Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Guibu, Haroldo Issao |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-05032018-103943/
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Resumo: |
O objetivo deste trabalho é o estudo das tecnologias adaptativas aplicadas às redes neurais artificiais e às redes de Petri. Além disso, uma metodologia é proposta para estas aplicações a partir da definição de uma rede de Petri colorida adaptativa. Inicialmente, as redes neurais artificiais são estudadas do ponto de vista da extração de regras. Uma das críticas recorrentes às redes neurais artificiais é a característica de \"caixa preta\" das soluções, significando que as soluções escondem o mecanismo de funcionamento, deixando em dúvida a razão de seu funcionamento. A extração de regras a partir das redes neurais artificiais objetiva apresentar uma solução equivalente baseada em regras que para os especialistas em uma determinada área seja mais inteligível ou transparente. Outro ponto importante é a inserção de regras nas redes neurais artificiais. Esta inserção é possível a partir da versão baseada em regras das redes neurais artificiais. Um especialista humano em uma área muitas vezes cria um conjunto de regras que o auxiliam na compreensão do problema. Se estas regras forem inseridas ao conjunto de regras obtidas através dos dados, o novo conjunto de regras conterá ao mesmo tempo o conhecimento humano e o conhecimento extraído dos dados. As tecnologias adaptativas de extração e inserção de regras tornam as soluções mais flexíveis. As redes de Petri são, em certo sentido, complementares às redes neurais artificiais pois foram criadas para tratar os \"Sistemas a Eventos Discretos\" ou sistemas sequenciais, enquanto que as redes neurais artificiais possuem uma natureza combinatória. Muitas extensões foram propostas à redes de Petri ao longo dos anos e entre estas extensões aparecem associações de redes de Petri e redes neurais artificiais. Nestas associações, muitas técnicas desenvolvidas para as redes neurais artificiais foram incorporadas às redes de Petri como, por exemplo, as diversas formas de aprendizado. Utilizando a característica das redes de Petri de modelagem de sistemas sequenciais, a fase de treinamento das redes neurais artificiais pode ser controlada pela rede de Petri. Neste trabalho, a incorporação de regras à rede de Petri é examinada assim como a sua aplicação a sistemas de apoio à decisão e a sistemas de manufatura flexível. |
