Sistemas híbridos neurosimbólicos, estudo e implementação.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1997 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11342 |
Resumo: | As abordagens simbolista e conexionista são utilizadas para orientar o desenvolvimento de sistemas inteligentes. Cada abordagem possui vantagens e desvantagens. Muitas vezes as desvantagens de uma abordagem e compensada com a unificação com a outra abordagem. Este e o objetivo principal dos Sistemas Híbridos Neurosimbólicos. Este trabalho apresenta o SISNES, um sistema hibrido neurosimbólico implementado conforme a arquitetura de subprocessamento. Neste sistema as abordagens simbolista e conexionista são integradas de maneira que uma abordagem comanda os passos principais da resolução do problema e a outra esta subordinada a este controle. A logica Fuzzy também e utilizada neste sistema para o tratamento dos dados considerados incertos. 0 SISNES combina a grande capacidade de explicação dos Sistemas Especialistas Simbolistas, a robustez das Redes Neurais Artificiais, e a capacidade de representação ambígua da Logica Fuzzy. Apresentam-se conceitos, arquiteturas, classificações e exemplos dos sistemas híbridos neurosimbólicos. Finalmente, apresentam-se resultados experimentais da implementação do SISNES na área de automação predial. |
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Sistemas híbridos neurosimbólicos, estudo e implementação.Neuro symbolic hybrid systems, study and implementation.Inteligência ArtificialSistemas Híbridos NeurosimbólicosSistemas InteligentesSISNESLógica FuzzySistemas Especialistas SimbolistasRedes Neurais ArtificiaisArtificial IntelligenceNeurosymbolic Hybrid SystemsIntelligent SystemsFuzzy LogicSymbolist Specialist SystemsArtificial Neural NetworksCiência da ComputaçãoAs abordagens simbolista e conexionista são utilizadas para orientar o desenvolvimento de sistemas inteligentes. Cada abordagem possui vantagens e desvantagens. Muitas vezes as desvantagens de uma abordagem e compensada com a unificação com a outra abordagem. Este e o objetivo principal dos Sistemas Híbridos Neurosimbólicos. Este trabalho apresenta o SISNES, um sistema hibrido neurosimbólico implementado conforme a arquitetura de subprocessamento. Neste sistema as abordagens simbolista e conexionista são integradas de maneira que uma abordagem comanda os passos principais da resolução do problema e a outra esta subordinada a este controle. A logica Fuzzy também e utilizada neste sistema para o tratamento dos dados considerados incertos. 0 SISNES combina a grande capacidade de explicação dos Sistemas Especialistas Simbolistas, a robustez das Redes Neurais Artificiais, e a capacidade de representação ambígua da Logica Fuzzy. Apresentam-se conceitos, arquiteturas, classificações e exemplos dos sistemas híbridos neurosimbólicos. Finalmente, apresentam-se resultados experimentais da implementação do SISNES na área de automação predial.The symbolist and connexionist approaches are utilized to guide the development of smart systems. Each approach has its advantages and its disavantages. Many a time, the disavantages of an approach are counterbalanced by the unification along with the advantages of the other approach. This is the main goal of the Neurosymbolic Hybrid Systems. This work presents SISNES as an implemented neurosymbolic hybrid system according to the subprocessing architecture. The symbolist and connexionist approaches in this system, are integrated so that an approach leads the main steps to the resolution of the problem while the other approach is subordinated to this very control. Fuzzy Logic is also used in this system, to processing data that are considered uncertain. SISNES combines great capability of explanation of the Symbolist Specialist Systems with the stoutness of the Neural Networks and with the ambiguous capability of representation of FuzzyXogic. Concepts, architectures, classification and examples of the neurosymbolic hybrid systems are presented. Experimental results, from SISNES accomplishment on building automation scope, are finally presented.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGCAVALCANTI, José Homero Feitosa.CAVALCANTI, J. H. F.http://lattes.cnpq.br/6012032994964522SILVA, Hélio de Menezes.ALSINA, Pablo Javier.CARVALHO FILHO, Edson Costa de Barros.ANDRADE, Patrícia Santos.1997-03-122020-01-29T17:39:53Z2020-01-292020-01-29T17:39:53Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11342ANDRADE, Patrícia Santos. Sistemas híbridos neuro simbólicos, estudo e implementação. 104f. (Dissertação) Mestrado em Informática, Pós-Graduação em Informática, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba, Campus II, Campina Grande - Paraíba - Brasil, 1997. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11342porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2022-03-17T11:58:44Zoai:localhost:riufcg/11342Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-03-17T11:58:44Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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