
2007 - 2010
Algoritmos Bio-Inspirados Híbridos
Descrição: Os principais objetivos deste projeto de pesquisa são: 1) dar continuidade aos processos de análise, síntese, formalização e aplicação de algoritmos bio-inspirados nos contextos de computação e engenharia, levando sempre em consideração as necessidades regionais e institucionais; e 2) a formação de recursos humanos através da orientação de alunos e oferecimento e participação em disciplinas eletivas, tanto em nível de graduação quanto de pós-graduação. Os temas específicos deste projeto são: 1) Redes híbridas aplicadas à otimização combinatória; 2) Classificadores neuro-imunes; e 3) Agrupamento e classificação usando inteligência de enxame..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 8 / Número de orientações: 2
2006 - 2008
Desenvolvimento de Jogos Eletrônicos Educativos para Ensino e Aprendizagem em Evolução e Ecologia
Descrição: O presente projeto tem como objetivo desenvolver jogos eletrônicos educacionais fundados na Teoria da Aprendizagem Significativa e enfocando conceitos centrais do pensamento biológico, relacionados à ecologia e à evolução. O pacote será dirigido ao ensino de biologia no nível médio de escolaridade. A centralidade de tais conceitos justifica o esforço de propiciar melhores condições para sua aprendizagem, usando a tecnologia de forma consciente e reflexiva no processo educacional, de modo a promover uma compreensão mais integrada e aprofundada de uma das ciências mais centrais para o exercício de uma cidadania responsável na conteporaneidade, a Biologia. Nunca é demais lembrar que, para muitas pessoas, o Ensino Médio será a última oportunidade de aprendizado em Biologia, sendo fundamental para que a tomada de decisões e a ação cidadã crítica que elas endendam idéias centrais do pensamento biológico, como aquelas relacionadas à evolução e às questões ambientais..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante / Charbel Nino El-Hani - Coordenador / Ângelo Conrado Loula - Integrante.Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.
2006 - 2008
A Synergistic Integration of Natural and Artificial Immunology for the Prediction of Hierarchical Protein Functions
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Jonathan I. Timmis - Integrante / Alex Freitas - Integrante.Financiador(es): Engineering and Physical Sciences Research Council - Auxílio financeiro.
2005 - 2009
Computação Natural e Aplicações
Descrição: Computação natural é uma terminologia utilizada na literatura para descrever três tipos de sistemas: 1) ferramentas computacionais (algoritmos) desenvolvidas com inspiração na natureza; 2) modelos de simulação e emulação de sistemas naturais; e 3) novos paradigmas de computação que envolvem a utilização de mecanismos naturais para armazenagem e processamento de informação. Os sistemas inteligentes (redes neurais artificiais, algoritmos evolutivos, sistemas fuzzy, sistemas imunológicos artificiais e os algoritmos baseados em comportamentos coletivos, entre outros) também podem ser vistos como componentes da computação natural. Este projeto tem como objetivos a pesquisa e o desenvolvimento de sistemas de computação natural e suas principais sub-áreas, enfocando seus aspectos teóricos e práticos. São propostos temas específicos, incluindo as áreas de aplicação pertinentes às linhas de pesquisa dos membros da equipe, a serem desenvolvidos pelos pesquisadores principais do projeto em conjunto com seus orientados e pesquisadores colaboradores. O projeto busca o auxílio da FAPESP na consolidação de um grupo de pesquisa em computação natural na Universidade Católica de Santos (UniSantos) através da montagem de um laboratório dedicado à área de computação natural. Cabe ressaltar que todos os proponentes do projeto são doutores contratados pela UniSantos em regime de dedicação em tempo integral para desenvolver pesquisa e atuar no Programa de Mestrado em Informática da UniSantos, reconhecido pela Capes em fevereiro de 2004..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / George Barreto Bezerra - Integrante / André Luiz Vizine - Integrante / Eduardo Raul Hruschka - Integrante / Marta Costa Rosatelli - Integrante / Ricardo J. G. B. Campello - Integrante / Rodrigo Pasti - Integrante / Ígor Cardoso Félix - Integrante / Helder Knidel - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 40 / Número de orientações: 4
2005 - 2007
Uma Nova Geração de Técnicas de Aprendizado via Comitê de Máquinas
Descrição: Aprendizado de máquina representa uma área de pesquisa que recorre à computação para a implementação de ferramentas estatísticas e de matemática aplicada na obtenção de propostas de solução de alto desempenho junto a problemas complexos de classificação e regressão. Seu propósito é desenvolver métodos computacionais que implementam várias formas de aprendizado, em particular mecanismos capazes de extrair informação a partir de dados amostrados. A disponibilidade de um embasamento teórico para os dois principais paradigmas de aprendizado (supervisionado e não-supervisionado) e a necessidade de desenvolvimento de técnicas mais avançadas para análise de dados conduziram à proposição de comitês de máquinas, os quais podem ser apresentados em duas versões: ensemble de componentes e mistura de especialistas. Os componentes do ensemble e os especialistas da mistura podem assumir variadas configurações, incluindo modelos paramétricos e não-paramétricos, lineares e não-lineares, com destaque para as máquinas de vetores-suporte. O problema de modelagem de dados empíricos é pertinente para muitas aplicações computacionais de análise de dados, envolvendo classificação e regressão. Sendo assim, cria-se a motivação para a proposição de algoritmos de determinação de parâmetros estruturais e de medidas estatísticas usadas para selecionar e combinar os melhores modelos, viabilizando a síntese de abordagens não-paramétricas para aprendizado de máquina. Técnicas e conceitos de comitês de máquinas representam uma das principais direções atuais em pesquisa, na área de aprendizado de máquina, e têm sido aplicados a uma grande extensão de problemas computacionais, como na análise de dados em bioinformática, no processamento de sinais em telecomunicações e na predição de séries temporais. Os casos de estudo e as aplicações práticas a serem consideradas irão tomar problemas de classificação e regressão provenientes destas linhas de atuação, as quais já vêm sendo abordadas pelo grupo de pe.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante / Fernando José Von Zuben - Coordenador / Tiago Venturieri Barra - Integrante / Marcelo Freitas Caetano - Integrante / Clodoaldo Aparecido de Moraes Lima - Integrante / Renato Reder Cazangi - Integrante / Eurípedes Pinheiro dos Santos - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 2 / Número de orientações: 2
2004 - 2006
Técnicas Heurísticas de Solução de Problemas e Aplicações
Descrição: Técnicas heurísticas de solução de problemas são aquelas técnicas empíricas de grande potencial, mas cujos aspectos formais (provas de convergência, custo computacional, etc.) ainda não foram apropriadamente especificados. Como exemplos é possível citar: métodos de subida da montanha; métodos de busca local, exaustiva, em largura e profundidade; simulated annealing; busca tabu; algoritmos evolutivos; redes neurais artificiais; sistemas imunológicos artificiais; sistemas nebulosos; algoritmos baseados em comportamentos coletivos; e outros. Os principais objetivos e metas deste projeto são: 1) contribuir para a formalização, implementação e aplicação de técnicas heurísticas de solução de problemas, incluindo algoritmos híbridos; 2)promover refinamentos e extensões junto às ferramentas já propostas, voltadas às pe-culiaridades dos problemas a serem abordados; 3)elaborar documentos técnicos e científicos para divulgação dos resultados obtidos; 4) propor e oferecer cursos de pós-graduação com tema na linha de pesquisa; 5) orientar alunos de iniciação científica e pós-graduação; 6) produzir pacotes de software de domínio público, associados a ferramentas computacionais prontas para aplicações variadas; e 7) formar recursos humanos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2004 - 2004
Machine Vision
Descrição: Identificação de anomalias em imagens de circuitos integrados..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2003 - 2007
Técnicas Avançadas de Processamento de Sinais em Telecomunicações: Desconvolução e Identificação
Descrição: O presente projeto temático tem como objetivo a investigação, o desenvolvimento e a avaliação de técnicas avançadas de processamento de sinais, cujo potencial maior de aplicação situa-se nos sistemas modernos de telecomunicações. Tais técnicas dizem respeito fundamentalmente ao problema de recuperação de um sinal, ou de vários sinais transmitidos, após o efeito de distorções e de interferências características de canais não ideais. As soluções abordadas no projeto envolvem filtragem linear e não linear, processamento adaptativo supervisionado ou não, além de algoritmos evolutivos e estruturas neurais..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (6) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante / Ricardo Suyama - Integrante / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / João Marcos Travassos Romano - Coordenador / Fernando José Von Zuben - Integrante / Cristiano Magalhães Panazio - Integrante / Rafael Ferrari - Integrante / Charles Casimiro Cavalcante - Integrante / maurício Sol de Castro - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 4
2003 - 2004
Análise de Dados e Otimização de Processos via Computação Inspirada na Biologia
Descrição: Este projeto propõe a análise, síntese, e aplicação de metodologias de computação inspirada na biologia para a solução de problemas complexos. O enfoque central é dado aos sistemas imunológicos artificiais, mas também são feitos estudos sobre as colônias de insetos (swarm intelligence), e algoritmos híbridos envolvendo estas e outras abordagens, como redes neurais artificiais e algoritmos evolutivos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Patrícia Amâncio Vargas - Integrante / André Luiz Vizine - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 12
2002 - 2003
Análise de Dados e Otimização de Processos via Computação Inspirada na Biologia
Descrição: Este projeto propõe a análise, síntese, e aplicação de metodologias de computação inspirada na biologia para a solução de problemas complexos. O enfoque central é dado aos sistemas imunológicos artificiais, mas também são feitos estudos sobre as colônias de insetos, e algoritmos híbridos envolvendo estas e outras abordagens, como RNAs e AEs. Obs.: Este projeto está sendo continuado na Unisantos em parceria com a Unicamp..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Patrícia Amâncio Vargas - Integrante / George Barreto Bezerra - Integrante / Vahid Sherafat - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 18 / Número de orientações: 2


Projetos de desenvolvimento


2016 - 2017
Recomendação de Cargas a Caminhoneiros e Gestão Analítica de Dados

Projeto certificado pela empresa TRUCKPAD TECNOLOGIA E LOGISTICA S.A. em 12/12/2016.
Descrição: O objetivo do projeto é desenvolver uma solução de recomendação de cargas para caminhoneiros com base nas principais regras de negócio, como tempo de vida da carga, localização da carga e do caminhoneiro, histórico de navegação do caminhoneiro, preferência de região do caminhoneiro, tipo de caminhão e carroceria, forma de pagamento, dentre outras..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / André Luiz Vizine - Integrante / Rodrigo Pasti - Integrante / Rafael Martins dos Santos - Integrante.
2016 - 2017
Desenvolvimento de Recomendação Inteligente para a Enjoei.com.br

Projeto certificado pela empresa ENJOEI.COM.BR ATIVIDADES DE INTERNET LTDA em 03/10/2016.
Descrição: O objetivo do projeto é o desenvolvimento de algoritmos de recomendação inteligente para a loja virtual da Enjoei.com.br. O entregável final do projeto é um protótipo funcional desenvolvido em uma linguagem de prototipação adequada a um desenvolvimento ágil pela empresa. Esse protótipo será testado, validado e recodificado pela empresa, devendo apresentar nível de performance quando do teste em uma base de dados com volume real..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / André Luiz Vizine - Integrante / Rodrigo Pasti - Integrante / DA CUNHA, DANILO S. - Integrante / Rafael Martins dos Santos - Integrante.
2016 - 2017
Gestão de Dados e Tecnologia Analítica Aplicada a Textos
Descrição: Este projeto envolve o desenvolvimento de uma solução de gestão de dados capaz de integrar dados de diferentes formatos (pptx, docx, txt, pdf, xlsx, etc.) e diferentes tipos (mídias sociais e imprensa) em uma ferramenta indexadora e de busca semântica. Além disso, o projeto envolve o desenvolvimento de um dashboard analítico capaz de extrair informações estratégicas dos dados, como sentimento (positivo, negativo e neutro), e diversos tipos de classificações..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Rodrigo Pasti - Integrante / Humberto Ribeiro de Souza - Integrante.
2010 - 2012
TUILUX: Um Sistema de Recomendação para Comércio Eletrônico
Descrição: Este projeto tem o objetivo de fomentar recursos humanos qualificados para o desenvolvimento da versão 2.0 do sistema de recomendação da empresa NATCOMP, intitulado TUILUX, que significa ?Sua Luz? em Latim. A versão 1.0 do TUILUX, TUILUX 1.0, recomenda conteúdo a um usuário de forma anônima, considerando apenas sua busca e navegação pelo ambiente. Apesar de suprir algumas necessidades de um ambiente de comércio eletrônico, esta abordagem é limitada, uma vez que os principais benefícios de um sistema de recomendação são atingidos quando a recomendação é feita de uma maneira personalizada, ou seja, cada usuário possui seu perfil (preferências e necessidades) que é capturado pelo sistema de forma direta e indireta (através de formulários e de sua navegação). Para que este desenvolvimento seja viável, é preciso investir em duas frentes: i) pesquisa de base sobre os métodos que permitem uma recomendação rápida e precisa; e ii) desenvolvimento de frameworks e infra-estrutura de serviços web capazes de fornecer o serviço de recomendação de forma eficiente e eficaz..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Helder Knidel - Integrante / Fabrício Olivetti de França - Integrante / Ana Karina Fontes Prior - Integrante / Cesar Caetano Neto - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2008 - 2008
meuagente.com: Um Ambiente Inteligente Colaborativo de Informação e Entretenimento
Descrição: Desenvolver um ambiente virtual inteligente, interativo, personalizável e de autoria colaborativa para busca de informação, criação de comunidades virtuais e recomendação automática de informação, denominado de ?meuagente.com?. Ele será desenvolvido utilizando ferramentas gratuitas e/ou open-source e técnicas de inteligência artificial (p. ex., agentes inteligentes e algoritmos de mineração de textos). Ele funcionará como uma enciclopédia inteligente de entretenimento, na qual parte do conteúdo disponível será automaticamente buscado e recomendado na web pelo agente pessoal de cada usuário (meuagente) e a outra parte será postada pelos próprios membros do meuagente.com que quiserem participar como autores colaborativos..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Helder Knidel - Integrante / Ana Karina Fontes Prior - Integrante / Leandro Rubim de Freitas - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2007 - 2009
CIAC: Classificador Inteligente de Amostras de Café
Descrição: Este Projeto de Pesquisa propõe o desenvolvimento de um classificador inteligente para amostras de café (CIAC) cujo objetivo principal é viabilizar equipamento para automatização da inspeção de grãos de café, padronizando-se a qualidade do café brasileiro a ser consumido, importado e exportado no mundo todo. Basicamente, a classificação física do café consiste em extrair uma amostra, normalmente de 300g, de um lote de café e fazer uma inspeção visual em busca de defeitos na amostra como, por exemplo, grãos pretos, grãos brocados, presença de paus, pedras e outras impurezas. Além disso, outra informação importante no processo de classificação é identificar o tamanho dos grãos, quanto maiores, melhor a qualidade do café. A classificação dos grãos por tamanho é feita utilizando-se peneiras, cujo papel é permitir a passagem daqueles grãos com tamanhos inferiores aos dos orifícios da peneira. Feita a classificação por tamanho, o peso dos grãos pertencentes a cada peneira é calculado. Em resumo, a classificação física do café envolve estimar o peso de cada peneira e também a quantidade de defeitos na amostra. Amostras com poucos defeitos e grãos grandes são as de melhor qualidade física..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / Helder Knidel - Integrante / Yupanqui Julho Muñoz - Integrante / Silvia Cristina Dias Pinto - Integrante / Thiago Ferreira Covões - Integrante / Cesar Caetano Neto - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 4
2005 - 2007
Comunidades Acadêmicas Adaptativas e Laboratório Virtual em Computação Natural
Descrição: Este projeto de pesquisa tem como um dos objetivos principais minimizar o problema usuário x informação através do projeto, desenvolvimento e aplicação de um sistema computacional que viabilize a interação de pessoas, em particular aquelas vinculadas a atividades acadêmicas, possibilitando a troca de informação e conseqüentemente o compartilhamento de conhecimentos obtidos. As metodologias a serem empregadas baseiam-se em técnicas de computação natural, como as descritas acima, resultando em Comunidades Virtuais Acadêmicas Adaptativas. O segundo objetivo principal deste projeto é desenvolver um Laboratório Virtual em Computação Natural que possa ser utilizado por diversas comunidades de usuários distribuídos. Baseado na Internet como uma plataforma global de comunicação, a educação à distância e o uso remoto de um laboratório (virtual) pode oferecer um ambiente de trabalho através do qual ferramentas específicas podem ser compartilhadas. Conceitualmente, podemos entender um laboratório virtual como sendo um ambiente interativo para a criação e condução de experimentos simulados. O laboratório que se pretende desenvolver deverá conter, dentre outros, algoritmos de redes neurais, sistemas fuzzy, algoritmos evolutivos e de inteligência de enxame, sistemas de Lindenmayer e simulações de vida artificial. Será também desenvolvida uma interface amigável com o usuário e disponibilizado conteúdo didático relacionado aos algoritmos. Ambas as propostas do projeto são inovadoras no sentido de que não há nenhuma comunidade virtual acadêmica disponível com as características da que está sendo proposta (busca automática por conteúdo, organização e compartilhamento de informação) e também não há laboratório virtual algum com conteúdo e mesma amplitude de técnicas de como proposto neste projeto. Desta forma, o projeto visa apoiar a aceleração necessária para a capacitação em TI e também a eficiência no uso da web e no ensino e.
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Coordenador / André Luiz Vizine - Integrante / Ricardo J. G. B. Campello - Integrante / Rodrigo Pasti - Integrante / Ígor Cardoso Félix - Integrante / Danilo Mattos Bonfim - Integrante / Yupanqui Julho Muñoz - Integrante / Ana Karina Fontes Prior - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 6
2004 - 2006
ELUS (E-Learning Laboratory at UniSantos)
Descrição: O ELUS (E-learning Laboratory at UniSantos) é um dos Laboratórios Associados do Projeto Aprendizado Eletrônico (Ae) que desenvolveu uma Ferramenta de Suporte ao Ensino e Aprendizagem sobre a Plataforma da Internet Avançada. O Projeto Ae contou com financiamento do Programa TIDIA (Tecnologia da Informação no Desenvolvimento da Internet Avançada) da Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), e desenvolveu em um período de 2 anos e meio, um produto que está disponibilizado para as Universidades do Estado utilizarem em suas atividades de e-learning..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Leandro Nunes de Castro Silva - Integrante / André Luiz Vizine - Integrante / Marta Costa Rosatelli - Coordenador / Ricardo J. G. B. Campello - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Cléver Ricardo Guareis de Farias - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 4


Membro de corpo editorial


2010 - Atual
Periódico: International Journal of Natural Computing Research
2007 - Atual
Periódico: Journal of Artificial Evolution and Applications


Revisor de projeto de fomento


2016 - 2016
Agência de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
2008 - 2008
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia
2007 - Atual
Agência de fomento: Mackpesquisa
2016 - 2016
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2016 - 2016
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2015 - 2015
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2015 - 2015
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2014 - 2014
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2014 - 2014
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2005 - Atual
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2016 - 2016
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
2016 - 2016
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
2015 - 2015
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
2015 - 2015
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
2013 - 2013
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
2005 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria de Sistemas Inteligentes.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação Natural.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação Inspirada na Biologia.
4.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Otimização e Controle de Processos.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Análise de Dados.
6.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Análise e Síntese de Mecanismos Biológicos.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Francês
Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Razoavelmente.


Prêmios e títulos


2016
Certificado de Mérito Técnico e Científico para o artigo "Parameter Analysis of a Bee-Inspired Algorithm to Solve the Travelling Salesman Problem", International Association of Science and technology for Development (IASTED).
2015
Menção Honrosa pelo Destaque na Pesquisa Científica, Universidade Presbiteriana Mackenzie.
2013
3a. Melhor Tese do Concurso de Teses e Dissertações do evento BRICS-CCI 2013, IEEE-CIS, ACM.
2012
Troféu Excelência em E-commerce, E-Commerce Brasil.
2011
Um dos 26 autores brasileiros mais citados no mundo, Estudo foi publicado no livro "Inovações tecnológicas no Brasil ? Desempenho, políticas e potencial".
2011
Prêmio Destaque da Faculdade de Computação e Informática da Universidade Mackenzie, Universidade Presbiteriana Mackenzie.
2009
Terceiro melhor trabalho de Iniciação Científica do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, Sociedade Brasileira de Computação.
2008
Um dos cinco melhores trabalhos de Iniciação Científica do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SOBRAPO).
2007
"Top 25 Hottest Articles of the journal Physics of Life Reviews". Segundo artigo mais consultado da revista em 2007. Vol. 4, Issue 1, pp. 1-36., Science Direct.
2007
5o. Melhor Artigo Científico do ICARIS 2007, International Conference on Artificial Immune Systems.
2006
Melhor Apresentador da Seção "Evolutionary Approaches for Supervised Learning" do WCCI 2006 (World Congress of Computational Intelligence), IEEE.
2006
Autor do 'Best Seller' da Editora CRC Press, intitulado 'Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms, and Applications', Taylor & Francis/CRC Press (www.crcpress.com).
2005
1% dos autores mais citados da área de Sistemas Imunológicos Artificiais, Essential Science Indicators.
2001
Doutor em Engenharia de Computação, Unicamp.
2000
Melhor artigo de estudante em Inteligência Computacional, Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.
1998
Mestre em Engenharia Elétrica, Unicamp.
1996
Engenheiro Eletricista, Universidade Federal de Goiás.
1991
Auxiliar Técnico em Eletrotécnica, CEFET-GO.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:223
Total de citações:2173
Fator H:14
de Castro, Leandro N  Data: 21/07/2018

SciELO
Total de trabalhos:228
Total de citações:14957
Índice H: 39. Índice i10: 98. Leandro de Castro; Leandro N de Castro; L. N. de Castro; L. N. Castro (http://www.bv.fapesp.br/pt/pesquisador/2608/leandro-nunes-de-castro-silva/)  Data: 24/07/2018

Artigos completos publicados em periódicos

1.
Masutti, Thiago A.S.2018Masutti, Thiago A.S. ; Nunes de Castro, Leandro . VRoptBees. INTERNATIONAL JOURNAL OF NATURAL COMPUTING RESEARCH, v. 7, p. 32-56, 2018.

2.
ULIANA, RONIE M.2018ULIANA, RONIE M. ; de Castro, Leandro N. . Identifying Career Boundaries Using Minimum Description Length on a Graph. IEEE Access, v. 2018, p. 1-1, 2018.

3.
CUNHA, DANILO2018CUNHA, DANILO ; XAVIER, RAFAEL ; de Castro, Leandro Nunes . Bacterial colonies as complex adaptive systems. Natural Computing, v. 2018, p. 1-18, 2018.

4.
CUNHA, D. S.2018CUNHA, D. S. ; XAVIER, R. S. ; FERRARI, D. G. ; DE CASTRO, L. N. . Bacterial Colony Algorithms for Association Rule Mining in Static and Stream Data. MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING (ONLINE), v. 2018, p. 1-14, 2018.

5.
Cruz, Dávila Patrícia Ferreira2018Cruz, Dávila Patrícia Ferreira ; Maia, Renato Dourado ; Xavier, Rafael Silveira ; de Castro, Leandro Nunes . The Role of Information Acquisition and Processing in Decision-Making by Individual within Insects Colonies. SYSTEMS RESEARCH AND BEHAVIORAL SCIENCE, v. 2018, p. 1, 2018.

6.
OLIVEIRA, J. V.2017OLIVEIRA, J. V. ; SZABO, A. ; DE CASTRO, L. N. . Particle Swarm Clustering in clustering ensembles: exploiting pruning and alignment free consensus. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 2017, p. ASOC 4029-153, 2017.

7.
CUNHA, DANILO2017CUNHA, DANILO ; CRUZ, DÁVILA ; POLITI, ALEXANDRE ; CASTRO, LEANDRO NUNES DE ; Maia, Renato Dourado . Bio-inspired multiobjective clustering optimization: A survey and a proposal. Artificial Intelligence Research, v. 6, p. 10-26, 2017.

8.
MASUTTI, THIAGO A. S.2017MASUTTI, THIAGO A. S. ; de Castro, Leandro N. . Bee-Inspired Algorithms Applied to Vehicle Routing Problems: A Survey and a Proposal. MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING (ONLINE), v. 2017, p. 1-20, 2017.

9.
FERRARI, D. G.2015FERRARI, D. G. ; DE CASTRO, L. N. . Clustering algorithm selection by meta-learning systems: A new distance-based problem characterization and ranking combination methods. INFORMATION SCIENCES, v. 301, p. 181-194, 2015.

10.
CRUZ, D. P. F.2015CRUZ, D. P. F. ; MAIA, R. D. ; SILVA, L. A. ; DE CASTRO, L. N. . BeeRBF: A Bee-Inspired Data Clustering Approach to Design RBF Neural Network Classifiers. NEUROCOMPUTING, v. 01, p. 2015.03.106-437, 2015.

11.
FERREIRA, P. H. M. C.2015FERREIRA, P. H. M. C. ; DE CASTRO, L. N. . Using Decision Trees to Extract IDS Rules from Honeypot Data. International Journal of Cyber-Security and Digital Forensics (IJCSDF), v. 4, p. 427-441, 2015.

12.
REDONDO-GONZALEZ, ENRIQUE2015REDONDO-GONZALEZ, ENRIQUE ; de Castro, Leandro Nunes ; MORENO-SIERRA, JESÚS ; MAESTRO DE LAS CASAS, MARÍA LUISA ; VERA-GONZALEZ, VICENTE ; FERRARI, DANIEL GOMES ; CORCHADO, JUAN MANUEL . Bladder Carcinoma Data with Clinical Risk Factors and Molecular Markers: A Cluster Analysis. BIOMED RES INT, v. 2015, p. 1-14, 2015.

13.
CRUZ, D. P. F.2015CRUZ, D. P. F. ; MAIA, R. D. ; DE CASTRO, L. N. . On the Sensitivity of a Bee-Inspired Algorithm to Its Internal Parameters. International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications, v. 7, p. 84-93, 2015.

14.
LIMA, ANA CAROLINA E.S.2015LIMA, ANA CAROLINA E.S. ; de Castro, Leandro Nunes ; CORCHADO, JUAN M. . A polarity analysis framework for Twitter messages. Applied Mathematics and Computation, v. 270, p. 756-767, 2015.

15.
LOULA, A. C.2014LOULA, A. C. ; DE CASTRO, L. N. ; APOLINARIO, A. L. ; ROCHA, P. L. B. ; EL-HANI, C. N. ; CARNEIRO, M. C. ; REIS, V. P. ; MACHADO, R. ; SEPULVEDA, C. . Modeling a Virtual World for the Educational Game Calangos. International Journal of Computer Games Technology, v. 2014, p. 1-14, 2014.

16.
ABILHOA, W. D.2014ABILHOA, W. D. ; DE CASTRO, L. N. . A keyword extraction method from twitter messages represented as graphs. Applied Mathematics and Computation, v. 240, p. 308-325, 2014.

17.
LIMA, A. C. E. S.2014LIMA, A. C. E. S. ; DE CASTRO, L. N. . A multi-label, semi-supervised classification approach applied to personality prediction in social media. Neural Networks, v. 57, p. 3, 2014.

18.
SZABO, A.2013SZABO, A. ; DE CASTRO, L. N. . A Constructive Data Classification Version of the Particle Swarm Optimization Algorithm. Mathematical Problems in Engineering (Online), v. 2013, p. 1-13, 2013.

19.
MAIA, R. D.2013MAIA, R. D. ; DE CASTRO, L. N. ; CAMINHAS, W. M. . Collective Decision-Making by Bee Colonies as Model for Optimization - the OptBees Algorithm. Applied Mathematical Sciences (Ruse), v. 7, p. 4327-4351, 2013.

20.
OLIVEIRA, A. M.2013OLIVEIRA, A. M. ; GARAY, J. R. B. ; KOFUJI, S. T. ; DE CASTRO, L. N. . SASDG - Sistema de Automação Para Separação e Digitalização de Grãos de Milho. Sinergia (IFSP. Online), v. 14, p. 134-150, 2013.

21.
CARRARO, LUIZ ANTONIO2012CARRARO, LUIZ ANTONIO ; DE CASTRO, L. N. ; DE RE, ANGELITA MARIA ; DE FRANÇA, FABR CIO OLIVETTI . A FUZZY INFERENCE SYSTEM TO DETERMINE THE NUMBER OF CLONES IN A CLASS OF ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEMS. International Journal on Computational Intelligence and Applications, v. 11, p. 1250005-1-1250005-18, 2012.

22.
SZABO, ALEXANDRE2012SZABO, ALEXANDRE ; DE CASTRO, L. N. . cPSCLASS: A CONSTRUCTIVE PARTICLE SWARM CLASSIFIER. International Journal on Computational Intelligence and Applications, v. 11, p. 1250006-1-1250006-15, 2012.

23.
CUNHA, D. S.2012CUNHA, D. S. ; DE CASTRO, L. N. . The Influence of Selection and Crossover in an Evolutionary Algorithm for Association Rule Mining. Advances in Information Technology and Applied Computing, v. 1, p. 170-174, 2012.

24.
LIMA, A. C. E. S.2012LIMA, A. C. E. S. ; DE CASTRO, L. N. . A Context-Based Word Sense Disambiguation Method for TV Shows. Advances in Information Technology and Applied Computing, v. 1, p. 159-163, 2012.

25.
BORGES, E.2011BORGES, E. ; FERRARI, D. G. ; DE CASTRO, L. N. . ocopt-aiNet: An Artificial Immune System for Optimal Clustering. Revista Mackenzie de Engenharia e Computação (Impresso), v. 11, p. 117-140, 2011.

26.
DE CASTRO, L. N.2011DE CASTRO, L. N.; XAVIER, R. S. ; PASTI, R. ; MAIA, R. D. ; FERRARI, D. G. ; SZABO, A. . The Grand Challenges in Natural Computing Research. International Journal of Natural Computing Research, v. 2, p. 17-30, 2011.

27.
PASTI, R.2011PASTI, R. ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. . Ecosystems Computing. International Journal of Natural Computing Research, v. 2, p. 47-67, 2011.

28.
PASTI, R.2010PASTI, R. ; DE CASTRO, L. N. ; COELHO, G. P. ; VON ZUBEN, F. J. . Neural network ensembles: immune-inspired approaches to the diversity of components. Natural Computing, v. 9, p. 625-653, 2010.

29.
DE CASTRO, L. N.2010DE CASTRO, L. N.; TIMMIS, J. I. ; KNIDEL, H. ; VON ZUBEN, F. J. . Artificial Immune Systems: structure, function, diversity and an application to biclustering. Natural Computing, v. 9, p. 575-577, 2010.

30.
DE CASTRO, L. N.2010DE CASTRO, L. N.. From Nature to Computing and Back Again. International Journal of Natural Computing Research, v. 1, p. i-iii, 2010.

31.
MASUTTI, T. A. S.2009MASUTTI, T. A. S. ; DE CASTRO, L. N. . A self-organizing neural network using ideas from the immune system to solve the traveling salesman problem. Information Sciences, v. 179, p. 1454-1468, 2009.

32.
Pasti, Rodrigo2009Pasti, Rodrigo ; de Castro, Leandro N. . Bio-inspired and gradient-based algorithms to train MLPs: The influence of diversity. Information Sciences, v. 179, p. 1441-1453, 2009.

33.
Masutti, Thiago A.S.2009Masutti, Thiago A.S. ; de Castro, Leandro N. . Neuro-immune approach to solve routing problems. Neurocomputing (Amsterdam), v. 72, p. 2189-2197, 2009.

34.
MASUTTI, T. A. S.2009MASUTTI, T. A. S. ; DE CASTRO, L. N. . Uma Rede Neuro-Imune Aplicada ao Problema de Múltiplos Caixeiros Viajantes. Learning and Nonlinear Models, v. 5, p. 81-98, 2009.

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36.
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MUNOZ, Y. J.2006MUNOZ, Y. J. ; DE CASTRO, L. N. . Síntese Computacional de Fenômenos Naturais: Geometria Fractal e Vida Artificial. Parte 1 - Síntese Comportamental. Cadernos de História da Ciência, v. 2, p. 47-76, 2006.

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57.
KUWAHARA, N.2000KUWAHARA, N. ; DE CASTRO, L. N. ; BAJAI, S. V. . Liquefied Natural Gas Supply Optimization. Energy Conversion and Management, v. 41, p. 153-161, 2000.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
DE CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. . Introdução à Mineração de Dados: Conceitos Básicos, Algoritmos e Aplicações. 1. ed. São Paulo: Saraiva, 2016. v. 1. 351p .

2.
DE CASTRO, L. N.. Natural Computing for Simulation and Knowledge Discovery. 1. ed. Hershey, PA: IGI-Global, 2013. v. 1. 326p .

3.
DE CASTRO, L. N.. Nature-Inspired Computing Design, Development, and Applications. 1. ed. Hershey: IGI-Global, 2012. v. 1. 435p .

4.
DE CASTRO, L. N.. Computação Natural: Uma Jornada Ilustrada. 1. ed. São Paulo: Livraria da Física, 2010. v. 1. 258p .

5.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. (Org.) ; KNIDEL, H. (Org.) . Proceedings of the 6th International Conference on Artificial Immune Systems. 1. ed. Springer-Verlag, 2007. v. 1. 438p .

6.
DE CASTRO, L. N.. Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms, and Applications. 1. ed. Boca Raton: CRC Press, LLC, 2006. v. 1.

7.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. (Org.) . Recent Developments in Biologically Inspired Computing. 1. ed. Hershey: Idea Group Incorporation (IGI), 2004. v. 1. 436p .

8.
DE CASTRO, L. N.; TIMMIS, J. I. . Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach. 1. ed. Londres: Springer-Verlag, 2002. 385p .

Capítulos de livros publicados
1.
Pasti, Rodrigo ; Politi, Alexandre Alberto ; Von Zuben, Fernando José ; Nunes de Castro, Leandro . Biogeographic Computation as Information Processing in Ecosystems. Advances in Systems Analysis, Software Engineering, and High Performance Computing. 1ed.: IGI Global, 2018, v. , p. 127-161.

2.
DA CUNHA, DANILO S. ; XAVIER, RAFAEL S. ; Ferrari, Daniel G. ; de Castro, Leandro N. . Bacterial Colony Algorithms Applied to Association Rule Mining in Static Data and Streams. Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2018, v. 1, p. 525-533.

3.
DE CASTRO, L. N.. Computação e Desinformação: Tecnologias de Detecção de Desinformação Online. In: Diogo Rais. (Org.). Fake News: A Conexão entre a Desinformação e o Direito. 1ed.São Paulo: Thomson Reuters, 2018, v. 1, p. 61-74.

4.
Filho, José Ahirton Batista Lopes ; Pasti, Rodrigo ; de Castro, Leandro Nunes . Gender Classification of Twitter Data Based on Textual Meta-Attributes Extraction. Advances in Intelligent Systems and Computing. 1ed.: Springer International Publishing, 2016, v. , p. 1025-1034.

5.
Navarro, María ; Caetano, Marcelo ; Bernardes, Gilberto ; de Castro, Leandro Nunes ; CORCHADO, JUAN MANUEL . Automatic Generation of Chord Progressions with an Artificial Immune System. In: Colin Johnson; Adrian Carballal; João Correia. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2015, v. 9027, p. 175-186.

6.
Felix, Rafael ; da Silva, Leandro Augusto ; de Castro, Leandro Nunes . Thresholding the Courtesy Amount of Brazilian Bank Checks Using a Local Methodology. Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2015, v. , p. 213-221.

7.
da Cunha, Danilo Souza ; Xavier, Rafael Silveira ; de Castro, Leandro Nunes . A Bacterial Colony Algorithm for Association Rule Mining. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2015, v. , p. 96-103.

8.
SZABO, ALEXANDRE ; Delgado, Myriam Regattieri ; de Castro, Leandro Nunes . A Particle Swarm Clustering Algorithm with Fuzzy Weighted Step Sizes. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2015, v. , p. 87-95.

9.
Cruz, Dávila Patrícia Ferreira ; Maia, Renato Dourado ; da Silva, Leandro Augusto ; de Castro, Leandro Nunes . A Bee-Inspired Data Clustering Approach to Design RBF Neural Network Classifiers. Advances in Intelligent Systems and Computing. 1ed.: Springer International Publishing, 2014, v. , p. 545-552.

10.
Abilhoa, Willyan Daniel ; de Castro, Leandro Nunes . TKG: A Graph-Based Approach to Extract Keywords from Tweets. Advances in Intelligent Systems and Computing. 1ed.: Springer International Publishing, 2014, v. , p. 425-432.

11.
DE CASTRO, L. N.. Algoritmos Imunoinspirados. In: António Gaspar-Cunha; Ricardo Takahashi; Carlos Henggeler Antunes. (Org.). Manual de Computação Evolutiva e Metaheurística. 1ed.Coimbra: Imprensa da Universidade de Coimbra/Editora da Universidade Federal de Minas Gerais, 2013, v. 1, p. 107-140.

12.
SZABO, ALEXANDRE ; de Castro, Leandro Nunes ; Delgado, Myriam Regattieri . A Constructive Particle Swarm Algorithm for Fuzzy Clustering. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2012, v. , p. 390-398.

13.
Ferrari, Daniel G. ; de Castro, Leandro Nunes . Clustering Algorithm Recommendation: A Meta-learning Approach. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2012, v. , p. 143-150.

14.
da Cunha, Danilo Souza ; de Castro, Leandro Nunes . Evolutionary and Immune Algorithms Applied to Association Rule Mining. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2012, v. , p. 628-635.

15.
XAVIER, R. S. ; DE CASTRO, L. N. . A Computer Algorithm to Simulate Molecular Replication. In: António Gaspar-Cunha; Ricardo Takahashi; Gerald Schaefer; Lino Costa. (Org.). Soft Computing in Industrial Applications. 1ed.Berlin: Springer, 2011, v. 1, p. 195-208.

16.
DE CASTRO, L. N.; CLARO, J. A. S. ; LAMBERTI JUNIOR, C. ; CARBALLO, S. G. . Plano de Negócios e Incubação de Micro-Empresas de Base Tecnológica: Indicadores de Desempenho da Incubadora de Empresas de Santos. In: José Alberto dos Santos Claro. (Org.). Contexto Regional da Baixada Santista. 1ed.Santos: Leopoldianum, 2010, v. 1, p. -.

17.
Covões, Thiago F. ; Hruschka, Eduardo R. ; Castro, Leandro N. ; Santos, Átila M. . A Cluster-Based Feature Selection Approach. In: Emilio Corchado, Xindong Wu, Erkki Oja, Álvaro Herrero, Bruno Baruque. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2009, v. , p. 169-176.

18.
DE CASTRO, L. N.; SOUZA, J. S. ; BEZERRA, G. B. . Engenharia Imunológica e Cognição: Da Natureza a Solução de Problemas de Engenharia. In: João Queiroz; Ângelo Conrado Loula; Ricardo Ribeiro Gudwin. (Org.). Computação, Cognição, Semiose. Salvador: Editora da Universidade Federal da Bahia, 2008, v. , p. 265-284.

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SHERAFAT, V. ; DE CASTRO, L. N. ; HRUSCHKA, E. R. . The Influence of Pheromone and Adaptive Vision on the Standard Ant Clustering Algorithm. In: L. N. de Castro and Fernando J. Von Zuben. (Org.). Recent Developments in Biologically Inspired Computing. 1ed.Hershey: Idea Group Incorporation (IGI), 2004, v. , p. 207-234.

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Textos em jornais de notícias/revistas
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2.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. . Vendendo para pessoas e não para computadores. Revista E-Commerce Brasil, Vitória, ES, p. 10 - 13, 01 fev. 2012.

3.
FREITAS, J. P. ; DE CASTRO, L. N. ; KNIDEL, H. . Computação Inspirada na Natureza. Brasil Econômico, São Paulo, p. 18 - 19, 12 mar. 2010.

4.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. . Brazil designers develop coffee classifier machine. Reuters, Estados Unidos, 23 nov. 2009.

5.
DE CASTRO, L. N.. Computação Natural. Jornal A Tribuna, p. B-4, 11 nov. 2006.

6.
DE CASTRO, L. N.. CNPq Aprova Projetos de Pesquisa. Jornal A Tribuna, Santos, p. A-7, 30 abr. 2005.

7.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . Sistemas Imunológicos Artificiais. Ciência Hoje, Rio de Janeiro, p. 20 - 25, 01 jun. 2004.

8.
NASCIMENTO, P. C. ; VON ZUBEN, F. J. ; DE CASTRO, L. N. . Sistema Imunológico Artificial Põe Ciência no Limiar do Conhecimento. Jornal da Unicamp, p. 03 - 03.

9.
SUGIMOTO, L. ; VON ZUBEN, F. J. ; DE CASTRO, L. N. . Pesquisadores Bio-Inspirados. Jornal da Unicamp, Unicamp.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
CLARO, CRISTINA FÁTIMA ; LIMA, ANA CAROLINA E. S. ; de Castro, Leandro N. . Predicting Temperament using Keirsey?s Model for Portuguese Twitter Data. In: 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 2018, Funchal. Proceedings of the 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 2018. p. 250-256.

2.
ULIANA, RONIE M. ; DE CASTRO, L. N. . Identificação de Fronteiras de Carreiras Usando de Compressão de Fluxo em Grafos. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2018, João Pessoa. Anais do CBA 2018, 2018. v. 1. p. 1-10.

3.
CUNHA, D. S. ; DE CASTRO, L. N. . Evolutionary and Immune Algorithms Applied to Association Rule Mining in Static and Stream Data. In: Congress on Evolutionary Computation, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the Congress on Evolutionary Computation, 2018. v. 1. p. 2561-2568.

4.
LIMA, ANA CAROLINA E. S. ; de Castro, Leandro N. . Predicting Temperament from Twitter Data. In: 2016 5th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAIAAI), 2016, Kumamoto. 2016 5th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI). v. 1. p. 599-605.

5.
MASUTTI, THIAGO A. S. ; de Castro, Leandro Nunes . TSPoptBees: A Bee-Inspired Algorithm to Solve the Traveling Salesman Problem. In: 2016 5th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAIAAI), 2016, Kumamoto. 2016 5th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI). v. 1. p. 593-598.

6.
CRUZ, DÁVILA P. F. ; POLITI, ALEXANDRE A. ; CUNHA, DANILO ; Castro, Leandro N. de ; MAIA, RENATO D. . A Bee-Inspired Multiobjective Optimization Clustering Algorithm. In: Modelling, Simulation and Identification / 841: Intelligent Systems and Control, 2016, Campinas. Modelling, Simulation and Identification / 841: Intelligent Systems and Control. Calgary: ACTAPRESS.

7.
MASUTTI, THIAGO A. S. ; Castro, Leandro N. de . Parameter Analysis of a Bee-Inspired Algorithm to Solve the Traveling Salesman Problem. In: Modelling, Simulation and Identification / 841: Intelligent Systems and Control, 2016, Campinas. Modelling, Simulation and Identification / 841: Intelligent Systems and Control. Calgary: ACTAPRESS.

8.
BORGES, PAULO RENATO SOARES ; SILVEIRA, ISMAR ; Castro, Leandro N. de . Reconhecimento de Dígitos Manuscritos em Vídeos Educacionais Utilizando Florestas Aleatórias. In: Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2016, Uberlandia, 2016. p. 980-989.

9.
SILVA JUNIOR, E. M. ; MAIA, R. D. ; CRUZ, DÁVILA P. F. ; DE CASTRO, L. N. . Improvements for cOptBees Clustering Algorithm. In: XXI Congresso Brasileiro de Automática - CBA2016, 2016, Vitória. Anais do XXI Congresso Brasileiro de Automática, 2016. v. 1. p. 803-808.

10.
DA CUNHA, DANILO S. ; XAVIER, RAFAEL S. ; Ferrari, Daniel G. ; de Castro, Leandro N. . Association rule mining using a bacterial colony algorithm. In: 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LACCI), 2015, Curitiba. 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LA-CCI). v. 1. p. 1.

11.
POLITI, ALEXANDRE A. ; ZAMBONI, LINCOLN C. ; Pasti, Rodrigo ; de Castro, Leandro N. . An optimization model for the indoor access point placement problem with different types of obstacles. In: 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LACCI), 2015, Curitiba. 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LA-CCI). v. 1. p. 1.

12.
FERREIRA, P. H. M. C. ; DE CASTRO, L. N. . Extracting IDS Rules from Honeypot Data: A Decision Tree Approach. In: International Conference in Information Security and Digital Forensics, 2014, Thessaloniki. Proceedings of the International Conference in Information Security and Digital Forensics. Washington: SDIWC, 2014. p. 97-109.

13.
CRUZ, DAVILA PATRICIA FERREIRA ; Maia, Renato Dourado ; de Castro, Leandro Nunes . Parametric sensitivity analysis of cOptBees optimal clustering algorithm. In: 2014 14th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2014, Okinawa. 2014 14th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. p. 168-173.

14.
CRUZ, DAVILA PATRICIA FERREIRA ; Maia, Renato Dourado ; SZABO, ALEXANDRE ; de Castro, Leandro Nunes . A bee-inspired algorithm for optimal data clustering. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2013, Cancun. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2013. p. 3140-3147.

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IZIDORO, VENYTON N. L. ; de Castro, Leandro Nunes ; LOULA, ANGELO CONRADO . A genetic-evolutionary model to simulate population dynamics in the Calangos game. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2013, Cancun. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2013. p. 277-283.

16.
CALMON, J. H. S. ; LOULA, A. C. ; DE CASTRO, L. N. ; ROCHA, P. L. B. ; EL-HANI, C. N. . Computational Modeling for a Creature Editor in the Educational Game Calangos. In: Simpósio Brasileiro de Games e Entretenimento Digital (SBGAMES), 2013, São Paulo. Proceedings do SBGAMES 2013, 2013. p. 156-165.

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CUNHA, DANILO SOUZA DA ; CASTRO, LEANDRO NUNES DE . Bioinspired Algorithms Applied to Association Rule Mining in Electronic Commerce Databases. In: 2013 BRICS Congress on Computational Intelligence & 11th Brazilian Congress on Computational Intelligence (BRICSCCI & CBIC), 2013, Ipojuca. 2013 BRICS Congress on Computational Intelligence and 11th Brazilian Congress on Computational Intelligence. p. 189-2.

18.
Ferrari, Daniel G. ; Castro, Leandro N. de . New Genetic Operators for the Evolutionary Algorithm for Clustering. In: 2013 BRICS Congress on Computational Intelligence & 11th Brazilian Congress on Computational Intelligence (BRICSCCI & CBIC), 2013, Ipojuca. 2013 BRICS Congress on Computational Intelligence and 11th Brazilian Congress on Computational Intelligence. p. 55-60.

19.
LIMA, ANA C.E.S. ; Castro, Leandro N. de . Multi-label Semi-supervised Classification Applied to Personality Prediction in Tweets. In: 2013 BRICS Congress on Computational Intelligence & 11th Brazilian Congress on Computational Intelligence (BRICSCCI & CBIC), 2013, Ipojuca. 2013 BRICS Congress on Computational Intelligence and 11th Brazilian Congress on Computational Intelligence. p. 195-199.

20.
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GOMES, L. C. T. ; DE SOUSA, J. S. ; BEZERRA, G. B. ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. . Copt-aiNet and the Gene Ordering Problem. In: Second Brazilian Workshop on Bioinformatics, 2003, Macaé/RJ. Anais do WOB 2003, 2003.

102.
FARIA, B. G. ; DE CASTRO, L. N. . Parameter Identification of an Airship Model Using Evolution Strategies. In: Congress on Evolutionary Computation, 2003, Canberra. Proc. do CEC 2003, 2003. v. 02. p. 1493-1499.

103.
P. A. Vargas ; DE CASTRO, L. N. ; MICHELAN, R. ; VON ZUBEN, F. J. . Implementation of an Immuno-Genetic Network on a Real Khepera II Robot. In: Congress on Evolutionary Computation, 2003, Canberra. Proc. do CEC 2003, 2003. v. 01. p. 420-426.

104.
DE CASTRO, L. N.. The Immune Response of na Artificial Immune Network (aiNet). In: Congress on Evolutionary Computation, 2003, Canberra. Proc. do CEC 2003, 2003. v. 01. p. 146-153.

105.
DE CASTRO, L. N.. Immune Engineering: A Personal Account. In: II Workshop on Computational Intelligence and Semiotics, 2002, São Paulo. Proceedings do II WCIS (CD ROM), 2002.

106.
DE CASTRO, L. N.; TIMMIS, J. I. . Hierarchy and Convergence of Immune Networks: Basic Ideas and Preliminary Results. In: I International Conference on Artificial Immune Systems, 2002, Canterbury, Kent. Proceedings do ICARIS 2002. Canterbury: UKC, 2002. v. 1. p. 231-240.

107.
P. A. Vargas ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. . Artificial Immune Systems as Complex Adaptive Systems. In: International Conference on Artificial Immune Systems, 2002, Canterbury, Kent. Proceedings do ICARIS 2002. Canterbury: UKC, 2002. v. 1. p. 115-123.

108.
M. Ayara ; Jon Timmis ; R. de Lemos ; DE CASTRO, L. N. ; R. Duncan . Negative Selection: How to Generate Detectors. In: International Conference on Artificial Immune Systems, 2002, Canterbury, Kent. Proceedings do ICARIS 2002. Canterbury: UKC, 2002. v. 1. p. 89-98.

109.
DE CASTRO, L. N.. Immune, Swarm, and Evolutionary Algorithms Part I: Basic Models. In: International Conference on Neural Information Processing, 2002, Singapura. Proceedings do ICONIP 2002, 2002. v. 3. p. 1464-1468.

110.
DE CASTRO, L. N.. Comparing Immune and Neural Networks. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 2002, Porto de Galinhas. Proceedings do IEEE SBRN 2002, 2002. p. 250-255.

111.
DE CASTRO, L. N.; J. Timmis . An Artificial Immune Network for Multimodal Function Optimization. In: International Conference on Evolutionary Computation, 2002, Honolulu, Hawaii. Proceedings do IEEE ICEC 2002, 2002. v. 1. p. 699-674.

112.
P. A. Vargas ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. . Mapping Artificial Immune Systems into Learning Classifier Systems. In: 5th International Workshop on Learning Classifier Systems, IWLCS 2002, 2002, Granada. Lecture Notes on Artificial Intelligence. New York: Springer-Verlag, 2002. v. 2661. p. 163-186.

113.
DE CASTRO, L. N.. Immune, Swarm, and Evolutionary Algorithms Part II: Philosophical Comparisons. In: International Conference on Neural Information Processing, 2002, Singapura. Proceedings do ICONIP 2002, 2002. v. 3. p. 1469-1473.

114.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . An Immunological Approach to Initialize Feedforward Neural Network Weights. In: International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms, 2001, Praga. Proceedings do ICANNGA 2001, 2001. v. 1. p. 126-129.

115.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . A Pruning Self-Organizing Algorithm to Select Centers of Radial Basis Function Neural Network. In: International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms, 2001, Praga. Proceedings do ICANNGA 2001, 2001. v. 1. p. 114-117.

116.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . An Immunological Approach to Initialize Centers of Radial Basis Function Neural Networks. In: Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2001, Rio de Janeiro. Anais do CBRN, 2001. p. 79-84.

117.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . The Clonal Selection Algorithm with Engineering Applications. In: Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2000, Las Vegas. Proceedings of GECCO 2000 (Workshop Proceedings), 2000. v. 1. p. 36-37.

118.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . An Evolutionary Immune Network for Data Clustering. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 2000, Rio de Janeiro. Proceedings do IEEE SBRN 2002, 2000. p. 84-89.

119.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . Neural Networks with Adaptive Activation Functions: A Second Order Approach. In: International Symposium on the Synthesis and Analysis of Information Systems, 1999, Orlando. Proceedings do SCI/ISAS 1999, 1999. v. 3. p. 574-581.

120.
DE CASTRO, L. N.; Ramirez ; Gomide ; VON ZUBEN, F. J. . Hybrid Tuning of Activation Functions in Feedforward Networks. In: International Joint Conference on Neural Networks, 1999, Washington. Proceedings do IEEE IJCNN 1999, 1999. v. 6. p. 4263-4267.

121.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . An Improving Pruning Technique with Restart for the Kohonen Self-Organising Feature Map. In: International Joint Conference on Neural Networks, 1999, Washington. Proceedings do IEEE IJCNN 1999, 1999. v. 3. p. 1916-1919.

122.
Iyoda ; DE CASTRO, L. N. ; Gomide ; VON ZUBEN, F. J. . Evolutionary Design of Neuro-Fuzzy Networks for Pattern Classification. In: Congress om Evolutionary Computation, 1999, Washington. Proceedings do IEEE CEC 1999, 1999. v. 2. p. 1237-1244.

123.
LIMA, W. S. ; DE CASTRO, L. N. ; Ohishi . Mapa Auto-Organizável Não-Paramétrico para Detecção da Influência Climática na Previsão de Carga. In: Simposio Nacional de Producao e Transmissao de Energia Eletrica, 1999, Foz do Iguacu. Anais do SNPTEE, 1999.

124.
de Deus Jr ; DE CASTRO, L. N. ; Portugueis . Mapa Auto-Organizável Não-Paramétrico Aplicado a Decisão de Lógica Majoritária. In: Simposio Brasileiro de Automacao Inteligence, 1999, Sao Paulo. Anais do V SBAI, 1999. p. 150-155.

125.
DE CASTRO, L. N.; Iyoda ; Santos ; VON ZUBEN, F. J. . Redes Neurais Construtivas: Uma Abordagem Comparativa. In: Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 1999, Belo Horizonte. Anais do IV CBRN, 1999. p. 102-107.

126.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . A Hybrid Paradigm for Weight Initialisation in Supervised Feedforward Neural Network Learning. In: International Computer Symposium, 1998, Tainan. Proceedings do ICS 1998 (Workshop on Artificial Intelligence), 1998. p. 30-37.

127.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. ; MARTINS, W. . Hybrid and Constructive Learning Applied to a Prediction Problem in Agriculture. In: International Joint Conference on Neural Networks, 1998, Anchorage. Proceedings do IEEE IJCNN 1998, 1998. v. 3. p. 1932-1936.

128.
DE CASTRO, L. N.; Iyoda ; VON ZUBEN, F. J. ; Gudwin . Feedforward Neural Network Initialisation: an Evolutionary Approach. In: Simposio Brasileiro de Redes Neurais, 1998, Belo Horizonte. Proceedings do IEEE SBRN 1998, 1998. p. 43-48.

129.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . Uma Abordagem Simples e Robusta para Inicialização de Pesos em Redes de Múltiplas Camadas. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1998, Belo Horizonte. Anais do IEEE SBRN 1998, 1998. p. 97-102.

130.
DE CASTRO, L. N.; LIMA, W. S. ; MARTINS, W. . Classificador Neural para Previsão de Carga a Curto Prazo. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Goiânia. Proceedings do IEEE SBRN 1997, 1997. p. 68-70.

131.
DE CASTRO, L. N.; LIMA, W. S. ; MARTINS, W. . Redes Neurais Artificiais Aplicadas a Previsão de Produtividade de Soja. In: Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Florianópolis. Anais do CBRN, 1997. p. 308-312.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
DE CASTRO, L. N.; PINTO, S. C. D. ; SOUZA, H. R. ; KNIDEL, H. . Zaifo Target System: A Computer Vision Tracking System for High-Performance Swimmers. In: International Congress of Complex Systems in Sports, 2008, Madeira. Anais do International Congress of Complex Systems in Sports, 2008. p. 132-133.

2.
SOUZA, H. R. ; CAMPANICO, J. ; ALMEIDA, F. O. F. ; DE CASTRO, L. N. . Velaqua: A Robot to Acquire Data of Subaquatic Swimming. In: International Congress of Complex Systems in Sport, 2008, Madeira. Anais do International Congress of Complex Systems in Sport, 2008. p. 130-130.

3.
BONFIM, D. M. ; DE CASTRO, L. N. . FranksTree: A Genetic Programming Approach to Evolve Derived Bracketed L-Systems. In: International Conference on Natural Computation, 2005, Changsha. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer-Verlag, 2005. v. 3610. p. 1275-1278.

4.
KNIDEL, H. ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. . RABNET: A Real-Valued Antibody Network for Data Clustering. In: Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2005, Washington D. C.. Proceedings do GECCO 2005, 2005. p. 371-372.

5.
BEZERRA, G. B. ; DE CASTRO, L. N. . A Hybrid Approach for Gene Expression Data Clustering. In: International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2003, Ribeirão Preto. ICOBICOBI Abstracts [On line], 2003.

6.
DE SOUSA, J. S. ; GOMES, L. C. T. ; BEZERRA, G. B. ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. . Multiple Simultaneous Views for Microarray Gene Expression Data. In: International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 2003, Ribeirão Preto. ICOBICOBI Abstracts [On line], 2003.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
MAIA, R. D. ; PASTI, R. ; DE CASTRO, L. N. . Um Método Baseado em Recrutamento de Formigas para Introdução e Manutenção de Diversidade no Algoritmo PSO. In: Escola Luso Brasileira de Computação Evolutiva, 2009, Belo Horizonte. Anais da ELBCE 2009, 2009.

2.
DE CARVALHO, A. D. ; DE CASTRO, L. N. ; CARVALHO, M. A. P. ; DA SILVA, M. A. ; CUPIDO, R. G. R. ; MURATORI, S. L. . Redes Neurais Aplicadas na Previsão do Consumo de Energia Elétrica da Laminação a Frio da Cosipa. In: X Seminário de Automação de Processos, 2006, Belo Horizonte. Anais do X Seminário de Automação de Processos da ABM, 2006.

3.
SHERAFAT, V. ; DE CASTRO, L. N. . Inteligência Coletiva - Estudo e Aplicações em Análise de Dados. In: IV Encontro de Jovens Pesquisadores no Instituto de Física Gleb Wataghin, 2003, Campinas. Anais do IV Encontro de Jovens Pesquisadores no Instituto de Física Gleb Wataghin. Campinas: Unicamp, 2003. v. 1. p. 16-16.

4.
DE CASTRO, L. N.; MARRA, L. N. C. E. G. . Um Programa Computacional Para Especificação de Transformadores de Correntes Utilizados Na Proteção de Sistemas Elétricos.. In: IV Encontro de Iniciação Científica, 1995. Anais do IV Encontro de Iniciação Científica. Campo Grande-MS. v. Único. p. 148-148.

Artigos aceitos para publicação
1.
CRUZ, D. P. F. ; MAIA, R. D. ; DE CASTRO, L. N. . The Role of Information Acquisition and Processing in Decision Making by Individuals in Insect Colonies. SYSTEMS RESEARCH AND BEHAVIORAL SCIENCE, 2019.

2.
CRUZ, D. P. F. ; MAIA, R. D. ; DE CASTRO, L. N. . To Be The Same, or Not To Be The Same? The Core of Swarm Intelligence Algorithms. Evolutionary Intelligence, 2019.

3.
NAVARRO-CACERES, M. ; CAETANO, M. F. ; BERNARDES, G. ; DE CASTRO, L. N. ; CORCHADO, JUAN M. . ChordAIS: An Assistive System for the Generation of Chord Progressions with an Artificial Immune System. Swarm and Evolutionary Computation, 2018.

Apresentações de Trabalho
1.
DE CASTRO, L. N.. Algoritmos Analíticos para Big Data baseados em Computação Natural: História e Estudos de Caso. 2018. (Apresentação de Trabalho/Outra).

2.
DE CASTRO, L. N.. Natural Computing: The Grand Challenges and Two Case Studies. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

3.
DE CASTRO, L. N.. Análise de Sentimento no Twitter: Um Estudo de Caso no Comércio Eletrônico. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. . Na Nova Geração do E-Commerce os Produtos Encontrarão os Clientes. 2011. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

5.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. . Empreendedorismo Digital: Como Dados Viram Negócios. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

6.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. . Usando Ferramentas de Recomendação Inteligente para Aumento da Taxa de Conversão. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. . Como Oferecer aos Clientes o Que Nem Eles Sabiam que Desejavam?. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

8.
DE CASTRO, L. N.. Redes Sociais + Computação Natural + Mineração de Dados = Negócios. 2011. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

9.
DE CASTRO, L. N.. Mineração de Dados: Conceitos Básicos e Aplicações. 2011. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

10.
DE CASTRO, L. N.. Computação Natural: Uma Jornada Ilustrada. 2010. (Apresentação de Trabalho/Outra).

11.
DE CASTRO, L. N.. Agrupamento Evolutivo de Dados. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

12.
DE CASTRO, L. N.. Computação Natural Aplicada em Projetos Web. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

13.
DE CASTRO, L. N.. Computação Natural: Conceitos e Aplicações. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

14.
DE CASTRO, L. N.. LVCoN: O Laboratório Virtual em Computação Natural. 2009. (Apresentação de Trabalho/Outra).

15.
DE CASTRO, L. N.. Computação Evolutiva: Usando a Bio-Inspiração como Ferramenta de Solução de Problemas. 2009. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

16.
DE CASTRO, L. N.. Computação Natural: A Computação no Novo Milênio. 2009. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

17.
DE CASTRO, L. N.. Soluções Computacionais Inteligentes: Estudos de Caso. 2009. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

18.
MASUTTI, T. A. S. ; DE CASTRO, L. N. . A Neuro-Immune Algorithm to Solve the Capacitated Vehicle Routing Problem. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

19.
DE CASTRO, L. N.. Natural Computing: The Virtual Laboratory and Two Real World Applications. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

20.
DE CASTRO, L. N.. Applied AIS: A Roadmap of AIS Research in Brazil and Sample Applications. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções bibliográficas
1.
DE CASTRO, L. N.. Engenharia Imunológica: Desenvolvimento de Ferramentas Computationais Inspiradas em Sistemas Imunológicos Artificiais 2001 (Tese de Doutorado).

2.
DE CASTRO, L. N.. Análise e Síntese de Estratégias de Aprendizado para Redes Neurais Artificiais 1998 (Dissertação de Mestrado).

3.
DE CASTRO, L. N.. Redes Neurais Artificiais Aplicadas a Problemas da Agricultura 1996 (Projeto de Iniciação Científica).

4.
DE CASTRO, L. N.. Classificador Neural para Previsão de Carga a Curto Prazo 1996 (Projeto de Final de Curso).

5.
DE CASTRO, L. N.. Uma Ferramenta Computacional para Especificação de Transformadores de Corrente 1995 (Relatório de Iniciação Científica).

6.
DE CASTRO, L. N.. Conversor CC/CC em Topologia Buck 1993 (Projeto de Pesquisa).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
PASTI, R. ; SOUZA, H. R. ; DE CASTRO, L. N. . iForm/iLeads. 2017.

2.
PASTI, R. ; SOUZA, H. R. ; DE CASTRO, L. N. . Plataforma Analítica SOMMA. 2017.

3.
DE CASTRO, L. N.; CAMPELLO, R. J. G. B. ; VIZINE, A. L. ; FREITAS, L. R. ; BONFIM, D. M. ; PRIOR, A. K. F. ; MUNOZ, Y. J. . Comunidade Acadêmica Virtual Adaptativa (CAVA). 2007.

4.
DE CASTRO, L. N.; CAMPELLO, R. J. G. B. ; VIZINE, A. L. ; MUNOZ, Y. J. ; PRIOR, A. K. F. ; GOMES, B. ; PROFETA, M. T. ; BONFIM, D. M. ; COHEN, S. C. M. . Laboratório Virtual em Computação Natural (LVCoN). 2006.

5.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . Tutorial about Artificial Immune Systems. 2001.

6.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J. . Optimised Training Techniques for Feedforward Neural Networks. 1998.

Produtos tecnológicos
1.
PASTI, R. ; SOUZA, H. R. ; DE CASTRO, L. N. . SOMMA - Plataforma Analítica para Extração de Conhecimentos de Dados. 2016.

2.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. ; SOUZA, H. R. . TTV - Um Serviço de TV Social para Medição de Audiência. 2013.

3.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. ; CAETANO NETO, C. . TUILUX - Um Sistema de Recomendação para Comércio Eletrônico. 2011.

4.
KNIDEL, H. ; DE CASTRO, L. N. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; LORENA, A. C. . SISTEMA AUTOMÁTICO PARA CLASSIFICAÇÃO FÍSICA DE AMOSTRAS DE CAFÉ E PROCESSO PARA ANÁLISE DAS MESMAS. 2008.

Trabalhos técnicos
1.
DE CASTRO, L. N.. Fundamentals of Neurocomputing. 2003.

2.
DE CASTRO, L. N.. From Evolutionary Biology to Computing. 2002.

3.
P. A. Vargas ; Gudwin ; DE CASTRO, L. N. ; VON ZUBEN, F. J. . A Semiotic Analysis of Neuro-Immune-Endocrine Interactions. 2001.

4.
DE CASTRO, L. N.; Von Zuben . Artificial Immune Systems: Part II - A Survey of Applications. 2000.

5.
DE CASTRO, L. N.; Von Zuben . Artificial Immune Systems: Part I - Basic Theory and Applications. 1999.

6.
DE CASTRO, L. N.; Von Zuben . Optimized Training Techniques for Feedforward Neural Networks. 1998.

7.
DE CASTRO, L. N.. Projeto Elétrico Residencial. 1995.

8.
DE CASTRO, L. N.. Projeto Elétrico Rural. 1993.

9.
DE CASTRO, L. N.. Projeto Elétrico Rural. 1991.

Redes sociais, websites e blogs
1.
DE CASTRO, L. N.; LIMA, A. C. E. S. ; CRUZ, D. P. F. ; XAVIER, R. S. ; ALVES, R. F. ; SILVA, L. A. ; DE OLIVEIRA, P. P. B. . Computação Natural. 2015; Tema: Computação Natural. (Site).

2.
DE CASTRO, L. N.; LIMA, A. C. E. S. ; ALVES, R. F. ; XAVIER, R. S. ; FERRARI, D. G. ; SILVA, L. A. ; DE OLIVEIRA, P. P. B. . Twitter do Laboratório de Computação Natural (LCoN). 2015; Tema: Microblog do Laboratório de Computação Natural. (Rede social).


Demais tipos de produção técnica
1.
DE CASTRO, L. N.. Fundamentos Teóricos da Computação. 2015. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Slides do Curso).

2.
DE CASTRO, L. N.. Introdução as Redes Neurais Artificiais. 2014. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Slides do Curso).

3.
DE CASTRO, L. N.. A Nova Escola do Empreendedorsimo. 2013. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Slides do Curso).

4.
DE CASTRO, L. N.. Fundamentos de Computação Natural. 2012. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Slides do Curso).

5.
DE CASTRO, L. N.. Tutorial sobre Recomendação para Comércio Eletrônico. 2012. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Slides do Curso).

6.
DE CASTRO, L. N.. Mineração de Dados: Conceitos Básicos e Aplicações. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

7.
DE CASTRO, L. N.. International Journal of Natural Computing Research. 2010. (Editoração/Periódico).



Patentes e registros



Patente

A Confirmação do status de um pedido de patentes poderá ser solicitada à Diretoria de Patentes (DIRPA) por meio de uma Certidão de atos relativos aos processos
1.
 KNIDEL, H. ; DE CASTRO, L. N. ; LORENA, A. C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Sistema automático para classificação física de amostras de café e processo para análise das mesmas. 2010, Brasil.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: PI08049033, título: "Sistema automático para classificação física de amostras de café e processo para análise das mesmas" , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial. Depósito: 27/07/2010


Desenho industrial
1.
 DE CASTRO, L. N. . SISTEMA AUTOMÁTICO PARA CLASSIFICAÇÃO FÍSICA DE AMOSTRAS DE CAFÉ E PROCESSO PARA ANÁLISE DAS MESMAS. 2008, Brasil.
Patente: Desenho Industrial. Número do registro: PI0804903-3, data de registro: 18/11/2008, título: "SISTEMA AUTOMÁTICO PARA CLASSIFICAÇÃO FÍSICA DE AMOSTRAS DE CAFÉ E PROCESSO PARA ANÁLISE DAS MESMAS" . Instituição(ões) financiadora(s): Fapesp/NatComp Informática e Produtos Eletrônicos LTDA.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
CARVALHO, M. A. G.; DE CASTRO, L. N.; COELHO, G. P.; MARTINS, P. S.; SILVA, C. G.. Participação em banca de Queila V. Martins de Souza Teixeira. Análise de Imagens de Folhas de Tabaco Afetadas por CVC Via Técnicas de Ranqueamento e Re-ranqueamento. 2018. Dissertação (Mestrado em Interdisciplinar em Ciências Humanas e Sociais Aplicadas) - Universidade Estadual de Campinas.

2.
DE CASTRO, L. N.; VIZINE, A. L.; SILVA, L. A.; MUSTARO, P. N.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Cristina Fátima Claro. Um Estudo de Caso sobre o Modelo de Temperamento de Keirsey. 2018. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

3.
GIESBRECHT, M.; BOTTURA, C. P.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Alexander Robles. Métodos Evolutivos e de Subespaços para Identificação de Sistemas Multivariáveis Lentamente Variantes no Tempo. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

4.
DE CASTRO, L. N.; RUIVO, E. L. P.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Ronie Miguel Uliana. Identificação de Comportamento em Carreiras Profissionais usando Técnicas de Ciência de Redes. 2018. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

5.
COELHO, G. P.; DE CASTRO, L. N.; SILVA, A. E. A.. Participação em banca de Jorge Andrés Bueno Barajas. Ferramentas de Aprendizado de Máquina para tratar Concept Drift na Previsão de Material Particulado. 2018. Dissertação (Mestrado em Interdisciplinar em Ciências Humanas e Sociais Aplicadas) - Universidade Estadual de Campinas.

6.
JORGE, A. M. G.; DE CASTRO, L. N.; PARDO, T. A. S.; MATSUBARA, E. T.. Participação em banca de João Vítor Antunes Ribeiro. Exploração de informações contextuais para enriquecimento semântico em representações de textos. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação-USP São Carlos.

7.
FRANCA, F. O.; MEDEIROS, D. M. R.; VIZINE, A. L.; MARTINS JUNIOR, D. C.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Cassia de Souza Carvalho. Um Modelo Explícito de Sistema de Recomendação Utilizando Informações Externas. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

8.
FRANCA, F. O.; CHALCO, J. P. M.; DE CASTRO, L. N.; MEDEIROS, D. M. R.; VIZINE, A. L.. Participação em banca de Éric Tadeu Camacho de Oliveira. Análise sobre Comunidades em Redes Artificiais: Detecção, Propriedades, e Estimação de Desempenho. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

9.
DE CASTRO, L. N.; MONTEIRO, L. H. A.; AZEVEDO, C. R. B.; PASTI, R.. Participação em banca de Alexandre Alberto Politi. Um Estudo sobre a Radiação Adaptativa em Ecossistemas Artificiais Variantes no Tempo. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

10.
CARVALHO, M. A. G.; PEDRINI, H.; SILVA, C. G.; DE CASTRO, L. N.; MEIRA, L. A. A.. Participação em banca de Kauê Tartarotti Nepomuceno Duarte. Contribuições em Análise de Textura para fins de Segmentação de Imagens Digitais. 2017. Dissertação (Mestrado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

11.
FRANCA, F. O.; BATAGELO, H. C.; FERRARI, D. G.; MEDEIROS, D. M. R.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Karine da Silva Miras de Araujo. Neuroevolução para Construção de uma Estratégia Genérica no Ambiente EvoMan. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

12.
SILVA, L. A.; DE CASTRO, L. N.; PASTI, R.; OMAR, N.; KITANI, E. C.. Participação em banca de Leandro Juvêncio Moreira. Classificação de Dados Combinando Mapas Auto-Organizáveis com Vizinho Informativo mais Próximo. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

13.
BATISTA, G. H. A. P. A.; JORGE, A. M. G.; PRATI, R. C.; MONARD, M. C.; DOMINGUES, M. A.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Renan de Padua. Pós-processamento de Regras de Associação via Redes e Propagação de Rótulos. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação-USP São Carlos.

14.
DE OLIVEIRA, P. P. B.; OMAR, N.; BARBOSA, V. C.; DE CASTRO, L. N.; SANTOS, C. L. R.. Participação em banca de Maurício Verardo da Costa. Representando Famílias de Autômatos Celulares por Meio de Templates. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

15.
DE CASTRO, L. N.; PIOLTI, M. I. L. B.; BUENO, P. M. S.; OMAR, N.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Pedro Henrique Matheus da Costa Ferreira. Análise de Dados de Bases de Honeypots: Estatística Descritiva e Regras de IDS. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

16.
CARVALHO, M. A. G.; BARREIRA, A. A.; SHIN-TING, W.; DE CASTRO, L. N.; MARTIN, P. S.. Participação em banca de Lucas Cerqueira Rodrigues. Sistema Computacional de Medidas de Colorações Humanas para Exame Médico de Sudorese. 2015. Dissertação (Mestrado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

17.
DE CASTRO, L. N.; PASTI, R.; MUSTARO, P. N.; FERRARI, D. G.; SILVEIRA, I. F.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de José Ahirton Batista Lopes Filho. Classificação de Gênero em Dados do Twitter baseada na Extração de Meta-Atributos Textuais. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

18.
DE CASTRO, L. N.; MAIA, R. D.; SILVA, L. A.; ATTUX, R. R. F.. Participação em banca de Dávila Patrícia Ferreira Cruz. Agrupamento e Classificação de Dados utilizando um Algoritmo Inspirado no Comportamento de Abelhas. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

19.
DE CASTRO, L. N.; SILVA, L. A.; OMAR, N.; CARVALHO, M. A. G.. Participação em banca de Rafael Félix Alves. Uma Metodologia de Binarização para Áreas de Imagens de Cheque Utilizando Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

20.
CAMILO JUNIOR, C. G.; ROSA, T. C.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Luiz Mário Lustosa Pascoal. Um Método Social-Evolucionário para Composição de uma Função de Similaridade Adequada à Recomendação de Eventos. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás.

21.
STUMP, S. M. D.; PEREIRA, S. L.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Paulo Cesar da Costa. Análise Fractal de Formas Urbanas: Estudo sobre a Dimensão Fractal e o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM). 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

22.
DE CASTRO, L. N.; DE OLIVEIRA, P. P. B.; FRANCA, F. O.; OMAR, N.; CARVALHO, M. A. G.. Participação em banca de Willyan Daniel Abilhoa. Um Método para Extração de Palavras-Chave de Documentos Representados em Grafos. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

23.
LOULA, A. C.; DE CASTRO, L. N.; ROCHA JUNIOR, J. B.. Participação em banca de Rafael Glauber Nascimento e Silva. Sistema de Recomendação baseado em Conteúdo Textual: Avaliação e Comparação. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal da Bahia.

24.
DE CASTRO, L. N.; OMAR, N.; SENGER, H.. Participação em banca de Danilo Souza da Cunha. Evolução de Regras de Associação para Recomendação de Produtos em Comércio Eletrônico. 2013. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

25.
DE CASTRO, L. N.; PRATI, R. C.; MUSTARO, P. N.. Participação em banca de Ana Carolina Espírito Santo Lima. Análise de Sentimento e Desambiguação no Contexto da TV Social. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

26.
DE CASTRO, L. N.; VALIM FILHO, A. R. A.; DELGADO, M. R. B. S.. Participação em banca de Luiz Antonio Carraro. Algoritmo de Seleção Clonal para Minimização de Rearranjos em Operações de Pilhas de Contêineres. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

27.
LORENA, A. C.; DE CASTRO, L. N.; SATO, J. R.. Participação em banca de Paulo Henrique Pisani. Algoritmos Imunológicos Aplicados na Detecção de Intrusões com Dinâmica da Digitação. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.

28.
DE CASTRO, L. N.; MUSTARO, P. N.; LOULA, A. C.. Participação em banca de Venyton Nathan Leandro Izidoro. Algoritmos Evolutivos Aplicados ao Estudo da Influência Genética na Fase 4 do Jogo Calangos. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

29.
CARVALHO, M. A. G.; LOTUFO, R. A.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Anselmo Castelo Branco Ferreira. Um Estudo Comparativo de Segmentação de Imagens por Aplicações do Corte Normalizado em Grafos. 2011. Dissertação (Mestrado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

30.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J.; TINOS, R.; DELBEM, A. C. B.; Ferreira, Paulo Augusto Valente. Participação em banca de André Ricardo Gonçalves. Otimização em ambientes dinâmicos com variáveis contínuas empregando algoritmos de estimação de distribuição. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

31.
DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Luneque Del Rio de Souza e Silva Junior. Roteamento em redes embutidas utilizando otimização por colônia de formigas. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia Eletrônica) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro.

32.
DE CASTRO, L. N.; da Silva, Leandro Augusto; Zuben, Fernando José. Participação em banca de Diego Gadens dos Santos. Um algoritmo de vida artificial para agrupamento de dados em ambientes dinâmicos. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

33.
DE CASTRO, L. N.; Filho, Arnaldo R De Aguiar V; DELGADO, M. R. B. S.. Participação em banca de Luiz Antonio Carraro. Uma Ferramenta de Planejamento Bioinspirada para o Problema de Empilhamento de Conteineres. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

34.
DE OLIVEIRA, P. P. B.; DE CASTRO, L. N.; SILVA FILHO, A. C. R.. Participação em banca de Rodrigo da Silva Freitas. Explorando a Noção de Reversibilidade Parcial de Autômatos Celulares Elementares em Reticulados Cíclicos. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

35.
BASTOS FILHO, C. J. A.; DE CASTRO, L. N.; LIMA NETO, F. B.; BERNARDINO JUNIOR, F. M.. Participação em banca de Murilo Rebelo Pontes. Otimização Por Enxame de Partículas Utilizando Clãs com Comportamento Adaptativo. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Computação) - Universidade de Pernambuco.

36.
OMAR, N.; PIMENTEL, E. P.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Guilherme Barbosa Ratola. Ferramenta para Acompanhamento do Processo de Ensino-Aprendizagem de Programação de Computadores Utilizando o Método de Aprendizagem por Competências. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

37.
DE CASTRO, L. N.; DE OLIVEIRA, P. P. B.; CAMINHAS, W. M.. Participação em banca de Alexandre Szabo. Agrupamento e Classificação de Dados usando Enxame de Partículas. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

38.
DE CASTRO, L. N.; DE OLIVEIRA, P. P. B.; GOMES, L. C. T.. Participação em banca de Ederson Borges. Um Novo Algoritmo Imunológico para Agrupamento de Dados. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

39.
DE CASTRO, L. N.; LIMA, C. A. M.; CARVALHO, M. A. G.. Participação em banca de Ana Karina Fontes Prior. Inteligência de Enxame Aplicada a Mineração de Textos da Web. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

40.
DE CASTRO, L. N.; da Silva, Leandro Augusto; CARVALHO, M. A. G.. Participação em banca de Rafael Silveira Xavier. Replicadores Computacionais. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

41.
MARENGONI, M.; DE CASTRO, L. N.; MARANA, A. N.. Participação em banca de Valmir Fernandes Junior. Detecção de Rastreamento de Íris para Implementação de Interface Homem-Computador. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

42.
DE OLIVEIRA, P. P. B.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Angelo Schranko de Oliveira. Algumas propriedades de autômatos celulares unidimensionais conservativos e reversíveis. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

43.
OMAR, N.; DE CASTRO, L. N.; PIMENTEL, E. P.. Participação em banca de Guilherme Barbosa Ratola. Ferramenta para Acompanhamento do Processo de Aprendizagem de Programação de Computadores. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

44.
DE OLIVEIRA, P. P. B.; DE CASTRO, L. N.; SILVA FILHO, A. C. R.. Participação em banca de Rodrigo da Silva Freitas. Utilização de Autômatos Celulares Parcialmente Reversíveis em Criptografia. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

45.
YAMAKAMI, A.; DE CASTRO, L. N.; MORETTI, A. C.; VON ZUBEN, F. J.. Participação em banca de Priscila Cristina Berbert. Sistema Imunológico Artificial para Otimização Multiobjetivo. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - DCA/FEEC/Unicamp.

46.
DE OLIVEIRA, P. P. B.; DE CASTRO, L. N.; SILVA, L.. Participação em banca de Fernando Faria. Autômatos Celulares Não-Uniformes, com Conexões Não-Locais, no Problema da Classificação de Densidade. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

47.
SENGER, H.; DE CASTRO, L. N.; MIDORIKAWA, E. T.. Participação em banca de Vanderlei Ferreira da Costa. Autorização Integrada entre Portais e Globus baseada no modelo RBAC. 2008. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos.

48.
SENGER, H.; DE CASTRO, L. N.; STRINGHINI, D.. Participação em banca de Flávio Viotti. Escalonamento Hierárquico de Tarefas do Tipo Bag of tasks com Compartilhamento de Arquivos. 2008. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos.

49.
SENGER, H.; DE CASTRO, L. N.; GOULART, E. E.. Participação em banca de Carlos Alberto Botelho. Personalização em Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem em Conformidade com o SCRM. 2008. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos.

50.
CAMPELLO, R. J. G. B.; CARVALHO, A. C. P. L. F.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Vinícius Santino Alves. Um Algoritmo Evolutivo Rápido para Agrupamento de Dados. 2007. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos.

51.
ROSATELLI, M. C.; TOLEDO, C. M. T.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Rita de Cássia Ferraz. Modelo de Estudante e de Grupo para um Ambiente de Suporte ao Ensino com Estudos de Casos. 2007. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos.

52.
SOBRAL, J. B. M.; DE CASTRO, L. N.; FALQUETO, J.; NOTARE, M. S. M. A.. Participação em banca de Ígor Vinícius Mussoi de Lima. Uma Abordagem Simplificada de Detecção de Intrusão Baseada em Redes Neurais Artificiais. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Santa Catarina.

53.
SOBRAL, J. B. M.; DE CASTRO, L. N.; FALQUETO, J.; NOTARE, M. S. M. A.. Participação em banca de Renato Bobsin Machado. Uma Abordagem de Detecção de Intrusão Baseada em Sistemas Imunológicos Artificiais e Agentes Móveis. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Santa Catarina.

54.
DELGADO, M. R. B. S.; DE CASTRO, L. N.; LOPES, H. S.. Participação em banca de Roberto Teixeira Alves. Indução de Regras Nebulosas Através de um Sistema Imunológico Artificial em Mineração de Dados. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

55.
HRUSCHKA, E. R.; DE CASTRO, L. N.; CAMPELLO, R. J. G. B.; ROSATELLI, M. C.. Participação em banca de Antonio Jesus Talo Garcia. Substituição de valores ausentes:Naive Bayes como ferramenta de imputação para problemas de classificação. 2005. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos.

56.
Gudwin; DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J.; Netto, M. L. A.; GONZALEZ, M. E. Q.. Participação em banca de Ângelo Conrado Loula. Comunicação Simbólica entre Criaturas Artificiais: Um Experimento em Vida Artificial. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

57.
VON ZUBEN, F. J.; FIGUEIREIDO, M. F.; DE CASTRO, L. N.; MADRID, M. K.; CARVALHO, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Roberto Michelan. Evolução de Redes Imunológicas para Coordenação Automática de Comportamentos Elementares em Navegação Autônoma de Robôs. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

58.
DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J.; Netto, M. L. A.; CAMARA, C. E.. Participação em banca de Márcio Henrique Zuchini. Aplicações de Mapas Auto-Organizáveis em Mineração de Dados e Recuperação de Informação. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

59.
VON ZUBEN, F. J.; Garcia, N. L.; DE CASTRO, L. N.; Netto, M. L. A.. Participação em banca de Robinson Semolini. Support Vector Machines, Inferência Transdutiva e o Problema de Classificação. 2002. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

Teses de doutorado
1.
NETTO, O. B. P.; TIEZZI, D. G.; CARRARA, H. H. A.; SA, C. C.; SCHOR, E.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Vinícius Oliverio. Inteligência Artificial Aplicada ao Auxílio no Diagnóstico da Dor Pélvica Crônica. 2018. Tese (Doutorado em Programa de P's-Graduação em Ginecologia e Obstetrícia) - Faculdade de Medicina da USP de Ribeirão Preto.

2.
CARVALHO, A. C. P. L. F.; VANSCHOREN, J.; SOARES, C. M. M. O. P.; PRUDENCIO, R. B. C.; TINOS, R.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Rafael Gomes Mantovani. Use of Meta-Learning for Hyperparameter Tuning of Classification Problems. 2018. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

3.
REZENDE, S. O.; ALUISIO, S. M.; FREITAS, F. L. G.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Roberta Akemi Sinoara. Aspectos semânticos na representação de textos para classificação automática. 2018. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciências Matemáticas e Computacional) - Universidade de São Paulo.

4.
BIANCHI, R. A. C.; DE CASTRO, L. N.; HERNANDEZ, E. M.; THOMAZ, C. E.; CASTRO, M. C. F.. Participação em banca de Ricardo de Carvalho Destr. Hipermutação e recombinação em sistemas imunológicos artificiais: um estudo aplicado à otimização multiobjetivos. 2016. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário da FEI.

5.
DE OLIVEIRA, P. P. B.; DE CASTRO, L. N.; OMAR, N.; MANDEL, A.; CHACC, E. A. G.. Participação em banca de Eurico Luiz Prospero Ruivo. Obtenção e Utilização de Grafos-Limite de Autômatos Celulares Elementares. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

6.
DE CASTRO, L. N.; MAIA, R. D.; SILVA, L. A.; BIANCHINI, C. P.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Ana Carolina Espírito Santo Lima. Mineração de Mídias Sociais como Ferramenta para a Análise da Tríade da Persona Virtual. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

7.
DE CASTRO, L. N.; QUEIROZ, A. J. M.; LOULA, A. C.; OMAR, N.; DE OLIVEIRA, P. P. B.; MAIA, R. D.; SILVEIRA, I. F.. Participação em banca de Rafael da Silveira Xavier. Uma Estrutura Conceitual para o Estudo da Computação Natural. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

8.
DE CASTRO, L. N.; OMAR, N.; DE OLIVEIRA, P. P. B.; QUEIROZ, A. J. M.; LOULA, A. C.. Participação em banca de Rafael Silveira Xavier. Computação Natural Metateórica: Um Arcabouço Conceitual para o Estudo da Computação na Natureza. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

9.
DE CASTRO, L. N.; OMAR, N.; SILVA, L. A.; CARVALHO, A. P. L. F.; MEDEIROS, C. M. B.. Participação em banca de Daniel Gomes Ferrari. Seleção de Algoritmos para a Tarefa de Agrupamento de Dados: Uma Abordagem via Meta-Aprendizagem. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

10.
DE CASTRO, L. N.; VELLASCO, M. M. B. R.; LUCAS, L. A.; OMAR, N.; DE OLIVEIRA, P. P. B.. Participação em banca de Alexandre Szabo. Agrupamento Nebuloso de Dados Baseado em Enxame de Partículas: Seleção por Métodos Evolutivos e Combinação Via Relação Nebulosa do Tipo-2. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

11.
CAMINHAS, W. M.; PALHARES, R. M.; DE CASTRO, L. N.; BACCARINI, L. M. R.; VIEIRA, D. A. G.; LEMOS, A. P.. Participação em banca de Guilherme Costa Silva. Theory and Application of Artificial Immune Systems to Fault Detection of Dynamic Systems. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

12.
VON ZUBEN, F. J.; DE CASTRO, L. N.; KROHLING, R.; DE OLIVEIRA, P. P. B.; ATTUX, R. R. F.; COELHO, G. P.; CAMINHAS, W. M.; LYRA FILHO, C.; GUDWIN, R. R.. Participação em banca de Rodrigo Pasti. Computação Biogeográfica: Fundamentos, Estrutura Conceitual e Aplicações. 2013. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica - UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas.

13.
ATTUX, R. R. F.; BARRETO, G. A.; SUYAMA, R.; VON ZUBEN, F. J.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Levy Boccato. Novas Propostas e Aplicações de Redes Neurais com Estados de Eco. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

14.
DE CASTRO, L. N.; CAMINHAS, W. M.; TAKAHASHI, R. H. C.; GUIMARAES, F. G.; ARAUJO, A. F. R.; LIMA NETO, F. B.. Participação em banca de Renato Dourado Maia. Colônias de Abelhas como Modelo para Otimização Multimodal em Espaços Contínuos: Uma Abordagem Baseada em Alocação de Tarefas. 2012. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

15.
Gudwin; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Ângelo Conrado Loula. Emergência de Comunicação e Representações em Criaturas Artificiais. 2011. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

16.
CAMINHAS, W. M.; PALHARES, R. M.; MENEZES, B. R.; MENDES, E. M. A. M.; SANTOS, T. A. M.; DE CASTRO, L. N.; YONEYAMA, T.. Participação em banca de Carlos Alexandre Laurentys de Almeida. Detecção de Falhas em Sistemas Dinâmicos: Abordagens Imunoinspiradas. 2010. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

17.
CAMINHAS, W. M.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Joaquim Quinteiro Uchôa. Algoritmos Imunoinspirados em Segurança Computacional: Aplicação em Detecção de Intrusos em Redes de Computadores. 2009. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade Federal de Minas Gerais.

18.
DE CASTRO, L. N.; LOPES, H. S.; CARVALHO, A. C. P. L. F.; DELBEM, A. C. B.; ARAUJO, A. F. R.. Participação em banca de Karla Vittori. Estudo Experimental, Modelagem e Implementação do Comportamento de Colônias de Formigas em um Ambiente Dinâmico. 2005. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

Qualificações de Doutorado
1.
SOUZA, S. R.; DE CASTRO, L. N.; WANNER, E. F.; FRANCA FILHO, M. F.; SOUZA, M. J. F.. Participação em banca de Rodney Oliveira Marinho Diana. Hibridização da Rede Imunológica para Otimização Combinatória: Estudos de Casos em Problemas de Sequenciamento. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Modelagem Matemática e Computacional) - Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais.

2.
DE CASTRO, L. N.; MAIA, R. D.; DE OLIVEIRA, P. P. B.; COELHO, G. P.; OMAR, N.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Dávila Patrícia Ferreira Cruz. Um Framework para Análise e Síntese de Algoritmos de Inteligência de Enxame. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

3.
CARVALHO, M. A. G.; DE CASTRO, L. N.; SILVA, A. E. A.; PEDRO, P. M.; COELHO, G. P.; RITTNER, L.; DUARTE, H.. Participação em banca de Ramon Adrian Salinas. Técnica Automatizada para o Diagnóstico de Câncer via Exame Papanicolau com Base em Alterações Associadas à Malignidade. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

4.
DE CASTRO, L. N.; COELHO, G. P.; LOPES, F. S.. Participação em banca de Danilo Souza da Cunha. Inteligência de Enxame Aplicada a Problemas Complexos de Análise de Dados: Agrupamento Multiobjetivo e Mineração de Regras de Associação em Data Streams. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

5.
DE OLIVEIRA, P. P. B.; DE CASTRO, L. N.; MANDEL, A.. Participação em banca de Eurico Luiz Próspero Ruivo. Obtenção e Utilização de Grafos-Limite de Autômatos Celulares Elementares. 2015.

6.
DE CASTRO, L. N.; MUSTARO, P. N.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Ana Carolina Espírito Santo Lima. Mineração de Mídias Sociais: Um Estudo sobre a Predição do Comportamento Social. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

7.
PINTO JUNIOR, D. L.; DE CASTRO, L. N.; TAKAHASHI, R. H. C.; VON ZUBEN, F. J.; COSTA, E. F.. Participação em banca de Jean Paulo Martins. Análise de blocos construtivos no desenvolvimento de algoritmos de estimação de distribuição multiobjectivo. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação-USP São Carlos.

8.
DELBEM, A. C. B.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Jean Paulo Martins. Algoritmos de Estimação de Distribuição para Problemas Multiobjetivo de Otimização Combinatória e Contínua. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação-USP São Carlos.

9.
PINTO JUNIOR, D. L.; DE CASTRO, L. N.; TINOS, R.. Participação em banca de Marcio Kassouf Crocomo. Algoritmo de Estimação de Distribuição OBDC - Otimização Bayesiana com Detecção de Comunidades. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

10.
DE CASTRO, L. N.; CAMINHAS, W. M.; VON ZUBEN, F. J.; TAKAHASHI, R. H. C.; GUIMARAES, F. G.. Participação em banca de Renato Dourado Maia. Análise e Síntese de Algoritmos Baseados em Exame:Aplicações em Otimização e Análise de Dados. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

11.
LOPES, H. S.; WEINERT, W. R.; SA, C. C.; SIMAO, J. M.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Rafael Stubs Parpinelli. Ecossistema Computacional para Otimização:Proposição de um Nova Estratégia de Busca Cooperativa. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

12.
DE CASTRO, L. N.; OMAR, N.; CARVALHO, A. C. P. L. F.. Participação em banca de Daniel Gomes Ferrari. Uma abordagem baseada em Meta-Aprendizagem aplicada a tarefa de agrupamento de dados. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

13.
DE CASTRO, L. N.; MELLO, R. F.; MONARD, M. C.. Participação em banca de Ricardo Cerri. Abordagens Bioinspiradas para problemas de classificação hierárquica multirrótulo. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação-USP São Carlos.

14.
CARVALHO, A. C. P. L. F.; LIANG, Z.; DE CASTRO, L. N.; CAMPELLO, R. J. G. B.. Participação em banca de Bruno Feres de Souza. Meta-Aprendizagem Aplicada à Classificação de Dados de Expressão Gênica. 2007. Exame de qualificação (Doutorando em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

15.
REZENDE, S. O.; DE CASTRO, L. N.; VON ZUBEN, F. J.. Participação em banca de Debora Maria Rossi de Medeiros. Descoberta de Relacionamentos entre Genes por Meio de Análise de Dados de Expressão Gênica e Mineração de Textos. 2006. Exame de qualificação (Doutorando em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.

16.
ERRICO, L.; CAMINHAS, W. M.; RUIZ, L. B.; ARANTES, D. S.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Alessandro Vivas Andrade. Sistema de Gerenciamento Autonômico de Redes MPLS Utilizando Algoritmos Bio-Inspirados. 2006. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

17.
FARIA, A. M. C.; DE CASTRO, L. N.; MEIRA JUNIOR, W.; CAMINHAS, W. M.; SANTOS, T. A. M.. Participação em banca de Joaquim Quinteiro Uchôa. Algoritmos Imunoinspirados em Segurança Computacional: Aplicação em Detecção de Spam e Detecção de Intrusos em Redes de Computadores. 2006. Exame de qualificação (Doutorando em Bioinformática) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Qualificações de Mestrado
1.
DE CASTRO, L. N.; RUIVO, E. L. P.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Ronie Miguel Uliana. Um Estudo do Mapa de Carreiras da Empresa Vagas.com Usando Ciência de Redes. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

2.
SILVA, L. A.; DE CASTRO, L. N.; PRATI, R. C.. Participação em banca de Fernando Cainelli Tolentino. Descoberta e Exploração de Tópicos, Documetnos e Comunidades em Dados Textuais com Uso de Latent Dirichlet Allocation. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

3.
DE CASTRO, L. N.; VALIM FILHO, A. R. A.; COELHO, G. P.; OMAR, N.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Thiago Augusto Soares Masutti. Um Algoritmo Inspirado no Comportamento Coletivo das Abelhas para a Solução de Problemas de Roteamento de Veículos. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

4.
DE CASTRO, L. N.; MAIA, R. D.; SILVA, L. A.; ATTUX, R. R. F.; OMAR, N.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Dávila Patrícia Ferreira Cruz. Agrupamento e Classificação de Dados Usando um Algoritmo Inspirado no Comportamento de Abelhas. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

5.
DE CASTRO, L. N.; SILVA, L. A.; SANTOS, A. C.; CARVALHO, M. A. G.; OMAR, N.; MAIA, R. D.. Participação em banca de Rafael Félix Alves. Uma Metodologia de Limiarização Local de Imagens de Fundo Complexo Aplicada a Cheques Brasileiros. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

6.
DE CASTRO, L. N.; PASTI, R.; MUSTARO, P. N.; FERRARI, D. G.. Participação em banca de José Ahirton Batista Lopes Filho. Classificação de Gênero em Dados do Twitter baseada na Extração de Meta-Atributos Textuais. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

7.
DE CASTRO, L. N.; SILVA, L. A.; MONTES FILHO, A.. Participação em banca de Pedro Henrique Matheus da Costa Ferreira. Análise de Dados de Honeypots a partir da Extração de Meta-Atributos. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

8.
DE CASTRO, L. N.; SILVA, L.; EL-HANI, C. N.. Participação em banca de Diego José Duarte Almeida. Conceitos de Biologia do Desenvolvimento Aplicados ao Jogo Calangos. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

9.
DE CASTRO, L. N.; SILVA, L.; ALVES, L. R. G.. Participação em banca de Emanuel Maues da Costa Tavares. Um Modelo para Desenvolvimento e Simulação de Ecossistemas em Jogos Eletrônicos. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

10.
DE CASTRO, L. N.; DE OLIVEIRA, P. P. B.; FRANCA, F. O.. Participação em banca de Willyan Abilhoa. Uma Representação de Documentos Baseada em Grafos para Extração de Palavras-Chave. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

11.
STUMP, S. M. D.; PEREIRA, S. L.; DE CASTRO, L. N.. Participação em banca de Paulo Cesar da Costa. Análise Fractal da Formação Urbana da Cidade de São Paulo. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

12.
DE CASTRO, L. N.; SENGER, H.; OMAR, N.. Participação em banca de Danilo Souza Cunha. Construção de Regras de Associação usando Algoritmos Evolutivos Aplicados a Sistemas de Recomendação. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

13.
DE CASTRO, L. N.; MURAMOTO, K. M.; DE OLIVEIRA, P. P. B.. Participação em banca de Ederson Borges. Um Algoritmo Imunológico para Agrupamento de Dados. 2009. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

14.
LIMA, C. A. M.; DE CASTRO, L. N.; RIBEIRO, M. V.. Participação em banca de Mauro Ulisses Schneider. Segmentação e Rastreamento da Íris Através de Aprendizado de Máquina. 2009. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

15.
DE CASTRO, L. N.; MONTEIRO, L. H. A.; PINTO, S. C. D.. Participação em banca de Marcio Frayze David. Um Algoritmo Bio-Inspirado para Agrupamento de Dados Dinâmicos. 2009. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

16.
MARENGONI, M.; DE CASTRO, L. N.; MARANA, A. N.. Participação em banca de Valmir Fernandes Junior. Detecção e Rastreamento de Olhos para Implementação de uma Interface Homem-Computador. 2009. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
DE CASTRO, L. N.; HRUSCHKA, E. R.; ROSATELLI, M. C.; COELHO, J. M. A.. Banca para contratação de Professor Assistente da Unisantos. 2003. Universidade Católica de Santos.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Congresso Brasileiro de Automática. Identificação de Fronteiras de Carreiras Usando de Compressão de Fluxo em Grafos. 2018. (Congresso).

2.
Fake News e as Eleições 2018.Fake News: O que é e como combater. 2018. (Seminário).

3.
Fórum Nacional - Propaganda Eleitoral nas Mídias Sociais.Robôs, Fake News, Junk News e Big Data - Desafios da Justiça Eleitoral. 2018. (Outra).

4.
Seminário de Direito Eleitoral - Eleições 2018.Dos Novos Desafios Impostos pelo Avanço Tecnológico à Propagando Eleitoral: Fake News, Big Data e Robôs. 2018. (Seminário).

5.
Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Co-Chair do Concurso de Teses e Dissertações. 2017. (Congresso).

6.
Fórum Internet e Eleições.O Impacto da Política na Sociedade Conectada: Dois Estudos de Caso. 2017. (Seminário).

7.
VIII Semana de Sistemas de Informação da FAP.Persona Virtual: O Que as Mídias Sociais Podem Revelar sobre o Comportamento Humano. 2016. (Outra).

8.
16th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning. A Particle Swarm Clustering Algorithm with Fuzzy Weighted Step Sizes. 2015. (Congresso).

9.
16th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning. A Bacterial Colony Algorithm for Association Rule Mining. 2015. (Congresso).

10.
11th International Symposium on Distributed Computing and Artificial Intelligence.A Bee-Inspired Data Clustering Approach to Design RBF Neural Network Classifiers. 2014. (Simpósio).

11.
5th Brazilian-German Frontiers of Science and Technology Symposium 2014.Future Trends of Complex Optimization and Exascale Systems. 2014. (Simpósio).

12.
1st BRICS Countries Congress (BRICS-CCI) and 11th Brazilian Congress (CBIC) on Computational Intelligence. Bioinspired Algorithms Applied to Association Rule Mining in Electronic Commerce Databases. 2013. (Congresso).

13.
Congress on Evolutionary Computation. A Genetic-Evolutionary Model to Simulate Population Dynamics in the Calangos Game. 2013. (Congresso).

14.
Aula Magna da Faculdade de Tecnologia da Unicamp.Redes Sociais + Computação Natural = Negócios. 2012. (Outra).

15.
Brazilian Conference on Intelligent Systems. Natural Computing: The Grand Challenges and Two Case Studies. 2012. (Congresso).

16.
Colaborador Eventual da Reunião de Trabalho no Ministério da Ciência Tecnologia e Inovação.LCoN: Atuação em Big Data. 2012. (Outra).

17.
Conferência de Encerramento da Semana de Preparação Pedagógica.Técnicas Ativas de Ensino. 2012. (Outra).

18.
Congresso Brasileiro de Automática. Colônias de Abelhas como Modelo para Agrupamento Ótimo de Dados: Uma Proposta e Análise Paramétrica Qualitativa. 2012. (Congresso).

19.
Congresso Ecommerce Brasil Search & Vendas. The E-Commerce Checkout Análise das Influências para Conversão nas Telas de Checkout. 2012. (Congresso).

20.
E-Commerce Brasil Search & Vendas. O Processo de Checkout no Comércio Eletrônico. 2012. (Congresso).

21.
Encontro de Computação e Informática do Tocantins.Redes Sociais + Computação Natural = Negócios. 2012. (Encontro).

22.
Escola Luso Brasileira de Computação Evolutiva.Mineração de Dados usando Algoritmos Evolutivos: Conceitos Básicos e Aplicações. 2012. (Outra).

23.
International Conference on Information Science and Computer Application. The Influence of Selection and Crossover in an Evolutionary Algorithm for Association Rule Mining. 2012. (Congresso).

24.
Semana de Preparação Pedagógica.Novas Mídias Auxiliando o Educador. 2012. (Oficina).

25.
Seminário Empretec.Seminário Empretec, realizado em Santos SP - 23 a 28/01/2012. 2012. (Seminário).

26.
World Congress on Computational Intelligence. Boo Colonies as Modelo for Multimodal Continuous Optimization: The OptBees Algorithm. 2012. (Congresso).

27.
E-commerce Brasil. 2011. (Congresso).

28.
E-commerce Brasil Métricas & User Experience. 2011. (Congresso).

29.
Homenagem aos professores da Universidade Mackenzie.Agradecimento pela dedicação e empenho no exercício da docência. 2011. (Outra).

30.
V Workshop de Dissertações de Mestrado em Ciência da Computação da Universidade Federal de Uberlândia.Dissertações de Mestrado em Ciência da Computação. 2011. (Outra).

31.
World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing. A Clonal Selection Algorithm for the Container Stacking Problem. 2011. (Congresso).

32.
Congresso Brasileiro de Automática. cPSC: Um Algoritmo de Enxame Construtivo para Agrupamento de Dados. 2010. (Congresso).

33.
Escola Luso Brasileira de Computação Evolutiva.Agrupamento Evolutivo de Dados. 2010. (Outra).

34.
International Joint Conference on Neural Networks. Computação Natural: Uma Jornada Ilustrada. 2010. (Congresso).

35.
World Congress on Computational Intelligence. The Proposal of a Memoryless Clustering Swarm. 2010. (Congresso).

36.
World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing. The Proposal of a Constructive Particle Swarm Classifier. 2010. (Congresso).

37.
2a. Semana de Tecnologia e Ciências Gerenciais.A Computação Natural como uma Ferramenta de Conhecimento Ágil. 2009. (Seminário).

38.
Encontro Darwin na Bahia.Computação Evolutiva: Usando a Bio-Inspiração como Ferramenta de Solução de Problemas. 2009. (Encontro).

39.
Escola Luso Brasileira de Computação Evolutiva.Computação Natural: A Computação no Novo Milênio. 2009. (Seminário).

40.
Jornada de Tecnologia da Usiminas.Introdução a Mineração de Dados. 2009. (Seminário).

41.
6o. Congresso Nacional e 3o. Congresso Internacional de Informática e Sistemas (CONAIS 2008). Natural Computing: The Virtual Laboratory and Two Real-World Applications. 2008. (Congresso).

42.
International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS 2008). Applied AIS: A Roadmap of AIS Research in Brazil and Sample Applications. 2008. (Congresso).

43.
Encontro dos Estudantes de Computação da Bahia, Alagoas e Sergipe.Laboratório de Computação Natural. 2007. (Encontro).

44.
International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS 2007). An Immune-Based Algorithm to Train MLPs: The Influence of Diversity. 2007. (Congresso).

45.
International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS 2006). An Immunological Filter for Spam. 2006. (Congresso).

46.
Workshop sobre Computação Biologicamente Inspirada."Computação Natural:bases teóricas e desenvolvimentos tecnológicos-otimização e logística, análise de dados, reconhecimento de digitais, detecção de fraudes, detecção de spams, jogos eletrônicos". 2006. (Outra).

47.
World Congress on Computational Intelligence. A Neuro-Immune Network for Solving the Traveling Salesman Problem. 2006. (Congresso).

48.
International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS 2005). Adaptive Radius Immune Algorithm for Data Clustering. 2005. (Congresso).

49.
International Symposium on Bio-Inspired Computing (BIC 2005). An Introduction to Artificial Immune Systems. 2005. (Congresso).

50.
International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS 2004). Engineering Applications of Artificial Immune Systems. 2004. (Congresso).

51.
Semana Cultural Integrada do Centro Unviersitário Salesiano de São Paulo (UniSal).Computação Natural: Uma Visão Geral. 2004. (Outra).

52.
Workshop em Nanotecnologia e Computação Inspirada na Biologia.Computação Natural: Uma Breve Visão Geral. 2004. (Outra).

53.
Congress on Avolutionary Computation (CEC 2003). Implementation of an Immuno-Genetic Network. 2003. (Congresso).

54.
Congress on Evolutionary Computation (CEC 2003). The Immune Response of an Artificial Immune Network (aiNet). 2003. (Congresso).

55.
Congress on Evolutionary Computation (CEC 2003). Parameter Identification of an Airship Model. 2003. (Congresso).

56.
II Salão e Fórum de Inovação Tecnológica & Tecnologias Aplicadas nas Cadeias Produtivas.Sistemas Imunológicos Artificiais e Aplicações. 2003. (Outra).

57.
International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS 2003). Bioinformatics Data Analysis Using an Artificial Immune Network. 2003. (Congresso).

58.
International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS 2003). An Immune Learning Classifier Network for Autonomous Navigation. 2003. (Congresso).

59.
Programa de Seminários do Curso de Pós-Graduação em Computação Aplicada do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).Engenharia Imunológica: Uma Nova Abordagem de Computação Inteligente. 2003. (Outra).

60.
Semana de Informática do IPEP (Instituto Paulista de Ensino e Pesquisa).Computação Natural: A Computação no Novo Milênio. 2003. (Outra).

61.
International Conference on Artificial Immune Systems. Hierarchy and Convergence of Immune Networks: Basic Ideas and Preliminary Results. 2002. (Congresso).

62.
International Conference on Neural Information Processing. Immune, Swarm, and Evolutionary Algorithms Part I: Basic Models. 2002. (Congresso).

63.
Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.Comparing Immune and Neural Networks. 2002. (Simpósio).

64.
World Conference on Computational Intelligence. An Artificial Immune Network for Multimodal Function Optimization. 2002. (Congresso).

65.
International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms. An Immunological Approach to Initialize Feedforward Neural Network Weights. 2001. (Congresso).

66.
International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms (ICANNGA).An Introduction to the Artificial Immune Systems. 2001. (Outra).

67.
Genetic and Evolutionary Computation Conference. The Clonal Selection Algorithm with Engineering Applications. 2000. (Congresso).

68.
Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.An Evolutionary Immune Network for Data Clustering. 2000. (Simpósio).

69.
Simpósio Brasileiro de Redes Neurais (SBRN).Artificial Immune Systems. 2000. (Outra).

70.
Congresso Brasileiro de Redes Neurais. Redes Neurais Construtivas: Uma Abordagem Comparativa. 1999. (Congresso).

71.
Congress on Evolutionary Computation. Evolutionary Design of Neuro-Fuzzy Networks for Pattern Classification. 1999. (Congresso).

72.
International Joint Conference on Neural Networks. Hybrid Tuning of Activation Functions in Feedforward Networks. 1999. (Congresso).

73.
Simpósio Brasileiro de Automação.Mapas Auto-Organizáveis Não-Paramétricos Aplicados a Decisão de Lógica Majoritária. 1999. (Simpósio).

74.
International Computer Symposium.A Hybrid Paradigm for Weight Initialisation in Supervised Feedforward Neural Network Learning. 1998. (Simpósio).

75.
Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.Feedforward Neural Network Initialization: An Evolutionary Approach. 1998. (Simpósio).

76.
World Congress on Computational Intelligence. Hybrid and Constructive Learning Applied to a Prediction Problem in Agriculture. 1998. (Congresso).

77.
Congresso Brasileiro de Redes Neurais. Redes Neurais Artificiais Aplicadas a Problemas da Agricultura. 1997. (Congresso).

78.
Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.Classificador Neural para Previsão de Carga a Curto Prazo. 1997. (Simpósio).

79.
I Mostra de Ciência e Tecnologia do Estado de Goiás.Redes Neurais Artificiais Aplicadas a Problemas da Agricultura. 1996. (Outra).

80.
V Encontro Regional de Iniciação Científica.Redes Neurais Artificiais Aplicadas à Problemas da Agricultura. 1996. (Encontro).

81.
XVII Seminário Nacional dos Estudantes de Engenharia.Redes Neurais Artificiais Aplicadas a Problemas da Agricultura. 1996. (Seminário).

82.
III Encontro de Pesquisadores da Universidade Federal de Goiás.Um Programa Computacional para Especificação de Transformadores de Corrente Utilizados na Proteção de Sistemas Elétricos. 1995. (Encontro).

83.
IV Encontro de Iniciação Científica.Um Programa Computacional para Especificação de Transformadores de Corrente Utilizados na Proteção de Sistemas Elétricos. 1995. (Encontro).

84.
XVIII Congresso Nacional de Informática e Telecomunicações. Redes Neurais Artificiais Aplicadas a Problemas da Agricultura. 1995. (Congresso).

85.
II Encontro de Pesquisadores da Universidade Federal de Goiás.Desempenho Transitório de Transformadores de Corrente: O Problema da Saturação. 1994. (Encontro).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
FRAGOSO, N. D. ; DE CASTRO, L. N. ; LOPES, P. B. . Semana MackInova 2018. 2018. .

2.
NAKAGAWA, E. Y. ; DE CASTRO, L. N. . 30o. Concurso de Teses e Dissertações (CTD) do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). 2017. (Concurso).

3.
LOPES, H. S. ; POZO, A. R. ; TINOS, R. ; LIMA NETO, F. B. ; BASTOS FILHO, C. ; DE CASTRO, L. N. ; GUIMARAES, F. G. ; BARRETO, G. A. . 2nd LA-CCI Latin American and 12th CBIC (Brazilian Congress on Computational Intelligence). 2015. (Congresso).

4.
LIMA NETO, F. B. ; MARKERT, B. ; DE CASTRO, L. N. ; HERTY, M. . 5th Brazilian-German Frontiers of Science and Technology Symposium 2014. 2014. (Congresso).

5.
DE OLIVEIRA, P. P. B. ; DE CASTRO, L. N. . Automata (15th International Workshop On Cellular Automata and Discrete Complex Systems). 2009. (Congresso).

6.
CARBALLO, S. G. ; DE CASTRO, L. N. . Seminário de Tecnologia de Informação Aplicada à Logística. 2008. (Congresso).

7.
DE CASTRO, L. N.; KNIDEL, H. ; VON ZUBEN, F. J. . International Conference on Artificial Immune Systems. 2007. (Congresso).

8.
DE CASTRO, L. N.; USHIZIMA, D. M. . I Jornada de Computação do Programa de Mestrado em Informática. 2006. (Outro).

9.
DE CASTRO, L. N.; VIZINE, A. L. . I Jornada em Inteligência Computacional do Programa de Mestrado em Informática. 2004. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Guilherme Raiol de Miranda. Reconhecimento de Entidades em Documentos. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

2.
Flávio Gabriel Duarte. Algoritmos Bioinspirados Aplicados à Otimização de Portfólio de Ações. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. (Orientador).

3.
Rafael Martins dos Santos. Filtragem Colaborativa baseada em Modelos Aplicada ao Desenvolvimento de Sistemas de Recomendação. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Maurício Noris Freire. Um Sistema de Recomendação para Recrutamento Online. Início: 2018. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. (Orientador).

2.
Dávila Patrícia Ferreira Cruz. Análise e Síntese de Algoritmos Bioinspirados para Agrupamento de Dados. Início: 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

3.
Danilo Souza da Cunha. A Swarm Approach to Cluster Ensemble. Início: 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

Supervisão de pós-doutorado
1.
Rodrigo Pasti. Início: 2014. Universidade Presbiteriana Mackenzie.


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Isabela Ruiz Roque da Silva. Estudos sobre um Modelo de Representação Distribuída de Palavras no Contexto de Análise de Estados Emocionais. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

2.
Cristina Fátima Claro. Um Estudo de Caso Sobre o Modelo de Temperamento de Keirsey. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

3.
Alexandre Alberto Politi. Um Estudo sobre a Radiação Adaptativa em Ecossistemas Artificiais Variantes no Tempo. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

4.
Thiago Augusto Soares Masutti. Um Framework Inspirado no Comportamento Coletivo de Abelhas para a Solução de Problemas de Roteamento de Veículos. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

5.
Pedro Henrique Mateus da Costa Ferreira. Análise de Dados de Bases de Honeypots: Estatística Descritiva e Regras de IDS. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

6.
Dávila Patrícia Ferreira Cruz. Agrupamento e Classificação de Dados Utilizando um Algoritmo Inspirado no Comportamento de Abelhas. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

7.
Rafael Félix Alves. Uma Metodologia de Binarização para Áreas de Imagens de Cheque Utilizando Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

8.
José Ahirton Batista Lopes Filho. Classificação de Gênero em Dados do Twitter baseada na Extração de Meta-Atributos Textuais. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

9.
Willyan Daniel Abilhoa. Um Método para Extração de Palavras-Chave de Documentos Representados em Grafos. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

10.
Danilo Souza da Cunha. Evolução de Regras de Associação para Recomendação de Produtos em Comércio Eletrônico. 2013. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

11.
Diego Gadens dos Santos. Um Algoritmo de Vida Artificial para Agrupamento de Dados em Ambientes Dinâmicos. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

12.
Luiz Antônio Carraro. Algoritmo de Seleção Clonal para a Minimização de Rearranjos em Operações de Pilhas de Contêineres. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

13.
Venyton Nathan Leandro Izidoro. Uma Análise Ecológica e Evolutiva dos Lagartos em um Simulador do Jogo Calangos. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

14.
Ana Carolina Espírito Santo Lima. Análise de Sentimento e Desambiguação no Contexto da TV Social. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

15.
Marcio Frayze David. Um Algoritmo Bioinspirado para Agrupamento de Dados. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

16.
Ederson Borges. Um Novo Algoritmo Imunológico Artificial para Agrupamento de Dados. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, . Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

17.
Alexandre Szabo. Agrupamento e Classificação de Dados Usando Enxame de Partículas. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

18.
Rafael Silveira Xavier. Replicadores Computacionais: Propriedades Básicas e Modelagens Preliminares. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

19.
Ana Karina Fontes Prior. Enxame de Partículas Aplicado ao Agrupamento de Textos. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

20.
Leandro Rubim de Freitas. Algoritmos Bio-Inspirados para Agrupamento de Textos com Aplicação em Recomendação de Conteúdo. 2008. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

21.
André Luiz Vizine. Busca na Web e Agrupamento de Textos Usando Computação Inspirada na Biologia. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, . Coorientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

22.
Rodrigo Pasti. Redes Neuro-Imunes Aplicadas a Classificação e Otimização Combinatória. 2006. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Católica de Santos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

23.
Helder Knidel. Extensões e Aplicações de Redes Neuro-Imunológicas. 2006. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Coorientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

24.
Fabrício Olivetti de França. Algoritmos Bio-Inspirados Aplicados à Otimização Dinâmica. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

Tese de doutorado
1.
Ana Carolina Espírito Santo Lima. Mineração de Mídias Sociais como Ferramenta para a Análise da Tríade da Persona Virtual. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

2.
Rafael Silveira Xavier. Uma Estrutura Conceitual para o Estudo da Computação Natural. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

3.
Alexandre Szabo. Agrupamento Nebuloso de Dados Baseado em Enxame de Partículas: Seleção por Métodos Evolutivos e Combinação Via Relação Nebulosa do Tipo-2. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

4.
Daniel Gomes Ferrari. Seleção de Algoritmos para a Tarefa de Agrupamento de Dados: Uma Abordagem via Meta-Aprendizagem. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

5.
Rodrigo Pasti. Computação Biogeográfica: Fundamentos, Estrutura Conceitual e Aplicações. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

6.
Renato Dourado Maia. Colônias de Abelhas como Modelo para Otimização Multimodal em Espaços Contínuos: Uma Abordagem Baseada em Alocação de Tarefas. 2012. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais, . Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

7.
Lalinka de Campos Teixeira Gomes. Inteligência Computacional na Síntese de Meta-Heurísticas para Otimização Combinatória e Multimodal. 2006. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, . Coorientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

8.
Patrícia Amâncio Vargas. Sistemas Computacionais Bio-Inspirados: Síntese e Aplicação em Inteligência Computacional e Homeostase Artificial. 2005. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

Supervisão de pós-doutorado
1.
Ana Carolina Espírito Santo Lima. 2018. Universidade Presbiteriana Mackenzie, . Leandro Nunes de Castro Silva.

2.
Daniel Gomes Ferrari. 2016. Universidade Presbiteriana Mackenzie, . Leandro Nunes de Castro Silva.

Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização
1.
Carla Antonieta da Silva Santos Chibante. Um Paralelo Conceitual entre Colônias Bacterianas e Sistemas Multiagentes. 2013. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Projeto e Desenvolvimento de Sistemas Orientados a) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

2.
César Caetano Neto. Ambientes Inteligentes de Recomendação no Contexto da Web 2.0: Um Estudo de Caso para Criação de Nuvens de Recomendação de Usuários. 2010. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Projeto e Desenvolvimento de Sistemas Orientados a) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

3.
Luciene Coelho Lopez. Rede Neural Artificial Aplicada a Previsão da Análise de Fim de Sopro para Conversores. 2005. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Curso de Automação Industrial) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

4.
Sergio Luiz Muratori. Redes Neurais Aplicadas à Previsão de Demanda de Energia Elétrica Mensal do LTF da COSIPA. 2005. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Curso de Automação Industrial) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Larissa Nami Fujimori Dozono. Um Estudo sobre a Simulação Comportamental dos Drones AR.DRONE 2.0 no Simulador ROS-GAZEBO. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

2.
Everton Bispo dos Santos. Agrupamento de Dados Utilizando o Algoritmo Artificial Bee Colony. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

3.
Miguel de Azevedo Junior. Um Estudo sobre a Aplicação de Deep Learning na Área de Gestão de Risco. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

4.
Leandro da Silva Ramos. Implementação de um Algoritmo Genético Usando Modelos UML. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

5.
Alisson dos Reis Perez. Algoritmo Bioinspirado para Solução de Planejamento de Pátio em Terminais de Contêineres. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

6.
Wellington Sousa Matos. Estudo do Microblog Twitter no Cenário das Eleições Municipais da Cidade de São Paulo. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

7.
Bruno Yuji Ono e Ricardo Kiyoshi Izumi. Aplicação de um Algoritmo de Agrupamento na Segmentação de uma Base de Dados Reais de Recuperação de Crédito. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

8.
Alexandre Maniçoba de Oliveira. Projeto de Uma Maquina para Separação e Inspeção de Grãos de Milho. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

9.
Ana Karina Fontes Prior. O Algoritmo das K-Médias e o Algoritmo PSC para Agrupamentos de Textos. 2007. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

10.
Thiago Ferreira Covões. Um Filtro para Seleção de Atributos em Problemas de Mineração de Dados. 2007. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

11.
Tarini Coll de Araújo. Sistemas Imunológicos Artificiais Aplicados a Identificação de Spams. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

12.
André Gonzalez Rabello. Computação Evolutiva: Estudo e Desenvolvimento de Algoritmos Genéticos. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

13.
Gustavo Lopes Fernandes Rodrigues. Uma Interface Java para o Desenvolvimento de Sistemas Especialistas de Apoio a Decisão Médica. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

14.
Abel Toshio Fernandes Okihiro. Redes Neurais do Tipo Perceptron Aplicadas ao Reconhecimento de Padrões Elementares. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

Iniciação científica
1.
Joel Joaquim de Souza Junior. Um Estudo sobre a Influência da Seleção de Características no Agrupamento de Vagas em Aplicações de e-Recruitment. 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Mackpesquisa. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

2.
Everton Bispo dos Santos. Agrupamento de Dados Usando Algoritmos de Inteligência de Enxame. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

3.
Thiago Augusto Soares Masutti. Um Algoritmo Bio-Inspirado Híbrido para Seqüenciamento de Contêineres. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Católica de Santos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

4.
Paulo César de Alencar Gonçalves Filho. CALANGOS: Um Jogo Eletrônico Educativo para o Ensino de Evolução e Ecologia. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal da Bahia, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

5.
Fladmy Alves de Sousa. CALANGOS: Um Jogo Eletrônico Educativo para o Ensino de Evolução e Ecologia. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Estadual de Feira de Santana, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

6.
Thiago Augusto Soares Masutti. Redes Neuro-Imunológicas Aplicadas a Problemas Combinatórios. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Católica de Santos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

7.
Rodrigo César Forte Costa. Construção de Árvores de Decisão Usando Algoritmos Imunológicos para Aplicações de Mineração de Dados. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Católica de Santos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

8.
Ígor Cardoso Félix. Redes Neurais Artificiais em Ambientes Virtuais. 2005. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

9.
Bruno Gomes. Desenvolvimento de um Laboratório Virtual em Computação Natural. 2005. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

10.
Danilo Mattos Bonfim. Projeto Evolutivo de Sistemas Lindermayer. 2004. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

11.
George Barreto Bezerra. Aplicação da Computação Inspirada na Biologia para Solução de Problemas das Ciências Biológicas. 2002. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

12.
Vahid Sherafat. Aplicações em Engenharia de Vida Artificial. 2002. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

Orientações de outra natureza
1.
Yupanqui Julho Munoz. Laboratório Virtual em Computação Natural. 2006. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.

2.
Sandra Cristina Mota Alexandre. Laboratório Virtual em Computação Natural. 2005. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva.



Inovação



Patente
1.
 KNIDEL, H. ; DE CASTRO, L. N. ; LORENA, A. C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Sistema automático para classificação física de amostras de café e processo para análise das mesmas. 2010, Brasil.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: PI08049033, título: "Sistema automático para classificação física de amostras de café e processo para análise das mesmas" , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial. Depósito: 27/07/2010


Programa de computador sem registro
1.
PASTI, R. ; SOUZA, H. R. ; DE CASTRO, L. N. . iForm/iLeads. 2017.

2.
PASTI, R. ; SOUZA, H. R. ; DE CASTRO, L. N. . Plataforma Analítica SOMMA. 2017.


Produto tecnológico
1.
PASTI, R. ; SOUZA, H. R. ; DE CASTRO, L. N. . SOMMA - Plataforma Analítica para Extração de Conhecimentos de Dados. 2016.


Projetos de pesquisa

Projeto de desenvolvimento tecnológico


Outras informações relevantes


Secretário da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional (SBIC) entre os anos 2014 e 2015.



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