Redes neurais artificiais para consistentes e sua utilização para reconhecimento de padrões.
Ano de defesa: | 2002 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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País: |
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-03102024-102826/ |
Resumo: | As Redes Neurais Artificiais têm se mostrado eficientes no aprendizado e reconhecimento de padrões. A Lógica Paraconsistente permite que se tratem inconsistência, paracompletezas e reconhecimento por proximidades. Associando-se a Lógica Paraconsistente às Redes Neurais Artificiais (RNA) pode-se criar uma nova classe de RNA: as Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes (RNAP). Introduzidas em DA SILVA FILHO, J.I.; ABE, J.M. Fundamentos das Redes Neurais Artificiais - destacando aplicações em Neurocomputação. 1.ed. São Paulo, Editora Villipress, 2001, entre outras características inovadoras, tal classe de RNA\'s possui a capacidade de manipular dados contraditórios, paracompletos, e até difusos. Para tanto, introduzem-se elementos básicos, denominados Células Neurais Artificiais Paraconsistentes (CNAP\'s) que associadas compõem as Unidades Neurais Artificiais Paraconsistentes (UNAP\'s), que são estruturas que simulam o funcionamento de um neurônio. A partir da associação das UNAP\'s compõem-se os Sistemas Neurais Artificiais Paraconsistentes (SNAP\'s) criando-se partes de Redes Neurais com funções específicas, como se fossem regiões do cérebro humano. Através da associação das CNAP\'s, UNAP\'s e SNAP\'s, criam-se as RNAP\'s, com comportamento paraconsistente nas tomadas de decisões. Neste trabalho, faz-se uma aplicação, utilizando-se as RNAP\'s assim compostas, para aprendizado e reconhecimento de padrões. Pode-se ainda modificar as RNAP\'sestruturalmente, criando-se novos elementos de acordo com as necessidades de cada aplicação. |
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Redes neurais artificiais para consistentes e sua utilização para reconhecimento de padrões.Paraconsistent artificial neural network and its application on pattern recoginition.Neural networksPattern recognitionReconhecimento de padrõesRedes neuraisAs Redes Neurais Artificiais têm se mostrado eficientes no aprendizado e reconhecimento de padrões. A Lógica Paraconsistente permite que se tratem inconsistência, paracompletezas e reconhecimento por proximidades. Associando-se a Lógica Paraconsistente às Redes Neurais Artificiais (RNA) pode-se criar uma nova classe de RNA: as Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes (RNAP). Introduzidas em DA SILVA FILHO, J.I.; ABE, J.M. Fundamentos das Redes Neurais Artificiais - destacando aplicações em Neurocomputação. 1.ed. São Paulo, Editora Villipress, 2001, entre outras características inovadoras, tal classe de RNA\'s possui a capacidade de manipular dados contraditórios, paracompletos, e até difusos. Para tanto, introduzem-se elementos básicos, denominados Células Neurais Artificiais Paraconsistentes (CNAP\'s) que associadas compõem as Unidades Neurais Artificiais Paraconsistentes (UNAP\'s), que são estruturas que simulam o funcionamento de um neurônio. A partir da associação das UNAP\'s compõem-se os Sistemas Neurais Artificiais Paraconsistentes (SNAP\'s) criando-se partes de Redes Neurais com funções específicas, como se fossem regiões do cérebro humano. Através da associação das CNAP\'s, UNAP\'s e SNAP\'s, criam-se as RNAP\'s, com comportamento paraconsistente nas tomadas de decisões. Neste trabalho, faz-se uma aplicação, utilizando-se as RNAP\'s assim compostas, para aprendizado e reconhecimento de padrões. Pode-se ainda modificar as RNAP\'sestruturalmente, criando-se novos elementos de acordo com as necessidades de cada aplicação.The Artificial Neural Networks have (ANN\'s) been used efficiently in the process of pattern recognition and learning. The Paraconsistent Logic is able to use inconsistent and paracomplet data, and proximity data recognizing. With the association between the Paraconsistent Logic and Artificial Neural Network, it is possible to create a new ANN class: The Paraconsistent Artificial Neural Network (PANN). Introduced in DA SILVA FILHO, J.I.; ABE, J.M. Fundamentos das Redes Neurais Artificiais - destacando aplicações em Neurocomputação. 1.ed. São Paulo, Editora Villipress, 2001, besides other special innovations, this ANN class is able to work with contradict, paraconsistent and diffuse data. It\'s obtained by introducing basics elements, called Paraconsistent Artificial Neural Cells (PANC\'s) that can be associated to create the Paraconsistent Artificial Neural Units (PANU\'s) that simulates the functionality of a neuronium. The PANU\'s can be associated to create the Paraconsistent Artificial Neural Systems ( PANS\'s), the specific function parts of a Neural Network like some regions of human brain. Associating the PANC\'s, PANU\'s and PANS\'s, it is possible to create the PANN\'s with paraconsistent results in final decisions. The goal of this study is to have an application on learning and pattern recognition. It\'s possible to change these PANN\'s, creating new elements, according to the needs of each application.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAbe, Jair MinoroPrado, João Carlos Almeida2002-04-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-03102024-102826/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-10-03T13:33:02Zoai:teses.usp.br:tde-03102024-102826Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-10-03T13:33:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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