Analisando o desempenho do ClassAge: um sistema multiagentes para classificação de padrões

AUTOR(ES)

Marjory Cristiany da Costa Abreu

DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

A utilização de sistemas baseados no paradigma dos agentes para resolução de problemas de reconhecimento de padrões vem sendo propostos com o intuito de resolver, ou atenuar, o problema de tomada de decisão centralizada dos sistemas multi-classificadores e, como consequência, melhorar sua capacidade de classificação. Com a intenção de solucionar este problema, o Sistema NeurAge foi proposto. Este sistema é composto por agentes neurais que podem se comunicar e negociar um resultado comum para padrões de teste. No Sistema NeurAge, os métodos de negociação são muito importantes para prover uma melhor precisão ao sistema, pois os agentes necessitam alcançar a melhor solução e resolver conflitos, quando estes existem, em relação a um problema. Esta dissertação apresenta uma extensão do Sistema NeurAge que pode utilizar qualquer tipo de classificador e agora será chamado de Sistema ClassAge. Aqui é feita uma análise do comportamento do Sistema ClassAge diante de várias modificações na topologia e nas configurações dos componentes deste sistema

ASSUNTO(S)

negotiation methods métodos de classificação sistemas de computacao métodos de negociação sistemas multi-classificadores multi-classfiers systems multi-agent systems classification methods ensemble ensemble sistemas multiagentes

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