Exportação concluída — 

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:
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.
id UECE-0_8cb7338dcad90ec4e77cf79a13a49a96
oai_identifier_str oai:uece.br:69166
network_acronym_str UECE-0
network_name_str Repositório Institucional da UECE
repository_id_str
spelling Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões Algoritmos genéticos Ciência da computação Colônias de formigas tweetEsta 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. This dissertation proposes a new hybrid bio-inspired approach to improve the quality of pattern recognition. In order to accomplish that goal, the clustering capacity of ant colonies is combined with the capacity of supervised classification of an evolving artificial neural network. Hence, willing to improve the quality of clusters formed by the ant colony algorithm, and by doing so, solving the problem concerning trapped or lost data among the formed clusters, an artificial agent capable of identify those lost or trapped data, and classify them with the aid of neural networks is introduced. Several experiments are to done to validates this approach, showing that the quality is indeed, improved. Keywords: Pattern recognition. Ant colony. Clustering. Artificial neural networks. Genetic algorithms. Bio-inspired computing. Universidade Estadual do CearáJackson Savio de Vasconcelos SilvaMelo, Gustavo Sikora de2011-09-13T00:00:00Z2011info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=69166info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UECEinstname:Universidade Estadual do Cearáinstacron:UECE2011-09-13T00:00:00Zoai:uece.br:69166Repositório InstitucionalPUBhttps://siduece.uece.br/siduece/api/oai/requestopendoar:2011-09-13T00:00Repositório Institucional da UECE - Universidade Estadual do Cearáfalse
dc.title.none.fl_str_mv Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
title Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
spellingShingle Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
Melo, Gustavo Sikora de
Algoritmos genéticos
Ciência da computação
Colônias de formigas
tweet
title_short Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
title_full Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
title_fullStr Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
title_full_unstemmed Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
title_sort Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
author Melo, Gustavo Sikora de
author_facet Melo, Gustavo Sikora de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Jackson Savio de Vasconcelos Silva
dc.contributor.author.fl_str_mv Melo, Gustavo Sikora de
dc.subject.por.fl_str_mv Algoritmos genéticos
Ciência da computação
Colônias de formigas
tweet
topic Algoritmos genéticos
Ciência da computação
Colônias de formigas
tweet
description 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.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-09-13T00:00:00Z
2011
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.uri.fl_str_mv https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=69166
url https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=69166
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.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual do Ceará
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual do Ceará
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UECE
instname:Universidade Estadual do Ceará
instacron:UECE
instname_str Universidade Estadual do Ceará
instacron_str UECE
institution UECE
reponame_str Repositório Institucional da UECE
collection Repositório Institucional da UECE
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UECE - Universidade Estadual do Ceará
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1828296356973772800