Obtenção de neurônios de redes neurais de base radial via agrupamento de dados por floresta de caminhos ótimos
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Data de Publicação: | 2015 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol4_n1_on_line.html http://hdl.handle.net/11449/135743 |
Resumo: | Neste artigo é apresentada uma abordagem para aumentar a eficácia das Redes Neurais Artificiais de Funções de Base Radial utilizando um algoritmo de agrupamento de dados via Floresta de Caminhos Ótimos. Algumas técnicas comumente empregadas para essa tarefa, como o conhecido k-médias, requerem um determinado número de classes/agrupamentos prévio à sua execução. Embora o número de classes seja conhecido em problemas supervisionados, o número real de agrupamentos é difícil de ser encontrado, dado que uma classe pode ser representada por mais de um agrupamento. Experimentos em nove bases de dados, em conjunto com análises estatísticas, demonstraram que o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um melhor desempenho que a técnica k-médias, bem como encontra as médias das distribuições Gaussianas em posições muito similares às encontradas por este último. Entretanto, o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um custo computacional maior, dado que a sua etapa de treinamento é mais custosa que a da técnica k-médias. |
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Obtenção de neurônios de redes neurais de base radial via agrupamento de dados por floresta de caminhos ótimosFloresta de caminhos otimosAgrupamentos de dadosRedes neurais artificiaisNeste artigo é apresentada uma abordagem para aumentar a eficácia das Redes Neurais Artificiais de Funções de Base Radial utilizando um algoritmo de agrupamento de dados via Floresta de Caminhos Ótimos. Algumas técnicas comumente empregadas para essa tarefa, como o conhecido k-médias, requerem um determinado número de classes/agrupamentos prévio à sua execução. Embora o número de classes seja conhecido em problemas supervisionados, o número real de agrupamentos é difícil de ser encontrado, dado que uma classe pode ser representada por mais de um agrupamento. Experimentos em nove bases de dados, em conjunto com análises estatísticas, demonstraram que o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um melhor desempenho que a técnica k-médias, bem como encontra as médias das distribuições Gaussianas em posições muito similares às encontradas por este último. Entretanto, o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um custo computacional maior, dado que a sua etapa de treinamento é mais custosa que a da técnica k-médias.Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Departamento de Computação, Faculdade de Ciências de Bauru, Bauru, Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Jardim Paraíso, CEP 17033360, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Departamento de Computação, Faculdade de Ciências de Bauru, Bauru, Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Jardim Paraíso, CEP 17033360, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Passos Júnior, Leandro Aparecido [UNESP]Costa, Kelton Augusto Pontara da [UNESP]Rosa, Gustavo Henrique de [UNESP]Papa, João Paulo [UNESP]2016-03-02T13:04:14Z2016-03-02T13:04:14Z2015info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article64-74application/pdfhttp://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol4_n1_on_line.htmlInterciência & Sociedade, v. 4, n. 1, p. 64-74, 2015.2238-1295http://hdl.handle.net/11449/135743ISSN2238-1295-2015-04-01-64-74.pdf33696813960581519039182932747194Currículo Lattesreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporInterciência & Sociedadeinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-04-23T16:10:42Zoai:repositorio.unesp.br:11449/135743Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T14:02:44.323114Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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