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dc.contributor.authorMota, Juliano Fabiano dapt_BR
dc.contributor.otherSiqueira, Paulo Henriquept_BR
dc.contributor.otherSouza, Luzia Vidal dept_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduaçao em Métodos Numéricos em Engenhariapt_BR
dc.date.accessioned2013-03-22T22:39:43Z
dc.date.available2013-03-22T22:39:43Z
dc.date.issued2013-03-22
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/29782
dc.description.abstractResumo: Um dos problemas da modelagem de uma RBFNN - Radial Basis Neural Network, Rede Neural de Base Radial, consiste em determinar os pesos da camada de saída, geralmente representados por uma matriz retangular. Uma abordagem que tem ganho alguma notoriedade recentemente na resolução desse problema é a criação de modelos híbridos baseados na combinação de Meta-heurísticas, que são modelos gerais para solução de problemas de otimização, como alternativa ao método tradicional de realizar a pseudo-inversão da matriz com os valores de ativação da camada intermedíaria. Nesta pesquisa, duas destas Meta-heurísticas, Algoritmos Genéticos e Nuvem de Partículas (Particle Swarm Optmization) são implementadas a fim de comparar seus desempenhos com o método tradicional e também é proposta a mudança da representação dos indivíduos de uma população, em Algoritmos Genéticos, com a consequente adaptação operadores para algoritmos genéticos contínuos em que os indivíduos são matrizes, como é o caso do problema de calcular a matriz de pesos de uma RBFNN. Além disso, essas técnicas também são comparadas com a FDLF - Função Discriminante Linear de Fisher na classificação de padrões. Para fins de validação da hipótese levantada, foi realizado um experimento com seis bancos de dados e os resultados mostraram que as abordagens mais eficientes foram o treinamento tradicional das RBFNN e a FDLF, já a modificação proposta se mostrou tão consistente quanto o Algoritmo Genético tradicional no que diz respeito à eficiência ao encontrar soluções.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectInteligência computacionalpt_BR
dc.subjectAlgoritmos geneticospt_BR
dc.titleMeta-heurísticas baseadas em população para o treinamento de redes neurais de base radial no contexto de inteligência computacionalpt_BR
dc.typeTesept_BR


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