Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Destro Filho, João Batista
Data de Publicação: 1994
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581475
Resumo: Orientador: João Marcos Travassos Romano
id UNICAMP-30_1281d3fc4ece522fa35cf2ceb38e5eec
oai_identifier_str oai::76182
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinaisRedes neurais (Computação)Inteligência artificialOrientador: João Marcos Travassos RomanoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia EletricaResumo: Nesta tese realiza-se um estudo cujo objetivo é estabelecer uma base teórica para o processamento neural-adaptativo de sinais, uma nova técnica que visa conjugar as potencialidades intrínsecas das propriedades coletivas emergentes de redes neurais ao sólido formalismo matemático da filtragem adaptativa. Isto possibilita, ao mesmo tempo, uma análise matemática mais aprofundada dos princípios básicos do processamento de informação neural (auto-organização e processamento paralelo distribuído) e a generalização da aplicação de filtros adaptativos a situações mais complexas (por exemplo, no caso de aplicações que envolvam ruído não-gaussiano). A base teórica proposta nesta tese está fundamentada numa série de analogias matemáticas e conceituais existentes entre as redes neurais e a filtragem adaptativa, que envolvem estruturas, algoritmos de treinamento e princípios básicos. Evidencia-se como redes neurais podem ser fundamentadas pelo formalismo matemático associado à filtragem adaptativa, em termos da equação de Wiener-Hopf, da predição linear , do algoritmo do gradiente estocástico e da desconvolução cega. Simultaneamente, demonstra-se como filtros adaptativos podem ser relacionados aos princípios básicos de redes neurais, por exemplo, ao sistema nervoso vertebrado, à sinapse de Hebb, ao processamento paralelo distribuído, à auto-organização e à psicologia cognitiva. Apresenta-se uma metodologia de trabalho para sinais o desenvolvimento do processamento neural-adaptativo de e discutem-se alguns resultados já alcançados por esta nova abordagem, que consistem na análise matemática simultânea do processamento paralelo distribuído intrínseco a uma rede neural Perceptron multi-camadas (linear e parcialmente interconectada) e à cascata de filtros adaptativos transversais. Com base nesta análise, propõe-se uma versão modificada do algoritmo do gradiente estocástico na forma cascata, cujo desempenho é avaliado para a predição linear de um sinal auto-regressivo. Simulações evidenciam que, para este caso, o novo algoritmo é mais rápido e mais independente das condições iniciais que sua versão originalAbstract: We propose the theoretical foundations of the " Neural Adaptive Signal Processing" , an emerging technique which establishes an useful co-operation between the collective properties of neural networks and the solid mathematical theory connected to adaptive filtering. Neural adaptive signal processing enables, at the same time, a deeper mathematical anaIysis of neural networks basic principIes (eg. parallel distributed processing and self-organization) and the efficient application of adaptive fiIters to more eomplex tasks (eg. signal processing in the presence of non-Gaussian noise). The theoretical foundations are based upon several mathematical and conceptual anaIogies between neural networks and adaptive fiItering structures, training algorithms and basic principIes. We point out how some adaptive fiItering theories and equations (such as Wiener-Hopf equation, linear prediction, stochastie gradient algorithm and blind deconvolution) can be applied as an useful formalism to neural networks mathematical anaIysis. Conversely, we show how adaptive fiIters can be reIated to neural networks basic principIes (for exempIe, vertebrate nervous system, Hebbian synapsis, paraIIel distributed processing, seIf-organization and cognitive psychology). We present a research methodology for neural adaptive signal processing deveIopment and we discuss some resul ts attained by distributed processing two systems: a parallel linear making use of it. We anaIyse of mathematically the partially-interconnected multi-layer Perceptron and a cascade of transversal adaptive filters. Based upon this analysls, we propose an alternative cascade-form stochastic gradient algorithm, and we evaluate its performance when the cascaded fiIters are appIied to the linear prediction of an auto-regressive signal. For this case, simulations outline that the new algorithm seems to be faster and more independent of system initial conditions than its original counterpartMestradoEletrônica e ComunicaçõesMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Romano, João Marcos Travassos, 1960-Gerken, MaxAndrade Netto, Marcio Luiz deVal, João Bosco Ribeiro doUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASDestro Filho, João Batista19941994-06-24T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf[176] : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581475DESTRO FILHO, João Batista. Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais. 1994. [176] Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581475. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/76182Publicação FEEporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T02:15:08Zoai::76182Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T02:15:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais
title Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais
spellingShingle Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais
Destro Filho, João Batista
Redes neurais (Computação)
Inteligência artificial
title_short Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais
title_full Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais
title_fullStr Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais
title_full_unstemmed Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais
title_sort Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais
author Destro Filho, João Batista
author_facet Destro Filho, João Batista
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Romano, João Marcos Travassos, 1960-
Gerken, Max
Andrade Netto, Marcio Luiz de
Val, João Bosco Ribeiro do
Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Destro Filho, João Batista
dc.subject.por.fl_str_mv Redes neurais (Computação)
Inteligência artificial
topic Redes neurais (Computação)
Inteligência artificial
description Orientador: João Marcos Travassos Romano
publishDate 1994
dc.date.none.fl_str_mv 1994
1994-06-24T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv (Broch.)
https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581475
DESTRO FILHO, João Batista. Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais. 1994. [176] Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581475. Acesso em: 14 mai. 2024.
identifier_str_mv (Broch.)
DESTRO FILHO, João Batista. Base teorica para o processamento neural-adaptativo de sinais. 1994. [176] Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581475. Acesso em: 14 mai. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581475
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/76182
Publicação FEE
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
[176] : il.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1799138307678928896

Registros relacionados