| dc.contributor | SOUTO, Marcilio Carlos Pereira de | |
| dc.creator | ALMEIDA, Marcelo Barbosa de | |
| dc.date | 2014-06-12T15:58:50Z | |
| dc.date | 2014-06-12T15:58:50Z | |
| dc.date | 2003 | |
| dc.identifier | Barbosa de Almeida, Marcelo; Carlos Pereira de Souto, Marcilio. Um estudo comparativo de técnicas conexionistas na implementação de um sistema de reconhecimento de padrões para um nariz artificial. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003. | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2502 | |
| dc.description | O principal objetivo desta dissertação é fazer um estudo sistemático sobre os
diversos tipos de redes neurais artificiais (e seus respectivos algoritmos de
aprendizagem) que vêm sendo utilizados na implementação do sistema de
reconhecimento de padrões do nariz artificial proposto em [Santos, 2000],
apontando suas vantagens e desvantagens.
Os modelos analisados são as Multi-layer Perceptrons (MLPs) com o
backpropagation, Levenberg-Marquardt e tabu search, e as redes de funções de
base radiais (Redes RBF). Também serão investigadas as MLPs com o
Resilient backpropagation (Rprop). O algoritmo Rprop foi escolhido por duas
razões principais: em geral ele possui um tempo de convergência inferior ao
tradicional backpropagation, e até o momento não existe na literatura nenhum
trabalho que aplique este algoritmo (junto com as MLPs) como parte do
sistema de reconhecimento de padrões do nariz artificial estudado.
Para cada modelo de arquitetura (por exemplo, MLP) e algoritmo de
treinamento (por exemplo, backpropagation) três topologias diferentes serão
investigadas. Para cada uma destas topologias serão feitas trinta inicializações
de pesos diferentes (aleatórias), em que cada uma destas inicializações será
executada com cada uma das três diferentes partições do conjunto de dados. A
partir disto, os resultados obtidos serão analisados através de testes estatísticos
(teste de hipóteses). Isto tudo contrasta com os trabalhos anteriores, os quais
usavam apenas uma partição dos dados, somente dez execuções para cada
topologia, e nenhum teste estatístico era feito | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | |
| dc.subject | Redes Neurais Artificiais | |
| dc.subject | Nariz Artificial | |
| dc.subject | Reconhecimento
de Padrões | |
| dc.title | Um estudo comparativo de técnicas conexionistas na implementação de um sistema de reconhecimento de padrões para um nariz artificial | |
| dc.type | masterThesis | |
