Memórias associativas morfológicas brouwerianas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Costa, Rodrigo Vinícius da
Orientador(a): Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle [Orientador]
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:
Memória associativa
Sistemas de memória de computadores
Redes neurais (Computação)
Sistemas difusos
Morfologia matemática
Associative memory
Computer memory systems
Neural networks (Computer science)
Link de acesso: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/13686
Resumo: Resumo: Memórias associativas são modelos inspirados na habilidade do cérebro humano de recordar por associação Estes modelos tem sido aplicados com sucesso em diversas áreas incluindo processamento de imagem, controle e previsão de séries temporais Nesta Dissertação introduzimos a classe das memórias associativas morfológicas Brouwerianas (BMAMs), que são redes neurais morfológicas definidas num reticulado completo Brouweriano A memória associativa fuzzy implicativa de Gödel é um exemplo de BMAM definida no reticulado completo [; 1] Resultados teóricos sobre a convergência e capacidade de armazenamento das BMAMs são enunciados Também caracterizamos os padrões recordados por uma BMAM em termos dos seus pontos fixos Por fim, usamos um sistema fuzzy no espaço de cor HSV para introduzir uma BMAM para o armazenamento e recordação de imagens coloridas A tolerância da nova memória com respeito a ruídos Gaussiano, impulsivo e pepper são investigadas por meio de experimentos computacionais
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