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FONTANELLA FRANCESCO - Ricercatore

English version

Afferente a: Dipartimento: Ingegneria Elettrica e dell'Informazione "Maurizio Scarano"

Settore Scientifico Disciplinare: ING-INF/05

Orari di ricevimento: martedì 11-13 giovedì 11-13

Recapiti:
E-Mail: fontanella@unicas.it
Telefono: +3907762993382

  • Insegnamento Operating Systems (90832)

    Primo anno di Ingegneria Informatica - Robotica industriale (LM-32), ROBOTICA INDUSTRIALE
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00
  • Insegnamento Operating Systems (90832)

    Primo anno di Telecommunications Engineering - Ingegneria delle Telecomunicazioni (LM-27), Curriculum unico
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00
  • Insegnamento Operating Systems (90858)

    Primo anno di Ingegneria Informatica (LM-32), Generale
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 9,00

    Obiettivi:
    Scopo del corso è quello di presentare i principali strumenti metodologici per l'analisi del software di sistema, con particolare riferimento al Sistema Operativo Linux. Viene introdotto il modello a processi di un S.O., unitamente alla gestione delle risorse hardware di sistema. Vengono inoltre illlustrate le principali caratteristiche di Linux sia come visione utente che come programmazione di sistema.
    La parte pratica è dedicata principalmente alla programmazione concorrente.

    Programma:
    Strutture dei sistemi operativi. Kernel monolitici e microkernel. I processi. La sincronizzazione dei processi. Lo scheduling della CPU. I deadlocks. La gestione della memoria primaria. La memoria virtuale. L'interfaccia del file system. L'implementazione del file system. Log­structured e journaled file systems. La struttura della memoria secondaria ­ strutture RAID. Programmazione di sistema Linux e System Call. Introduzione alla programmazione concorrente mediante threads.
    Esercizi ed esempi: la linea di comando e gcc. Presentazione del File System e gestione dei processi in Linux. Ambienti di programmazione (C/C++ e Java) per Linux.

    Testi:
    Sistemi Operativi: Concetti ed Esempi, Settima edizione
    A. Silberschatz, P. Galvin, Greg Gagne
    Pearson A.

    I moderni Sistemi Operativi: 3 ed.
    A.S. Tanenbaum
    Pearson­ Prentice Hall

    Understanding the Linux Kernel, 3rd Edition
    Daniel P. Bovet, Marco Cesati
    O'Reilly

    Valutazione:
    L'esame finale consiste di due prove: una prova pratica ed una prova orale.

    Lo scopo della prova pratica è quello di verificare la capacità dello studente a risolvere i problemi di programmazione affrontati durante il corso.
    Per coloro i quali hanno consegnato in tempo più della metà degl homework previsti, la prova pratica consisterà in una discussione, approfondita, degli homework consegnati e di quelli non consegnati che dovranno essere portati svolti.

    In caso contrario è prevista una prova al calcolatore, della durata di 120 minuti.
    La prova pratica viene valutata con 3 livelli: sufficiente (12 punti), discreto (15), buono (18).

    La prova orale è finalizzata a valutare il livello di approfondimento raggiunto nello studio della materia.

    La prova orale è divisa in due parti:
    -- 8 domande scritte sugli argomenti del corso. Il tempo a disposizione è 2 ore. Ci sarà poi una discussione delle domande.
    -- Approfondimento di un argomento tra quelli trattati a lezione. Una lista di possibili argomenti da approfondire sarà fornita dal docente

  • Insegnamento PROGRAMMAZIONE A OGGETTI (31703)

    Secondo anno di Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni (L-8), Curriculum unico
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00

    Programma:
    La programmazione come attività di modellazione: programmazione procedurale e programmazione orientata agli oggetti. Il linguaggio di programmazione C++. La programmazione ricorsiva. I concetti di classe, oggetto e metodo. Uso degli oggetti. Invocazione di metodi: argomenti e restituzione di valori. Uso delle classi: creazione di oggetti, costruttori e distruttori. Il processo di progettazione di una classe: interfaccia ed implementazione. I concetti di astrazione e di incapsulamento dei dati (information hiding). Overloading di operatori. Ereditarieta e polimorfismo. La realizzazione dei metodi: testing e debugging di classi. I tipi astratti. La libreria STL del C++ Esercitazioni: Progettazione, codifica e testing di programmi in linguaggio C++.
    Il linguaggio di modellazione UML.
    Design patterns.

    Testi:
    Fondamenti di programmazione in C++
    Luis Joyanes Aguilar
    McGraw-Hill

    UML distilled. Guida rapida al linguaggio di modellazione standard
    M. Fowler
    Pearson-Italia

    Valutazione:
    L'esame finale consiste di due prove: una prova pratica ed una prova orale.

    PROVA PRATICA
    Lo scopo della prova pratica è quello di verificare la capacità dello studente a risolvere i problemi di programmazione affrontati durante il corso.
    La prova pratica consiste nella realizzazione di un progetto, a scelta dello studente
    Il progetto è valutato con 3 livelli: sufficiente (12 punti), discreto (15), buono (18).

    PROVA ORALE
    La prova orale è finalizzata a valutare il livello di approfondimento raggiunto nello studio della materia.
    La prova orale consiste nella discussione del progetto realizzato con domande su tutti gli argomenti trattati durante il corso.
    Alla prova orale vengono assegnati dai 6 ai 12 punti.

    VOTO FINALE
    Il voto finale viene calcolato come la somma dei punteggi delle due prove.

Prenotazione appello

E' possibile prenotarsi ad un appello d'esame, collegandosi al portale studenti.

Elenco appelli d'esame disponibili

  • Denominazione insegnamento: 30182 SISTEMI OPERATIVI - Ingegneria Informatica 90242 SISTEMI OPERATIVI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica 90858 Operating Systems - Ingegneria Informatica 90832 Operating Systems - Ingegneria Informatica - Robotica Industriale 90832 Operating Systems - Telecommunications Engineering - Ingegneria delle Telecomunicazioni - (2018/2019)
    Data e ora appello: 06/11/2019, ore 10:00
    Luogo: Aula inf. 2s.4
    Tipo prova: prova scritta
    Prenotabile: dal 02/10/2019 al 05/11/2019 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2018/2019)
    Data e ora appello: 06/11/2019, ore 10:00
    Luogo: aula informatica 2s.4
    Tipo prova: prova scritta
    Prenotabile: dal 02/10/2019 al 05/11/2019 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 30007 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 32440 FONDAMENTI DI INFORMATICA - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 32440 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 32440 FONDAMENTI DI INFORMATICA NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2018/2019)
    Data e ora appello: 06/11/2019, ore 10:00
    Luogo: Aula inf. 2S4
    Tipo prova: prova scritta
    Prenotabile: dal 02/10/2019 al 05/11/2019 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2018/2019)
    Data e ora appello: 09/01/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 08/01/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 09/01/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 08/01/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2018/2019)
    Data e ora appello: 28/01/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 27/01/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 28/01/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 27/01/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2018/2019)
    Data e ora appello: 20/02/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 19/02/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 20/02/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 19/02/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 09/06/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 08/06/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 02/07/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 2.1
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 01/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 28/07/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 27/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI - INGEGNERIA INFORMATICA E DELLE TELECOMUNICAZIONI 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle telecomunicazioni 31703 PROGRAMMAZIONE A OGGETTI NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 08/09/2020, ore 09:30
    Luogo: aula 1.3
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 10/10/2019 al 07/09/2020 (prenota l'appello)

Francesco Fontanella è nato a Napoli il 18 luglio 1968. Nel gennaio 2001 ha conseguito la Laurea in Fisica (indirizzo: cibernetica, anno accademico 2000/2001) presso la Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali dell’Università degli Studi “Federico II” di Napoli (voto 106/110), discutendo la tesi dal titolo "Risoluzione di problemi di ottimizzazione con il metodo di calcolo del formicaio", relatore il prof. Giuseppe Trautteur, correlatore ing. Ivanoe De Falco (ICAR-CNR).
In data 1 novembre 2002 è risultato vincitore senza borsa del concorso di ammissione al XVIII ciclo di Dottorato di Ricerca in Ingegneria Informatica e Automatica presso il dipartimento di Informatica e Sistemistica dell’Università degli Studi “Federico II” di Napoli.
Dal novembre 2002 all’ottobre 2005 ha svolto le attività di formazione e ricerca previste nell'ambito del corso di Dottorato di Ricerca in Ingegneria Informatica e Automatica.
Nel dicembre 2005 ha superato, con unanime giudizio positivo della Commissione Giudicatrice, l’esame per il conseguimento del titolo di Dottore di Ricerca, presentando la dissertazione finale dal titolo "An Approach to Pattern Recognition by Evolutionary Computation", supervisore il prof. Luigi Cordella.
Nel luglio 2007 è risultato vincitore ad un concorso a n. 1 posto di ricercatore universitario per il settore scientifico disciplinare ING-INF/05 (sistemi di elaborazioni delle informazioni) presso la facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Cassino.
Dal 30 giugno 2008 presta servizio in qualità di ricercatore presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi di Cassino. Afferisce al Dipartimento di Automazione, Elettromagnetismo, Ingegneria dell’Informazione e Matematica Industriale (DAEIMI).

Dal 2003 al 2006 ha tenuto alcuni seminari nell’ambito dei corsi di “Elementi di Informatica” del corso di Laurea in Ingegneria elettronica e Ingegneria Aerospaziale presso l’Università degli Studi “Federico II” di Napoli.
Nell'anno 2006 ha avuto un contratto di collaborazione scientifica con il Dipartimento di Informatica e Sistemistica dell’Università “Federico II” di Napoli, sul tema: “Sperimentazione e debugging di un software per la classificazione di traffico di rete internet basato su algoritmi evolutivi”.

Nell'anno accademico 2005/2006, è stato docente a contratto per l’insegnamento del corso di “Laboratorio di Informatica” nell’ambito dei corsi di Laurea in Ingegneria Civile e in Ingegneria Meccanica presso l’Università degli Studi di Cassino.
Negli anni accademici 2006/2007 e 2007/2008 è stato docente a contratto per l’insegnamento del corso di Laboratorio di Informatica nell’ambito dei corsi di laurea in Ingegneria Elettrica e in Ingegneria delle Telecomunicazioni presso l’Università degli Studi di Cassino.

Negli anni accademici 2008/2009 e 2009/2010 è stato titolare del corso di “Fondamenti di Informatica II” nell’ambito del corso di Laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni presso l’Università degli Studi di Cassino.

Dall’anno accademico 2009/2010 è titolare del corso di “Sistemi Operativi” nell’ambito del corso di Laurea Magistrale in Ingegneria delle Telecomunicazioni presso l’Università degli Studi di Cassino.

Nell'anno 2008 ha attivamente partecipato ad un progetto per lo sviluppo di un'applicazione per la lettura automatica di moduli. Il progetto è stato realizzato in collaborazione con Recogniform Technologies. Il progetto ha consentito la realizzazione di un applicativo per la lettura automatica di moduli per la richiesta di prestazioni sanitarie.
Nell'anno 2009 ha attivamente partecipato ad un progetto per lo sviluppo di un'applicazione per la lettura automatica di indirizzi postali. Il progetto è stato realizzato in collaborazione con Elsag Datamat.

L’attività di ricerca del dott. Fontanella si svolge nell’ambito della Pattern Recognition e della Visione Artificiale con particolare attenzione all'utilizzazione di tecniche basate sul paradigma della computazione evolutiva. I risultati dell’attività di ricerca svolta sono stati pubblicati su libri, riviste ed atti di convegni internazionali.
Ha partecipato a importanti congressi nazionali ed internazionali, ed è autore di oltre 20
pubblicazioni su riviste e atti di congressi internazionali nonché reviewer per diverse riviste internazionali (IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Pattern Recognition Letters, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence).
Dal 2010 è membro dell’ International Association for Pattern Recognition (IAPR).
E’ membro del Laboratorio di Informatica e Telecomunicazioni (LIT) del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione (DIEI) presso l’Università degli Studi di Cassino e del Lazio meridionale.

Risoluzione di problemi di apprendimento automatico e riconoscimento di forme per mezzo di algoritmi evolutivi. Attuale attività di ricerca:
-- sviluppo di algoritmi per la lettura automatica di manoscritto corsivo.
-- apprendimento strutturale di reti bayesiane per mezzo di algoritmi evolutivi.
-- tecniche di feature selection per il miglioramento delle prestazioni nella classificazione automatica di immagini.

JOURNALS
C. De Stefano, F. Fontanella, C. Marrocco and A. Scotto di Freca, “GA-based feature selection approach with an application to handwritten character recognition”, Pattern Recognition Letters, Vol. 35, pp. 130-141.

C. De Stefano, G. Folino, F. Fontanella and A. Scotto di Freca, “Using Bayesian networks for selecting classifiers in GP ensembles”, Information Sciences, Vol. 258, pp. 200-216.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, and A. Marcelli, “EvoGeneSys, a new evolutionary approach to graph generation”, Applied Soft Computing. Vol. 13, no. 4, pp. 1922-1938.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, “Evolutionary Prototyping for Handwriting Recognition”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. vol. 21, no. 1, pp. 157-178.


CONFERENCES
C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, A. Parziale and A. Scotto di Freca, “Rejecting both segmentation and classication errors in handwritten form processing”, Proceedings of the 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR 2014), pp. 569-574.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Scotto di Freca, "Random Forest for Reliable Pre-Classification of Handwritten Characters", Proceedings of 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2014), pp.1319-1324.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, and A. Scotto di Freca, “A Weighted Majority Vote Strategy Using Bayesian Networks”, Lecture Notes in Computer Science, A. Petrosino (eds.), Springer-Verlag vol. 8157, pp. 219-228.

C. De Stefano, F. Fontanella, M. Maniaci and A. Scotto di Freca, “Combining Single Class Classifiers for Mediaeval Handwriting Analysis: Individual Feature Selection as a Clue to Scribal Hand Distinction”, Proceedings of the 16th International Graphonomics Society Conference (IGS 2013), IGS press.

C. De Stefano, F. Fontanella, and A. Scotto di Freca, “A Novel Naive Bayes Voting Strategy for Combining Classifiers”, Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR 2012).

C. De Stefano, F. Fontanella, G. Folino, A. Scotto di Freca, “Pruning GP–Based Classifier Ensembles by Bayesian Networks”, Lecture Notes in Computer Sciences, C. Coello Coello, V. Cutello, K. Deb, S. Forrest, G. Nicosia and M. Pavone (eds.), Springer-Verlag, vol. 7491, pp. 236-245.

C. De Stefano, F. Fontanella, M. Maniaci and A. Scotto di Freca, “A Method for Scribe Distinction in Medieval Manuscripts Using Page Layout Features”, Lecture Notes in Computer Science, G. Maino and G. Foresti (eds.), Springer-Verlag, vol. 6978, pp. 393-402.

C. De Stefano, F. Fontanella, G. Folino, A. Scotto di Freca, “A Bayesian Approach for Combining Ensembles of GP Classifiers”, Lecture Notes in Computer Sciences, C. Sansone, J. Kittler, and F. Roli (eds.), Springer-Verlag, vol. 6713, pp. 26-35.

C. De Stefano, F. Fontanella, G. Folino, A. Scotto di Freca, “Using Bayesian Networks for Selecting Classifiers in GP Ensembles”, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), ACM Press.

C. De Stefano, F. Fontanella, M. Maniaci and A. Scotto di Freca, “Exploiting Page Layout Features for Scribe Distinction in Medieval Manuscripts”, Proceedings of the 15th International Graphonomics Society Conference, IGS press, pp. 106-109.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, C. Marrocco, A. Scotto di Freca, "Combining Single Class Features for Improving Performance of a Two Stage Classifier", Proceedings of 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2010), pp.4352-4355.

C. De Stefano, F. Fontanella, C. Marrocco, A. Scotto di Freca, “A Hybrid Evolutionary Algorithm for Bayesian Networks Learning: An Application to Classifier Combination ”, Lecture Notes in Computer Sciences, C. Di Chio et al (eds.), Springer-Verlag, vol. 6024, 2010, pp. 221-230.

C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, A. Scotto di Freca, “Using Bayesian Networks for Combining Classifiers: a new Evolutionary Learning Algorithm”. In Proc. of the 13th Conference of the International Graphonomics Society, 2009.

C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, A. Scotto di Freca, "Learning Bayesian Networks by Evolution for Classifier Combination," Proceedings of 10th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2009), pp.966-970. p

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, C. Marrocco, "A Feature Selection Algorithm for Handwritten Character Recognition", Proceedings of 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2008). pp.1-4.

C. De Stefano, F. Fontanella, C. Marrocco, “A GA-Based Feature Selection Algorithm for Remote Sensing Images”, Lecture Notes in Computer Sciences, M. Giacobini et al (eds.), Springer-Verlag. Vol. 4974, pp. 285-294.

C. De Stefano, F. Fontanella, C. Marrocco, Gilda Schirinzi, “A Feature Selection Algorithm for Class Discrimination Improvement”, Proceedings of 2007 International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2007), Barcelona, Spain, July 2007. pp. 425-428.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, “Looking for Prototypes by Genetic Programming”, in Lecture Notes in Computer Sciences, N. Zheng, X. Jiang, and X. Lan (eds.), Springer-Verlag. Vol. 4153, pp. 152-159.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, “Evolutionary Generation of Prototypes for a Vector Learning Quantization Classifier”, in Lecture Notes in Computer Sciences, F. Rothlauf et al. eds., Springer-Verlag. Vol. 3907, pp. 391-401.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, “Learning Classification Rules by Genetic Programming”, Atti della Conferenza Italiana Sistemi Intelligenti, A. Milani (Ed.). Ancona, Italy.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, “Generating Graphs by Evolutionary Computation”, In Atti della 2° Giornata di Studio Italiana sul Calcolo Evoluzionistico (GSICE 2006). Siena, Italy.

De Falco, A. Della Cioppa, F. Fontanella, E. Tarantino, “An Innovative Approach to Genetic Programming –Based Clustering” in Advances in Soft Computing, A. Abraham and M. Köppen (eds.), Springer-Verlag. Vol. 34.

F. Fontanella, “An Approach to Pattern Recognition by Evolutionary Computation", PhD Thesis, Dipartimento di Informatica e Sistemistica, Università degli Studi "Federico II" di Napoli.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, “Genetic Programming for Generating Prototypes in Classification Problems”, in Proc. of the 2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2005). pp. 1149-1155.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, “Data Clustering by Evolutionary Computation”, In Atti della 1° Giornata di Studio Italiana sul Calcolo Evoluzionistico (GSICE 2005). ISBN 83-900910-0-2.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, “A Novel Genetic Programming Based Approach for Classification Problems”, in Lecture Notes in Computer Sciences, F. Roli and S. Vitulano (eds.), Springer-Verlag. Vol. 3617, pp. 727-734.

L.P. Cordella, C. De Stefano, F. Fontanella, A. Marcelli, “An Evolutionary Clustering Method for Handwriting Recognition”. In Proc. of the 12th Conference of the International Graphonomics Society.

A. De Falco, A. Della Cioppa, F. Fontanella, E. Tarantino, “A Novel Grammar-Based Approach for Clustering”, in Proc. of the 20th Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2005), ACM Press. pp. 928-932.

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[Ultima modifica: mercoledì 30 novembre 2016]