Uma nova abordagem de treinamento on-line para rede neural artificial ARTMAP Fuzzy

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dc.contributor.advisorLotufo, Anna Diva Plasencia
dc.contributor.authorSantos Júnior, Carlos Roberto dos
dc.contributor.refereeChavarette, Fabio Roberto
dc.contributor.refereeLopes, Mara Lucia Martins
dc.contributor.refereeCruz Junior, Gelson da
dc.contributor.refereeLopes, Benedito Isaias de Lima
dc.date.accessioned2024-03-12T15:55:29Z
dc.date.available2024-03-12T15:55:29Z
dc.date.issued2017-09-04
dc.description.abstractA evolução dos recursos de internet levou ao crescente aumento do fluxo de dados, e por consequência, a necessidade de modelos de classificação ou previsão que suportem uma aprendizagem online. A Rede Neural ARTMAP Fuzzy tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento, no entanto, ainda é pouco explorada em aplicações de tempo real que exigem uma aprendizagem contínua. Neste trabalho, é proposto uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com treinamento continuado, capaz de adquirir conhecimento ao longo da classificação ou previsão. Modificações na arquitetura e no algoritmo de aprendizagem possibilitam à rede neural ativar o treinamento sempre que necessário. Para validar o modelo proposto foram realizadas duas aplicações, uma para previsão e outra para classificação, utilizando bases de dados benchmarks e comparado com a ARTMAP Fuzzy original. Os resultados mostraram a capacidade do modelo proposto em adquirir conhecimento ao longo das amostras apresentadas de forma estável e eficiente. Assim, este estudo contribui para a evolução da rede neural ARTMAP Fuzzy e apresenta o treinamento continuado como uma alternativa eficaz para aplicações de tempo real.
dc.description.abstract2The evolution of internet resources has led to an increase in the flow of data, and consequently, the need for classification or forecasting models that support an online learning. The ARTMAP Fuzzy Neural Network has been used in several areas of knowledge, however, it is still little explored in real-time applications that require continuous learning. In this work, an ARTMAP Fuzzy Neural Network with continuous training is proposed, able to acquire knowledge along the classification or prediction. Modifications in the architecture and learning algorithm enable the neural network to activate training whenever necessary. To validate the proposed model two experiments were performed, one for forecasting and another for classification, using benchmark databases and compared with the original ARTMAP Fuzzy Neural Network. The results showed the ability of the proposed model to acquire knowledge along the presented samples in a stable and efficient way. Thus, this study contributes to the evolution of the ARTMAP Fuzzy neural network and presents the continuous training as an effective alternative to real-time applications.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.bibliographicCitationSantos Júnior, Carlos Robertos dos. Uma nova abordagem de treinamento online para rede neural artificial ARTMAP Fuzz. 2017 57 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, Universidade Estadual Paulista - UNESP, Ilha Solteira, 2017.
dc.identifier.urihttps://repositorio.unesp.br/items/fa6c337e-19c4-4b97-ae58-ba142fbf58c5
dc.identifier2.lattes8500223418117530
dc.identifier2.orcid0000-0003-1597-0520
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.publisher.campiHORTOLÂNDIA
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - Automação
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subject.keywordsRedes neurais artificiais
dc.subject.keywordsARTMAP Fuzzy
dc.subject.keywordsAprendizagem on-line
dc.subject.keywordsTreinamento continuado
dc.subject.keywordsArtificial neural networks
dc.subject.keywordsFuzzy ARTMAP
dc.subject.keywordsOnline learning
dc.subject.keywordsContinuous training
dc.titleUma nova abordagem de treinamento on-line para rede neural artificial ARTMAP Fuzzy
dc.typeTeses e Dissertações
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