Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Melo, Gustavo Sikora de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual do Ceará
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Algoritmos genéticos
Ciência da computação
Colônias de formigas
tweet
Link de acesso: https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=69166
Resumo: Esta dissertação propõe uma nova abordagem híbrida, bio-inspirada, aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões. Busca-se assim agregar, a capacidade de clusterização das colônias de formigas, com a capacidade de classificação supervisionada das redes neurais artificiais, projetadas automaticamente com algoritmos genéticos. Assim, no intuito de aprimorar a qualidade dos clusters formados pela colônia de formiga, e assim resolver o problema dos dados que ficam presos ou perdidos nestes, é introduzido um agente artificial capaz de identificá-los e classificá-los com o auxilio das redes neurais. Vários experimentos são realizados para validar a proposta, mostrando que a qualidade é, de fato, aprimorada. Palavras-chave: Reconhecimento de padrões. Colônia de formigas. Clusterização. Redes neurais artificiais. Algoritmos genéticos. Computação bio-inspirada.
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