Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
ALVES, Ana Sophia Cavalcanti |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1428
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Resumo: |
Uma rede neural artificial é responsável por mapear as entradas e saídas de um dado sistema. Isto é realizado através da captura e representação do conhecimento em sua rede interna de pesos e seus respectivos neurônios contendo funções de ativações genéricas. Desta forma, toda a informação contida no sistema deveria ser mapeada e armazenada. Entretanto, em sistemas reais de grande complexidade é impossível ter todo o conhecimento mapeado. Logo a parte do conhecimento não mapeada gera uma perda de informação a respeito do sistema desejado que se traduz nos erros produzidos pelo modelo. Para melhorar a modelagem do sistema e gerar uma captura de informação mais precisa, este trabalho apresenta um modelo de rede neuro-especialista onde, para um conjunto de neurônios, as funções genéricas de ativação foram substituídas por um modelo impreciso do sistema. Desta forma, com parte da informação sobre o sistema já presente, a rede deve ter que capturar apenas o restante. Isso torna o aprendizado muito mais rápido e eficaz. Para demonstração a metodologia foi utilizada em um sistema de navegação autônoma. |
