Sistemas Habridos Inteligentes
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1. 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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2. Teoria da perturbaÃÃo em sistemas hÃbridos inteligentes para a previsÃo de sÃries temporais
De forma geral, as abordagens descritas na literatura utilizam apenas a prÃpria sÃrie para realizar a previsÃo, descartando a sÃrie de resÃduos proveniente da diferenÃa entre os dados reais da sÃrie e a previsÃo do modelo. Os mÃtodos tradicionais de inteligÃncia artificial nÃo tratam a sÃrie de resÃduos, considerando assim que essa sÃrie tenha
Publicado em: 2008
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3. Sistemas baseados em mapas auto-organizÃveis para organizaÃÃo automÃtica de documentos texto
This work proposes and evaluates hybrid systems for automatic text document organization based on Self-Organizing Maps (SOM). The aim is to design a system that combines SOM with other clustering algorithms, in order to generate document maps for large text document collections of good quality at a low computational cost. The posprocessing of a neural networ
Publicado em: 2008
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4. Investigation of a framework based on artificial immune system applied to the pattern recognition / InvestigaÃÃo de uma arquitetura baseada em sistemas imunolÃgicos artificiais aplicada ao reconhecimento de dÃgitos manuscritos
The discovery of new functionalities through the study of human physiology has contributed toward the evolution of Artificial Immune Systems. The present work investigates a new architecture through observations of natural immunological behavior. New functionalities observed in the biological environment were studied for the modeling of this immunological ap
Publicado em: 2007
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5. 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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6. Uma nova metodologia hÃbrida inteligente para a previsÃo de sÃries temporais
Neste trabalho à realizado um estudo sistemÃtico para a resoluÃÃo do problema de previsÃo de sÃries temporais com a utilizaÃÃo de tÃcnicas de InteligÃncia Artificial. Inicialmente, modelos de Box &Jenkins sÃo aplicados para a previsÃo de sÃries temporais para a geraÃÃo de um padrÃo de referÃncia. SÃo investigadas entÃo tÃcnicas da Intelig
Publicado em: 2006
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7. 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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8. Sistema neural hÃbrido para reconhecimento de padrÃes em um nariz artificial / Hybrid neural system forpattern recognition in an artificial nose
This dissertation investigates the use of Hybrid Intelligent Systems in the pattern recognition system of an artificial nose. The work involves five main parts: (1) an evaluation of the odors database by a multivariate statistics technique; (2) a validation of the Time Delay Neural Networks in the odors recognition; (3) an evaluation of the Wavelet Transform
Publicado em: 2004
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9. Desenvolvimento de uma plataforma hÃbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados
Artificial Neural Networks (ANN) have successfully been used in tasks as the mapping of complex functions and pattern recognition. This success is due to the ANN ability to make calculations of complicated and undetermined data, learn from examples, generalize the learned information, extract patterns and discover tendencies. Despite these advantages, it is
Publicado em: 2004