Fuzzy Art Network
Mostrando 1-7 de 7 artigos, teses e dissertações.
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1. ComitÃs de Classificadores Baseados nas Redes SOM e Fuzzy ART com Sintonia de ParÃmetros e SeleÃÃo de Atributos via MetaheurÃsticas EvolucionÃrias / Ensembles of classifiers based on SOM and Fuzzy ART networks with parameter tuning and feature selection through evolutionary metaheuristics.
O paradigma de classificaÃÃo baseada em comitÃs tem recebido considerÃvel atenÃÃo na literatura cientÃfica em anos recentes. Neste contexto, redes neurais supervisionadas tÃm sido a escolha mais comum para compor os classificadores base dos comitÃs. Esta dissertaÃÃo tem a intenÃÃo de projetar e avaliar comitÃs de classificadores obtidos atravÃ
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 28/11/2011
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2. Uma análise da aplicação do modelo de Rede Neural RePART em Comitês de classificadores
RePART (Reward/Punishment ART) is a neural model that constitutes a variation of the Fuzzy Artmap model. This network was proposed in order to minimize the inherent problems in the Artmap-based model, such as the proliferation of categories and misclassification. RePART makes use of additional mechanisms, such as an instance counting parameter, a reward/puni
Publicado em: 2008
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3. Contribuição ao estudo de aerogeradores de velocidade e passo variáveis com gerador duplamente alimentado e sistema de controle difuso / Contribution to the study of fuzzy control applied to variable-speed variable-pitch wind generators with double-fed induction generator
The efficient capture of aeolic-energy occurs by means of three blades turbines with adjustable pitch-angle and angular-speed. The pitch-angle adjustment is utilized to limit the aeolic-energy capture when occur very strong winds and, the angular speed adjustment is utilized to maximize the capture of kinetic energy of weak winds. In this mode of operation t
Publicado em: 2007
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4. Uso de rede neural artificial não supervisionada na classificação de dados de radar na Banda-P para mapeamento de cobertura da terra em floresta tropical / P-Band radar data classification by neural network for Amazonin land cover assessment
Apresenta-se uma avaliação sobre as propriedades discriminatórias de dados de radar na Banda-P para o mapeamento da cobertura da terra usando a rede neural artificial não supervisionada Fuzzy-ART (Teoria da Ressonância Adaptativa). A área de estudo situa-se próxima à Floresta Nacional do Tapajós, no Estado do Pará, Brasil. Os dados de radar foram o
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 200303
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5. P-Band radar data classification by neural network for Amazonin land cover assessment / Uso de rede neural artificial não supervisionada na classificação de dados de radar na Banda-P para mapeamento de cobertura da terra em floresta tropical
The applicability of P-band radar data for land cover mapping using the unsupervised artificial neural network Fuzzy-ART (Adaptive Resonance Theory) is evaluated. The study area is located near Tapajós National Forest in the State of Para, Brazil. The radar data was acquired during an airborne mission conducted by AeroSensing RadarSystem GmbH in september 2
Publicado em: 2003
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6. Uso de rede neural artificial não supervisionada na classificação de dados de radar na Banda-P para mapeamento de cobertura da terra em floresta tropical / P-Band radar data classification by neural network for Amazonin land cover assessment
Apresenta-se uma avaliação sobre as propriedades discriminatórias de dados de radar na Banda-P para o mapeamento da cobertura da terra usando a rede neural artificial não supervisionada Fuzzy-ART (Teoria da Ressonância Adaptativa). A área de estudo situa-se próxima à Floresta Nacional do Tapajós, no Estado do Pará, Brasil. Os dados de radar foram o
Publicado em: 2003
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7. ONLINE TRAINING OF NEURAL METWORKS: METHODOLOGY FOR TIME VARYING ENVIRONMENTS / TREINAMENTO CONTÍNUO EM REDES NEURAIS: UM TRATAMENTO PARA AMBIENTES VARIANTES NO TEMPO
The main issue when dealing with non-stationary processes is related to the requirement of fast adaptation while simultaneously preventing catastrophic damage to previously learned behavior. In this thesis, two on-line learning techniques, one for supervised and the other for unsupervised artificial neural networks, are proposed. A new supervised procedure t
Publicado em: 1998