Compressão e descompressão de dados atraves de redes neurais e logica nebulosa com aplicação em curvas planas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1993
Autor(a) principal: Silva, Myriam Regattieri De Biasi da
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: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes neurais (Computação)
Conjuntos fuzzy
Curvas planas
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1580989
Resumo: Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Armando Freitas de Rocha
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spelling Compressão e descompressão de dados atraves de redes neurais e logica nebulosa com aplicação em curvas planasRedes neurais (Computação)Conjuntos fuzzyCurvas planasOrientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Armando Freitas de RochaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia EletricaResumo: Este trabalho propõe um método de compressão-descompressão de dados aplicado a curvas no espaço 2D. Novas técnicas como Redes Neurais e Lógica Nebulosa são usadas para comprimir e descomprimir os pontos de uma curva plana. No processo de compressão, estruturas de redes neurais são desenvolvidas para operarem conjuntos de pontos seqüenciais (x,y). O objetivo é extrair o mínimo de dados possíveis de modo a permitir a recuperação da curva original. Um método de interpolação baseado em regras nebulosas é proposto, introduzindo-se modificações no algoritmo original apresentado por Uchino et aI.. Este algoritmo é utilizado para recuperar a informação, sempre que necessário. O algoritmo original (INL) - Interpolação Nebulosa Linear - funciona somente quando os pares de entrada saída (x,y) representam funções. O algoritmo proposto (INNL) - Interpolação Nebulosa Não Linear - introduz não linearidades no cálculo das funções de pertinência associadas às regras nebulosas, visando à obtenção de curvas interpoladas mais suaves. Uma outra modificação é introduzida no sentido de se generalizar a aplicação do método a curvas genéricas (curvas fechadas e não funções)Abstract: This work proposes a method for compression-restoring data applied to bi-dimensional curves. New techniques as Neural Networks and Fuzzy Logic are used on compressing and restoring the points of the curve. On data compression, neural-like structures are developed to operate on a set of sequential points (x,y) in order to extract the minimal amount of data that can still accurately represent the entire original set. A method of interpolation based on fuzzy rules is proposed introducing modifications on the original algorithm presented by Uchino et al., to regenerate the whole original set of data whenever necessary. The original algorithm based on linear fuzzy rules works only when the input-output relation (x,y) represent a function. The modified algorithm (INNL) makes use of non linear fuzzy rules introducing the nonlinearities to calculate the membership functions associated to the rules, whose purpose is to obtain smoother interpolated curves. Another modification is introduced to generalize the algorithm to any kind of curve (closed and non-fullctions)MestradoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Rocha, Armando Freitas da, 1946-2021Andrade Netto, Marcio Luiz de, 1947-2019Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Myriam Regattieri De Biasi da19931993-10-29T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf[131]f. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1580989SILVA, Myriam Regattieri De Biasi da. Compressão e descompressão de dados atraves de redes neurais e logica nebulosa com aplicação em curvas planas. 1993. [131]f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1580989. Acesso em: 27 fev. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/69788porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-05-02T16:30:36Zoai::69788Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-05-02T16:30:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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