Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Figueira, Lucas Baggio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de Máquina; Bulbo Olfatório; Machine Learning; Olfactory Bulb; Pattern Recongnition; Reconhecimento de Padrões; Redes Neurais Pulsadas; Spiking Neuron Networks
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/

O sistema olfatório é notável por sua capacidade de discriminar odores muito similares, mesmo que estejam misturados. Essa capacidade de discriminação é, em parte, devida a padrões de atividade espaço-temporais gerados nas células mitrais, as células principais do bulbo olfatório, durante a apresentação de um odor. Tais padrões dinâmicos decorrem de interações sinápticas recíprocas entre as células mitrais e interneurônios inibitórios do bulbo olfatório, por exemplo, as células granulares. Nesta tese, apresenta-se um modelo do bulbo olfatório baseado em modelos pulsados das células mitrais e granulares e avalia-se o seu desempenho como sistema reconhecedor de padrões usando-se bases de dados de padrões artificiais e reais. Os resultados dos testes mostram que o modelo possui a capacidade de separar padrões em diferentes classes. Essa capacidade pode ser explorada na construção de sistemas reconhecedores de padrões. Apresenta-se também a ferramenta denominada Nemos, desenvolvida para a implementação do modelo, que é uma plataforma para simulação de neurônios e redes de neurônios pulsados com interface gráfica amigável com o usuário.