Perceptron Multicamadas
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13. Teoria do caos aplicada à definição do conjunto de entradas de modelos neurais autônomos para previsão de carga em curto prazo
Após 1991, a literatura sobre previsão de carga passou a ser dominada por propostas baseadas em modelos neurais. Entretanto, um empecilho na aplicação destes modelos reside na possibilidade do ajuste excessivo dos dados, i.e, overfitting. O excesso de não-linearidade disponibilizado pelos modelos neurais de previsão de carga, que depende da representa�
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2011-12
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14. Modelagem preditiva de linha de costa utilizando redes neurais artificiais
Estudar modelagens através de dados geodésicos temporais com a possibilidade de predizer a posição de linha de costa é uma tarefa importante e pode auxiliar significativamente na gestão costeira. A área de estudo neste trabalho se refere ao município de Matinhos no estado do Paraná, Brasil. As linhas de costa temporais utilizadas para testar a model
Boletim de Ciências Geodésicas. Publicado em: 2010-09
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15. Detecção de faces humanas em imagens coloridas utilizando redes neurais artificiais / Detection of human faces in color images using artificial neural networks
The task of finding faces in images is extremely complex, as there is variation in brightness, backgrounds and highly complex objects that may overlap partially in the face to be found, among other problems. With the advancement in the field of computer vision techniques latest image processing and artificial intelligence have been combined to develop more e
Publicado em: 2010
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16. Utilização de redes neurais na análise e previsão de séries temporais / Time series prediction using artificial neural networks
Este trabalho a um estudo a respeito da aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs), mais especificamente do modelo perceptron multi-camadas com aprendizado por retro-propagação de erros, a previsão de valores futuros de Series Temporais. 0 estudo foi realizado através da realização de previsões a partir de uma determinada arquitetura de rede neur
Publicado em: 2010
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17. MP-Draughts - Um Sistema Multiagente de Aprendizagem Automática para Damas Baseado em Redes Neurais de Kohonen e Perceptron Multicamadas
O objetivo deste trabalho é propor um sistema de aprendizagem de Damas, o MPDraughts (MultiPhase- Draughts): um sistema multiagentes, em que um deles - conhecido como IIGA (Initial/Intermediate Game Agent)- é desenvolvido e treinado para ser especializado em fases iniciais e intermediárias de jogo e os outros 25 agentes, em fases finais. Cada um dos agent
Publicado em: 2009
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18. Podemos prever a taxa de cambio brasileira? Evidência empírica utilizando inteligência computacional e modelos econométricos
As abordagens de inteligência computacional, tais como sistemas nebulosos e redes neurais artificiais, têm-se gradualmente estabelecido como ferramentas robustas para a tarefa de aproximação de sistemas não-lineares complexos e previsão de séries temporais. Em aplicações envolvendo a área de Finanças, evidências empíricas anteriores indicam que
Gestão & Produção. Publicado em: 2008-12
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19. ClassificaÃÃo automÃtica de modulaÃÃo digital de sinais de comunicaÃÃes utilizando reconhecimento de padrÃes.
ClassificaÃÃo automÃtica de modulaÃÃo digital de sinais de comunicaÃÃes à um importante problema de processamento de sinais no campo das comunicaÃÃes. à um passo intermediÃrio entre a interceptaÃÃo do sinal e a recuperaÃÃo da informaÃÃo, no qual um classificador identifica automaticamente o tipo de modulaÃÃo do sinal recebido para posteri
Publicado em: 2008
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20. Uma contribuiÃÃo ao problema de seleÃÃo de modelos neurais usando o princÃpio de mÃxima correlaÃÃo dos erros / A contribution to the problem of selection of neural models using the beginning of maximum correlation of the errors
PropÃe-se nesta tese um mÃtodo de poda de pesos para redes Perceptron Multicamadas (MLP). TÃcnicas clÃssicas de poda convencionais, tais como Optimal Brain Surgeon(OBS) e Optimal Brain Damage(OBD), baseiam-se na anÃlise de sensibilidade de cada peso da rede, o que requer a determinaÃÃo da inversa da matriz Hessiana da funÃÃo-custo. A inversÃo da ma
Publicado em: 2008
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21. DeteÃÃo de manchas de Ãleo em imagens SAR atravÃs da combinaÃÃo de caracterÃsticas e de classificadores. / Detection of oil spill in images SAR through the characteristics and classifier
O mapeamento da poluiÃÃo de Ãleo no mar utilizando imagens de Radar de Abertura SintÃtica (SAR, do inglÃs Synthetic Aperture Radar) Ã uma importante Ãrea de interesse na Ãrea da vigilÃncia ambiental. Pode-se utilizar imagens SAR para extrair caracterÃsticas atravÃs de diferentes mÃtodos com o objetivo de predizer atravÃs de Redes Neurais Artific
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 14/12/2007
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22. Análise de cenas de pomares de laranjeiras através de segmentação de imagens e reconhecimento de padrões / Orange orchard scene analysis with image segmentation and pattern recognition
Os sistemas automáticos são normalmente empregados na indústria com o objetivo de otimizar a produção. Na agro-indústria, estes sistemas são usados com o mesmo propósito, sendo que dentre estes sistemas é possível destacar os que empregam a visão computacional, pois esta tem sido usada para inspeção de lavouras, colheita mecanizada, guiagem de v
Publicado em: 2007
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23. Seleção de características: abordagem via redes neurais aplicada à segmentação de imagens / Feature selection: a neural approach applied to image segmentation
A segmentaçãoo de imagens é fundamental para a visão computacional. Com essa finalidade, a textura tem sido uma propriedade bastante explorada por pesquisadores. Porém, a existência de diversos métodos de extração de textura, muitas vezes específicos para determinadas aplicações, dificulta a implementação de sistemas de escopo mais geral. Tendo
Publicado em: 2007
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24. Classification of Digital Injuries in examination of breast cancer Using Analysis of Components Independentes and multilayers Perceptron / Classificação de Lesões em Mamografias Digitais Utilizando Análise de Componentes Independentes e Perceptron Multicamadas
Neste trabalho, propomos um método para discriminação e classificação de mamogramas, com diagnóstico maligno, benigno e normal, usando análise de componentes independentes e redes neurais. O método foi testado com mamogramas da MIAS database, e com redes perceptron multicamadas. O método obteve uma taxa de sucesso média de 97.83%, com 97.5% de espe
Publicado em: 2006