Reconhecimento de padrões multi-valorados por redes neurais caóticas - Caceres, Juan Carlos Gutierrez (2003)
Nas últimos décadas, estudos em neurobiologia evidenciam a existência de comportamentos caóticos no cérebro humano e animal, tanto a nível microscópico (neurônio) quanto a nível macroscópico (atividade global de cérebro). Essas evidencias motivam a exploração de sistemas caóticos em redes neurais artificiais. Diante deste contexto, o presente trabalho tem como objetivo estudar as redes neurais caóticas existentes e desenvolver novas redes neurais caóticas para reconhecimento de padrões multi-valorados. Dois novos modelos são propostos, cujos funcionamentos são divididos em duas fases: fase de armazenamento e fase de reconhecimento. Na primeira fase, um conjunto de padrões é armazenado em pontos fixos pelo algoritmo de aprendizado de matriz pseudo-inversa. Na segunda fase, a dinâmica periódica e caótica que existem em mapas caóticos são utilizadas. Em ambos modelos propostos, a órbita periódica representa um padrão recuperado, enquanto a órbita caótica oferece um mecanismo de busca eficiente. Uma das vantagens dos modelos propostos em relação às redes neurais caóticas existentes é que os primeiros não só podem reconhecer padrões binários, mas também podem reconhecer padrões multi-valorados, o que é uma característica importante em aplicações práticas.