Estudo de algoritmos com chaveamento para o treinamento de redes neurais artificiais em problemas de reconhecimento de padrões

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1996
Autor(a) principal: Eduardo de Azevedo Botter
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: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1592
Resumo: Este trabalho visa estudar o efeito da inclusão de técnicas de chaveamento no treinamento de Redes Neurais Artificiais do tipo feedforward observando se tais técnicas de treinamento produzem Redes Neurais Artificiais mais tolerantes a perdas de unidades escondidas. Apresentamos também, um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento Back-Propagation e Filtro de Kalman Estendido na sua forma original e com a presença da técnica de chaveamento. No final é apresentado um exemplo prático de utilização de Redes Neurais Artificiais, dentro do tópico reconhecimento de padrões, que é o reconhecimento de determinados sinais eletrocardiográficos, validando a técnica ora apresentada. O traballho foi realizado em um microcomputador IBM-PC, e utilizada a ferramenta MATLAB.