dc.contributorRoisenberg, Mauro
dc.contributorUniversidade Federal de Santa Catarina
dc.creatorRodrigues Neto, Abner Cardoso
dc.date2012-10-25T07:31:33Z
dc.date2012-10-25T07:31:33Z
dc.date
dc.date.accessioned2017-04-03T21:05:30Z
dc.date.available2017-04-03T21:05:30Z
dc.identifier285592
dc.identifierhttp://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/94199
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/711309
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010
dc.descriptionRedes Neurais são amplamente empregadas em problemas de classificaçao e regressão, porém os modelos mais comuns fornecem apenas a estimação de regressão sem nenhuma medida de confiança associada à saída da rede. Medidas de desempenho global como o Erro Médio Quadrático não são capazes de reconhecer regiões onde a resposta da rede possa estar contaminada com incertezas, devido ao ruído presente nos dados ou à baixa densidade de dados de treinamento nessas regiões. Incorporar medidas de confiança na saída da rede, como intervalos de predição, valida a regressão e auxilia tomadores de decisão a estabelecerem critérios de risco, necessários em muitas aplicações práticas. Entretanto, existe uma série de restrições para o calculo do Intervalo de Predição nas redes neurais, que são dificeis de serem cumpridas em problemas reais. Neste trabalho, estudou-se as medidas de confiança fornecida pela rede de função de base radial, algumas das suas deficiencias foram tratadas com o objetivo de obter medidas de confiança mais satisfatórias e com menos restrições sobre o modelo, que possam ajudar os tomadores de decisão em aplicações reais.
dc.format57 p.| il., grafs., tabs.
dc.languagepor
dc.subjectCiência da computação
dc.subjectRedes neurais (Computação)
dc.subjectPredicao
dc.subjectRedes de computadores
dc.subjectMedidas de segurança
dc.titleIntervalo de Predição em redes RBF
dc.typeTesis


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