Sistemas híbridos neurosimbólicos, estudo e implementação.

• Ano de defesa: 1997
• Autor(a) principal: ANDRADE, Patrícia Santos.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Inteligência Artificial; Sistemas Híbridos Neurosimbólicos; Sistemas Inteligentes; SISNES; Lógica Fuzzy; Sistemas Especialistas Simbolistas; Redes Neurais Artificiais; Artificial Intelligence; Neurosymbolic Hybrid Systems; Intelligent Systems; Fuzzy Logic; Symbolist Specialist Systems; Artificial Neural Networks; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11342

As abordagens simbolista e conexionista são utilizadas para orientar o desenvolvimento de sistemas inteligentes. Cada abordagem possui vantagens e desvantagens. Muitas vezes as desvantagens de uma abordagem e compensada com a unificação com a outra abordagem. Este e o objetivo principal dos Sistemas Híbridos Neurosimbólicos. Este trabalho apresenta o SISNES, um sistema hibrido neurosimbólico implementado conforme a arquitetura de subprocessamento. Neste sistema as abordagens simbolista e conexionista são integradas de maneira que uma abordagem comanda os passos principais da resolução do problema e a outra esta subordinada a este controle. A logica Fuzzy também e utilizada neste sistema para o tratamento dos dados considerados incertos. 0 SISNES combina a grande capacidade de explicação dos Sistemas Especialistas Simbolistas, a robustez das Redes Neurais Artificiais, e a capacidade de representação ambígua da Logica Fuzzy. Apresentam-se conceitos, arquiteturas, classificações e exemplos dos sistemas híbridos neurosimbólicos. Finalmente, apresentam-se resultados experimentais da implementação do SISNES na área de automação predial.