Uma nova abordagem de treinamento on-line para rede neural artificial ARTMAP Fuzzy

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Santos Júnior, Carlos Roberto dos
Orientador(a): Lotufo, Anna Diva Plasencia
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP)
HORTOLÂNDIA
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - Automação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.unesp.br/items/fa6c337e-19c4-4b97-ae58-ba142fbf58c5
Resumo: A evolução dos recursos de internet levou ao crescente aumento do fluxo de dados, e por consequência, a necessidade de modelos de classificação ou previsão que suportem uma aprendizagem online. A Rede Neural ARTMAP Fuzzy tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento, no entanto, ainda é pouco explorada em aplicações de tempo real que exigem uma aprendizagem contínua. Neste trabalho, é proposto uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com treinamento continuado, capaz de adquirir conhecimento ao longo da classificação ou previsão. Modificações na arquitetura e no algoritmo de aprendizagem possibilitam à rede neural ativar o treinamento sempre que necessário. Para validar o modelo proposto foram realizadas duas aplicações, uma para previsão e outra para classificação, utilizando bases de dados benchmarks e comparado com a ARTMAP Fuzzy original. Os resultados mostraram a capacidade do modelo proposto em adquirir conhecimento ao longo das amostras apresentadas de forma estável e eficiente. Assim, este estudo contribui para a evolução da rede neural ARTMAP Fuzzy e apresenta o treinamento continuado como uma alternativa eficaz para aplicações de tempo real.
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Neste trabalho, é proposto uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com treinamento continuado, capaz de adquirir conhecimento ao longo da classificação ou previsão. Modificações na arquitetura e no algoritmo de aprendizagem possibilitam à rede neural ativar o treinamento sempre que necessário. Para validar o modelo proposto foram realizadas duas aplicações, uma para previsão e outra para classificação, utilizando bases de dados benchmarks e comparado com a ARTMAP Fuzzy original. Os resultados mostraram a capacidade do modelo proposto em adquirir conhecimento ao longo das amostras apresentadas de forma estável e eficiente. Assim, este estudo contribui para a evolução da rede neural ARTMAP Fuzzy e apresenta o treinamento continuado como uma alternativa eficaz para aplicações de tempo real.The evolution of internet resources has led to an increase in the flow of data, and consequently, the need for classification or forecasting models that support an online learning. The ARTMAP Fuzzy Neural Network has been used in several areas of knowledge, however, it is still little explored in real-time applications that require continuous learning. In this work, an ARTMAP Fuzzy Neural Network with continuous training is proposed, able to acquire knowledge along the classification or prediction. Modifications in the architecture and learning algorithm enable the neural network to activate training whenever necessary. To validate the proposed model two experiments were performed, one for forecasting and another for classification, using benchmark databases and compared with the original ARTMAP Fuzzy Neural Network. The results showed the ability of the proposed model to acquire knowledge along the presented samples in a stable and efficient way. Thus, this study contributes to the evolution of the ARTMAP Fuzzy neural network and presents the continuous training as an effective alternative to real-time applications.application/pdfUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP) HORTOLÂNDIAPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - AutomaçãoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessUma nova abordagem de treinamento on-line para rede neural artificial ARTMAP Fuzzyinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionRedes neurais artificiaisARTMAP FuzzyAprendizagem on-lineTreinamento continuadoArtificial neural networksFuzzy ARTMAPOnline learningContinuous training85002234181175300000-0003-1597-0520porreponame:Repositório Institucional do Instituto Federal de São Paulo (RI-IFSP)instname:Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP)instacron:IFSPORIGINALsantos júnior_cr_nova.pdfapplication/pdf228856https://repositorio.ifsp.edu.br/bitstreams/44b3e487-f51c-4380-8de6-89e9a7684b87/download5ea8ba0b212887c9f376919b0e7059e3MD56trueCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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