Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Aline Cristina de, 1991-
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635049
Resumo: Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita
id UNICAMP-30_c4065861f9e62536791c292bb6c96d1f
oai_identifier_str oai::1063293
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificaçãoExponential fuzzy associative memories with application in classificationMemória associativaSistemas fuzzyClassificaçãoReconhecimento facial (Computação)Associative memoryFuzzy systemsClassificationHuman face recognition (Computer science)Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle MesquitaTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: Memórias associativas são modelos matemáticos cujo principal objetivo é armazenar e recuperar informação por associação. Tais modelos são projetados para armazenar um conjunto finito de pares, chamado conjunto das memórias fundamentais, e devem apresentar certa tolerância a ruído, isto é, serem capazes de recuperar uma certa informação armazenada mesmo a partir de uma versão incompleta ou corrompida de um item memorizado. As memórias associativas recorrentes por correlação (RCAMs, do inglês Recurrent Correlation Associative Memories), introduzidas por Chiueh e Goodman, apresentam grande capacidade de armazenamento e excelente tolerância a ruído. Todavia, as RCAMs são projetadas para armazenar e recuperar padrões bipolares. As memórias associativas recorrentes exponenciais fuzzy generalizadas (GRE-FAMs, do inglês Generalized Recurrent Exponential Fuzzy Associative Memories) podem ser vistas como uma versão generalizada das RCAMs capazes de armazenar e recuperar conjuntos fuzzy. Nesta tese, introduzimos as memórias associativas bidirecionais exponenciais fuzzy generalizadas (GEB-FAMs, do inglês Generalized Exponential Bidirectional Fuzzy Associative Memories), uma extensão das GRE-FAMs para o caso heteroassociativo. Uma vez que as GEB-FAMs são baseadas em uma medida de similaridade, realizamos um estudo de diversas medidas de similaridade da literatura, dentre elas as medidas de similaridade baseadas em cardinalidade e a medida de similaridade estrutural (SSIM). Além disso, mostramos que as GEB-FAMs exibem ótima capacidade de armazenamento e apresentamos uma caracterização da saída de um passo das GEB-FAMs quando um dos seus parâmetros tende a infinito. No entanto, em experimentos computacionais, bons resultados foram obtidos por um único passo da GEB-FAM com valores do parâmetro no intervalo [1,10]. Como a dinâmica das GEB-FAMs ainda não está totalmente compreendida, este fato motivou um estudo mais aprofundado das GEB-FAMs de passo único, modelos denominados memórias associativas fuzzy com núcleo (fuzzy-KAM, do inglês fuzzy Kernel Associative Memories). Interpretamos este modelo utilizando um núcleo fuzzy e propomos ajustar seu parâmetro utilizando o conceito de entropia. Apresentamos também duas abordagens para classificação de padrões usando as fuzzy-KAMs. Finalmente, descrevemos os experimentos computacionais realizados para avaliar o desempenho de tais abordagens em problemas de classificação e reconhecimento de faces. Na maioria dos experimentos realizados, em ambos os tipos de problemas, os classificadores definidos com base nas abordagens propostas obtiveram desempenho satisfatório e competitivo com os obtidos por outros modelos da literatura, o que mostra a versatilidade de tais abordagensAbstract: Associative memories are mathematical models whose main objective is to store and recall information by association. Such models are designed for the storage a finite set of pairs, called fundamental memory set, and they must present certain noise tolerance, that is, they should be able to retrieve a stored information even from an incomplete or corrupted version of a memorized item. The recurrent correlation associative memories (RCAMs), introduced by Chiueh and Goodman, present large storage capacity and excellent noise tolerance. However, RCAMs are designed to store and retrieve bipolar patterns. The generalized recurrent exponential fuzzy associative memories (GRE-FAMs) can be seen as a generalized version of RCAMs capable of storing and retrieving fuzzy sets. In this thesis, we introduce the generalized exponential bidirectional fuzzy associative memories (GEB-FAMs), an extension of GRE-FAMs to the heteroassociative case. Since GEB-FAMs are based on a similarity measure, we conducted a study of several measures from the literature, including the cardinality based similarity measure and the structural similarity index (SSIM). Furthermore, we show that GEB-FAMs exhibit optimal storage capacity and we present a characterization of the output of a single-step GEB-FAM when one of its parameters tends to infinity. However, in computational experiments, good results were obtained by a single-step GEB-FAM with parameter values in the interval [1,10]. As the dynamics of the GEB-FAMs is still not fully understood, this fact led to a more detailed study of the single-step GEB-FAMs, refered to as fuzzy kernel associative memories (fuzzy-KAMs). We interpret this model by using a fuzzy kernel and we propose to adjust its parameter by using the concept of entropy. Also, we present two approaches to pattern classification using the fuzzy-KAMs. Finally, we describe computational experiments used to evaluate the performance of such approaches in classification and face recognition problems. In most of the experiments performed, in both types of problems, the classifiers defined based on the proposed approaches obtained satisfactory and competitive performance with those obtained by other models from the literature, which shows the versatility of such approachesDoutoradoMatemática AplicadaDoutora em Matemática AplicadaCAPESFAPESP2015/00745-1[s.n.]Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle, 1979-Gomide, Fernando Antonio CamposSussner, PeterVellasco, Marley Maria Bernardes RebuzziSandri, Sandra AparecidaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSouza, Aline Cristina de, 1991-20182018-10-11T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (108 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635049SOUZA, Aline Cristina de. Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação. 2018. 1 recurso online (108 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635049. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1063293Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-02-01T17:54:15Zoai::1063293Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2019-02-01T17:54:15Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação
Exponential fuzzy associative memories with application in classification
title Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação
spellingShingle Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação
Souza, Aline Cristina de, 1991-
Memória associativa
Sistemas fuzzy
Classificação
Reconhecimento facial (Computação)
Associative memory
Fuzzy systems
Classification
Human face recognition (Computer science)
title_short Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação
title_full Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação
title_fullStr Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação
title_full_unstemmed Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação
title_sort Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação
author Souza, Aline Cristina de, 1991-
author_facet Souza, Aline Cristina de, 1991-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle, 1979-
Gomide, Fernando Antonio Campos
Sussner, Peter
Vellasco, Marley Maria Bernardes Rebuzzi
Sandri, Sandra Aparecida
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica
Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Souza, Aline Cristina de, 1991-
dc.subject.por.fl_str_mv Memória associativa
Sistemas fuzzy
Classificação
Reconhecimento facial (Computação)
Associative memory
Fuzzy systems
Classification
Human face recognition (Computer science)
topic Memória associativa
Sistemas fuzzy
Classificação
Reconhecimento facial (Computação)
Associative memory
Fuzzy systems
Classification
Human face recognition (Computer science)
description Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018
2018-10-11T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635049
SOUZA, Aline Cristina de. Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação. 2018. 1 recurso online (108 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635049. Acesso em: 3 set. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635049
identifier_str_mv SOUZA, Aline Cristina de. Memórias associativas exponenciais fuzzy com aplicação em classificação. 2018. 1 recurso online (108 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635049. Acesso em: 3 set. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1063293
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (108 p.) : il., digital, arquivo PDF.
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_ 1809189135580135424

Registros relacionados