Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Silva, Jackson Ricardo Pereira de Lucena
Orientador(a): Cezaro, Adriano de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Cálculo Fracionário
Modelo de Hopfield
Redes Neurais
Fractional Calculus
Hopfield Model
Neural Networks
Link de acesso: https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12004
Resumo: Dissertação (mestrado)
id FURG_c5e79315ae60b171a2e12492f8bc8f45
oai_identifier_str oai:repositorio.furg.br:123456789/12004
network_acronym_str FURG
network_name_str Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
repository_id_str
spelling Silva, Jackson Ricardo Pereira de LucenaCezaro, Adriano de2025-01-08T18:34:27Z2025-01-08T18:34:27Z2021SILVA, Jackson Ricardo Pereira de Lucena. Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário. 2021. 91f. Dissertação (mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Instituto de Matemática, Estatística e Física, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2021.https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12004Dissertação (mestrado)Esta dissertação tem como objetivo analisar a dinâmica do Cálculo Fracionário no modelo neural de Hopfield. Tal abordagem se justifica, uma vez que muitas redes neurais são capazes de armazenar memórias, assim como o cérebro humano, e o cálculo fracionário tem a capacidade de caracterizar tais fenômenos. Especificamente, pretendemos (i) analisar as propriedades de estabilidade da dinâmica neural fracionária do modelo de Hopfield; (ii) provar a boa colocação com dados iniciais e parâmetros; e (iii) comparar as soluções do modelo de ordem clássica com a de ordem fracionária. Assim, espera-se que os resultados possam servir de base para estudos aplicados de modelagem computacional, engenharia biomédica e medicina, principalmente no que diz respeito ao tratamento de doenças neurológicas que têm a memória como núcleo danificado, como a doença de Alzheimer e a demência de leve a severa, uma vez que as redes neurais artificiais são uma tecnologia emergente.In this dissertation the aim is to analyze the dynamics of Fractional Calculus in the Hopfield neural model. Such an approach is justified, since many neural networks are capable of storing memories, just like the human brain, and fractional calculus has the capacity to characterize such phenomenon. Specifically, we intend to (i) analyze the stability properties of the fractional neural dynamics of the Hopfield model; (ii) prove good placement with initial data and parame ters; and (iii) compare the solutions of the classical order model with the fractional order. Thus, it is hoped that the results can serve as a basis for applied studies of computational modeling, biomedical engineering and medicine, especially with regard to the treatment of neurological diseases that have a damaged nucleus, such as Alzheimer’s disease and lead to severe dementia, since artificial neural networks are an emerging technology.porCálculo FracionárioModelo de HopfieldRedes NeuraisFractional CalculusHopfield ModelNeural NetworksModelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionárioModeling neural dynamics from fractional calculusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALJackson Silva.pdfJackson Silva.pdfDissertação (mestrado)application/pdf1487060https://repositorio.furg.br/bitstreams/65ed9499-f3e5-4384-9e92-b6a62e0fa7b3/download5756f57ac2cdbe8af20b76701468b88bMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstreams/f0f5c505-950f-45f2-a81d-d47282fac553/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXTJackson Silva.pdf.txtJackson Silva.pdf.txtExtracted texttext/plain108174https://repositorio.furg.br/bitstreams/0747753b-4144-4c19-b844-761d79646035/downloadf00b35c5d27a90bfaaf50d85a3b50becMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILJackson Silva.pdf.jpgJackson Silva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2797https://repositorio.furg.br/bitstreams/f7ce135a-8c32-4265-afb9-55abc205878e/downloadebaf56dc3b4212d8c28ef7423acdf352MD54falseAnonymousREAD123456789/120042025-12-10 02:17:30.765open.accessoai:repositorio.furg.br:123456789/12004https://repositorio.furg.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestrepositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.bropendoar:2025-12-10T05:17:30Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)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
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv Modeling neural dynamics from fractional calculus
title Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário
spellingShingle Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário
Silva, Jackson Ricardo Pereira de Lucena
Cálculo Fracionário
Modelo de Hopfield
Redes Neurais
Fractional Calculus
Hopfield Model
Neural Networks
title_short Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário
title_full Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário
title_fullStr Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário
title_full_unstemmed Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário
title_sort Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário
author Silva, Jackson Ricardo Pereira de Lucena
author_facet Silva, Jackson Ricardo Pereira de Lucena
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Jackson Ricardo Pereira de Lucena
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Cezaro, Adriano de
contributor_str_mv Cezaro, Adriano de
dc.subject.por.fl_str_mv Cálculo Fracionário
Modelo de Hopfield
Redes Neurais
Fractional Calculus
Hopfield Model
Neural Networks
topic Cálculo Fracionário
Modelo de Hopfield
Redes Neurais
Fractional Calculus
Hopfield Model
Neural Networks
description Dissertação (mestrado)
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2025-01-08T18:34:27Z
dc.date.available.fl_str_mv 2025-01-08T18:34:27Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SILVA, Jackson Ricardo Pereira de Lucena. Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário. 2021. 91f. Dissertação (mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Instituto de Matemática, Estatística e Física, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2021.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12004
identifier_str_mv SILVA, Jackson Ricardo Pereira de Lucena. Modelagem da dinâmica neural a partir do cálculo fracionário. 2021. 91f. Dissertação (mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Instituto de Matemática, Estatística e Física, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2021.
url https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12004
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
instacron:FURG
instname_str Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
instacron_str FURG
institution FURG
reponame_str Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
collection Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.furg.br/bitstreams/65ed9499-f3e5-4384-9e92-b6a62e0fa7b3/download
https://repositorio.furg.br/bitstreams/f0f5c505-950f-45f2-a81d-d47282fac553/download
https://repositorio.furg.br/bitstreams/0747753b-4144-4c19-b844-761d79646035/download
https://repositorio.furg.br/bitstreams/f7ce135a-8c32-4265-afb9-55abc205878e/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 5756f57ac2cdbe8af20b76701468b88b
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
f00b35c5d27a90bfaaf50d85a3b50bec
ebaf56dc3b4212d8c28ef7423acdf352
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.br
_version_ 1856849736744566784

Registros relacionados