Proposta de aplicação das redes neurais artificiais paraconsistentes como classificador de sinais utilizando aproximação funcional

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Mario, Mauricio Conceição
• Orientador(a): Yamanaka, Keiji
• Banca de defesa: Azevedo, Haroldo Rodrigues de, Carrijo, Gilberto Arantes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Redes neurais artificiais paraconsistentes; Classificação de sinais; Aproximação Funcional; Paraconsistents artificiais neurals networks; Signals classifiers; Functional approximation
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29794; http://doi.org/10.14393/ufu.di.2003.49

Este trabalho tem como objetivo desenvolver métodos para aplicações das Redes Ncurais Artificiais Paraconsistcntes - RNAPs. Inicialmcntc são introduzidos tópicos sobre a Lógica Paraconsistcntc ( com especial atenção para a célula paraconsistente e sua equação estrutural básica ) e sobre as RNAPs ( com destaque para a parte funcional das células que a compõem ). A seguir é feita uma análise do comportamento da Célula Ncural Artificial Paraconsistente de Aprendizagem, quando cm sua entrada são inseridos padrões que representam valores discretos de um sinal; a partir destes resultados, evolui-se para a reprodução de um sinal por inteiro através de aproximação funcional. São, então, formadas Unidades Ncurais Artificiais Paraconsistcntcs compostas de três tipos de células, capazes de aprender um padrão ( sinal) e compará-lo com padrões que venham a ser testados pela rede, sendo que as saídas destas unidades são manipuladas de acordo com o grau de precisão que a aplicação exigir. O conjunto destas unidades neurais forma a Rede Neural Artificial Paraconsistente para Classificação de Sinais, capaz de aprender e armazenar vários tipos de padrões ( sinais ) e, quando inseridos padrões de teste na rede, classificá-los como pertencentes ou não à mesma. A perspectiva é de que os resultados apresentados e a metodologia utilizada sirvam como divulgação para outros tipos de aplicação com as RNAPs.