Compressão e descompressão de dados atraves de redes neurais e logica nebulosa com aplicação em curvas planas

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

1993

RESUMO

Este trabalho propõe um método de compressão-descompressão de dados aplicado a curvas no espaço 2D. Novas técnicas como Redes Neurais e Lógica Nebulosa são usadas para comprimir e descomprimir os pontos de uma curva plana. No processo de compressão, estruturas de redes neurais são desenvolvidas para operarem conjuntos de pontos seqüenciais (x,y). O objetivo é extrair o mínimo de dados possíveis de modo a permitir a recuperação da curva original. Um método de interpolação baseado em regras nebulosas é proposto, introduzindo-se modificações no algoritmo original apresentado por Uchino et aI.. Este algoritmo é utilizado para recuperar a informação, sempre que necessário. O algoritmo original (INL) - Interpolação Nebulosa Linear - funciona somente quando os pares de entrada saída (x,y) representam funções. O algoritmo proposto (INNL) - Interpolação Nebulosa Não Linear - introduz não linearidades no cálculo das funções de pertinência associadas às regras nebulosas, visando à obtenção de curvas interpoladas mais suaves. Uma outra modificação é introduzida no sentido de se generalizar a aplicação do método a curvas genéricas (curvas fechadas e não funções)

ASSUNTO(S)

redes neurais (computação) conjuntos difusos curvas planas

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