Redes Neurais Hibridas
Mostrando 1-8 de 8 artigos, teses e dissertações.
-
1. Otimização da função de fitness para a evolução de redes neurais com o uso de análise envoltória de dados aplicada à previsão de séries temporais.
As técnicas de análise e previsão de séries temporais alcançaram uma posição de distinção na literatura ao longo dos anos. A utilização de recursos computacionais, combinada com técnicas estatísticas, apresenta resultados mais precisos quando comparados com os recursos separadamente. Em particular, técnicas que usam Redes Neurais Artificiais (R
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 01/07/2011
-
2. Modelo de predição para análise comparativa de técnicas neuro-fuzzy e de regressão
Neste trabalho são investigadas estratégias para a elaboração de Modelos de Predição que possam ser utilizados no monitoramento de uma variável de qualidade pertencente a um determinado Processo Produtivo Industrial. Neste cenário, a variável de qualidade é estimada por meio de técnicas da Inteligência Computacional e empiricamente avaliada na re
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 12/02/2010
-
3. Previsão dos retornos do índice BOVESPA usando redes neurais artificiais
Os mercados financeiros e de capitais, especialmente os mercados de ações, são considerados investimentos de alto risco, dominados por incertezas e volatilidades. A previsão no mercado de ações pode ser útil para lidar com esta incerteza e, conseqüentemente, o risco. Como os mercados de ações são influenciados por fatores econômicos, políticos e
Publicado em: 2008
-
4. Aprendizado relacional por um modelo neural
As técnicas que formam o campo da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) surgiram devido à necessidade de se tratar grandes volumes de dados. O processo completo de DCBD envolve um elevado grau de subjetividade e de trabalho não totalmente automatizado. Podemos dizer que a fase mais automatizada é a de Mineração de Dados (MD). Uma importan
Publicado em: 2007
-
5. Técnicas inteligentes hídridas para o controle de sistemas não lineares
Neste trabalho é mostrado tanto o desenvolvimento quanto as características de algumas das principais técnicas utilizadas para o controle inteligente de sistemas. Partindo de um controlador fuzzy foi possível aplicar técnicas de aprendizagem, similares às utilizadas pelas Redes Neurais Artificiais (RNA s), evoluir para os modelos neuro-fuzzy ANFIS e NE
Publicado em: 2006
-
6. Sistemas neurais híbridos para reconhecimento de padrões em narizes artificiais
Este trabalho investiga a utilização de Sistemas Híbridos Inteligentes no sistema de reconhecimento de padrões de um nariz artificial. São abordadas as arquiteturas conexionistas Multi-Layer Perceptron e Time Delay Neural Network; e as arquiteturas híbridas Feature-weighted Detector e Evolving Fuzzy Neural Networks. Além dos classificadores, um filtro
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2005-06
-
7. Comportamento complexo em centros geradores de padrões / Complex behavior in central pattern generators
Realizamos simulações computacionais de modelos da atividade elétrica de centros geradores de padrões para investigar o fato experimental de organismos vivos utilizarem neurônios caóticos para produzir padrões periódicos. Centros geradores de padrões biológicos produzem atividades motoras periódicas que devem ser robustas a pequenas flutuações d
Publicado em: 2005
-
8. Inteligencia computacional no projeto automatico de redes neurais hibridas e redes neurofuzzy heterogeneas
Esta tese apresenta um estudo a respeito de possíveis interações entre os principais paradigmas que compõem a área de inteligência computacional: redes neurais artificiais, sistemas fuzzy e computação evolutiva. Como principais contribuições, são propostas duas novas estratégias de solução de problemas de engenharia: as redes neurais híbridas
Publicado em: 2000