Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2005 |
| Autor(a) principal: |
LINS, Amanda Pimentel e Silva |
| Orientador(a): |
LUDERMIR, Teresa Bernarda |
| 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: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2772
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Resumo: |
Esta dissertação propõe modificações na metodologia yamazaki para a otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes Multilayer Perceptron (MLP). O objetivo principal é propô-las em conjunto com as respectivas validações, visando tornar mais eficiente o processo de otimização. A base para o algoritmo híbrido de otimização são os algoritmos simulated annealing, tabu search e a metodologia yamazaki. As modificações são realizadas nos critérios de implementação tais como mecanismo de geração de vizinhança, esquema de esfriamento e função de custo. Um dos pontos principais desta dissertação é a criação de um novo mecanismo de geração de vizinhança visando aumentar o espaço de busca. O esquema de esfriamento é de grande importância na convergência do algoritmo. O custo de cada solução é medido como média ponderada entre o erro de classificação para o conjunto de treinamento e a porcentagem de conexões utilizadas pela rede. As bases de dados utilizadas nos experimentos são: classificação de odores provenientes de três safras de um mesmo vinho e classificação de gases. A fundamentação estatística para as conclusões observadas através dos resultados obtidos é realizada usando teste de hipóteses. Foi realizado um estudo do tempo de execução separando as fases de otimização global da fase de refinamento local. Concluiu-se que com o novo mecanismo de geração de vizinhança fez desnecessário o uso do backpropagation obtendo assim um alto ganho em tempo de execução. O algoritmo híbrido de otimização apresentou, para ambas as bases de dados, o menor valor da média do erro de classificação do conjunto de teste e o menor valor da quantidade de conexões. Além disso, o tempo de execução foi reduzido em média 46.72% |
