Otimizaaao De Redes Neurais Artificiais
Mostrando 1-12 de 13 artigos, teses e dissertações.
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1. Modelagem hÃbrida do processo de troca iÃnica em colunas de leito fixo / Hybrid modelling of ion exchange process in fixed bed column
A troca iÃnica à um processo muito utilizado no tratamento de efluentes industriais aquosos contendo compostos orgÃnicos e metais pesados. As colunas de leito fixo sÃo mais aplicadas por permitir que o processo ocorra de maneira contÃnua (ciclos de regeneraÃÃo). O projeto e a otimizaÃÃo de processos de troca iÃnica em coluna requer o uso de modelos
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 24/02/2011
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2. OtimizaÃÃo Global em Redes Neurais Artificiais / Global Optimization in Artificial Neural Networks
Esta tese apresenta um mÃtodo de otimizaÃÃo global e local, baseado na integraÃÃo das heurÃsticas das tÃcnicas Simulated Annealing, Tabu Search, Algoritmos GenÃticos e Backpropagation. O desempenho deste mÃtodo à investigado na otimizaÃÃo simultÃnea da topologia e dos valores dos pesos das conexÃes entre as unidades de processamento de redes ne
Publicado em: 2008
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3. ModeloshÃbridos baseados em enxame de partÃculaspara previsÃo de sÃries temporais
Este trabalho investiga a otimizaÃÃo de Redes Neurais Artificiais (RNA) por mÃtodos baseados em Enxame de PartÃculas (PSO) para a resoluÃÃo do problema de previsÃo de sÃries temporais. O PSO, apesar de ser uma tÃcnica linear, quando hibridizado com uma tÃcnica nÃo linear, como as redes neurais artificiais, formam um sistema hÃbrido inteligente (S
Publicado em: 2008
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4. Abordagem hÃbrida para otimizaÃÃo de redes neurais artificiais para previsÃo de sÃries temporais
This thesis proposes a new hybrid approach which combines simulated annealing and standard error backpropagation for optimizing Multi Layer Perceptron Neural Networks (MLP) for time series prediction. This approach named ANNSATS (Artificial Neural Networks and Simulated Annealing for Time Series Forecasting) starts from an initial topology fully connected ne
Publicado em: 2007
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5. ModÃlisation et Optimisation robuste de systÃmes mÃcaniques en prÃsence dâamortissement viscoÃlastique / Modelagem e otimizaÃÃo robusta de sistemas mecÃnicos em presenÃa de amortecimento viscoelÃstico
Nos Ãltimos anos, os materiais viscoelÃsticos tÃm sido amplamente utilizados para reduzir os nÃveis de vibraÃÃo e de ruÃdo no domÃno da dinÃmica de estruturas, em virtude de sua capacidade inerente de absorver uma parte da energia vibratÃria dos sistemas mecÃnicos e de dissipÃ-la sob a forma de calor. Esses materiais sÃo aplicados com freqÃÃnc
Publicado em: 2007
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6. Optimization methods for the definition of MLP neural network architectures and weights / Optimization methods for the definition of MLP neural network architectures and weights / MÃtodos de otimizaÃÃo para definiÃÃo de arquiteturas e pesos de redes neurais MLP / MÃtodos de otimizaÃÃo para definiÃÃo de arquiteturas e pesos de redes neurais MLP
This dissertation proposes modifications in the Yamazaki method for the simultaneous optimization of Multilayer Perceptron (MLP) network weights and architectures. The main objective is to propose a set of modifications with respective validations aimed at creating a more efficient optimization process. The optimization hybrid algorithm is based on the simul
Publicado em: 2005
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7. Uma metodologia para otimizaÃÃo de arquitetura e pesos de redes neurais
Este trabalho propÃe uma metodologia para a otimizaÃÃo global de redes neurais. O objetivo à a otimizaÃÃo simultÃnea de arquiteturas e pesos de redes Multi-Layer Perceptron (MLP), com o intuito de gerar topologias com poucas conexÃes e alto desempenho de classificaÃÃo para qualquer conjunto de dados. A otimizaÃÃo simultÃnea de arquiteturas e pes
Publicado em: 2004
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8. Projeto hÃbrido de redes neurais
As Redes Neurais Artificiais (RNAs) tÃm sido aplicadas com sucesso em uma diversidade de problemas do mundo real. Contudo, o sucesso dessas redes para um determinado problema depende muito de um projeto bem realizado. O projeto de redes neurais envolve a definiÃÃo de vÃrios parÃmetros, como, por exemplo, o tipo de rede, a arquitetura, o algoritmo de tre
Publicado em: 2004
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9. Rede neural artificial para anÃlise de fatores relacionados a transtornos mentais comuns
Os Transtornos Mentais Comuns (TMCÂs), e dentre eles ansiedade e depressÃo, tÃm sido causas comuns de morbidade tanto em paÃses desenvolvidos como em desenvolvimento. Esses transtornos levam a um considerÃvel uso dos serviÃos de saÃde e destacam-se como um importante fator que leva a uma perda de dias de trabalho. AlÃm disso, causam um sÃrio impacto
Publicado em: 2003
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10. OtimizaÃÃo da geometria de aglomerados de silÃcio via redes neurais.
Avaliamos a aplicaÃÃo de alguns mÃtodos de otimizaÃÃo que nÃo utilizam informaÃÃo prÃvia e introduzimos novos mÃtodos que a utilizam na soluÃÃo de problemas de fÃsica atÃmica e molecular. Aplicamos esses mÃtodos na determinaÃÃo da geometria do estado fundamental de aglomerados de SilÃcio. A energia total foi calculada pelo mÃtodo semi-emp�
Publicado em: 2002
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11. TÃcnicas de inteligÃncia artificial utilizadas em mÃtodos de otimizaÃÃo de geometrias moleculares.
Recentemente, Lemes e colaboradores introduziram um novo mÃtodo para a determinaÃÃo da geometria do estado fundamental de sistemas poliatÃmicos. Este procedimento, chamado OGA (OtimizaÃÃo GenÃtica Assistida), combina o poder de seleÃÃo das Redes Neurais Artificiais (Artificial Neural Network - ANN) com a versatilidade do Algoritmo GenÃtico (Genetic
Publicado em: 2002
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12. Projeto hÃbrido de redes neurais
As Redes Neurais Artificiais (RNAs) tÃm sido aplicadas com sucesso em uma diversidade de problemas do mundo real. Contudo, o sucesso dessas redes para um determinado problema depende muito de um projeto bem realizado. O projeto de redes neurais envolve a definiÃÃo de vÃrios parÃmetros, como, por exemplo, o tipo de rede, a arquitetura, o algoritmo de tre
Publicado em: 2001