Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11449/91938 |
Resumo: | Neste trabalho construímos modelos de redes neurais artificiais recorrentes com dois, com quatro, com seis e com oito neurônios na tentativa de simular computacionalmente como os neurônios receptores olfativos dos vertebrados, em especial dos seres humanos, conseguem identificar e reconhecer as diferentes moléculas odoríferas (ou odorantes) transportadas pelo ar. Para isso, usamos uma rede que evolui de um sistema dinâmico caótico, na ausência de odorantes, para o não-caótico, quando do reconhecimento de um odor constituído, no máximo, de até três odorantes. |
id |
UNSP_9ff9ec49fa4742a0906b10e681396e15 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.unesp.br:11449/91938 |
network_acronym_str |
UNSP |
network_name_str |
Repositório Institucional da UNESP |
repository_id_str |
2946 |
spelling |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentesFisica matematicaRedes neurais (Computação)CaosSimulação computacionalArtificial neural networksChaosComputational simulationDynamic systemsNeste trabalho construímos modelos de redes neurais artificiais recorrentes com dois, com quatro, com seis e com oito neurônios na tentativa de simular computacionalmente como os neurônios receptores olfativos dos vertebrados, em especial dos seres humanos, conseguem identificar e reconhecer as diferentes moléculas odoríferas (ou odorantes) transportadas pelo ar. Para isso, usamos uma rede que evolui de um sistema dinâmico caótico, na ausência de odorantes, para o não-caótico, quando do reconhecimento de um odor constituído, no máximo, de até três odorantes.We built models of recurrent artificial neural networks with two, four, six and eight neurons in order to simulate, using computational simulation, the way vertebrate s olfactory neurons, in special the humans, identify and recognize different odoriferous molecules (or odorants) in the air. For that purpose, we used a network that evolves from a chaotic dynamic system, in the absence of odorants, to the non-chaotic, when it recognizes an odor that is made of, at most, three odorants.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Campanha, José Roberto [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Ferro, Luciano [UNESP]2014-06-11T19:25:32Z2014-06-11T19:25:32Z2007-07-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisix, 97 f. : il., gráfs., tabs.application/pdfFERRO, Luciano. Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes. 2007. ix, 97 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Instituto de Geociências e Ciências Exatas, 2007.http://hdl.handle.net/11449/91938000500538ferro_l_me_rcla.pdf33004137063P6Alephreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-10-23T06:11:54Zoai:repositorio.unesp.br:11449/91938Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T15:46:36.574595Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes |
title |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes |
spellingShingle |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes Ferro, Luciano [UNESP] Fisica matematica Redes neurais (Computação) Caos Simulação computacional Artificial neural networks Chaos Computational simulation Dynamic systems |
title_short |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes |
title_full |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes |
title_fullStr |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes |
title_full_unstemmed |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes |
title_sort |
Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes |
author |
Ferro, Luciano [UNESP] |
author_facet |
Ferro, Luciano [UNESP] |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Campanha, José Roberto [UNESP] Universidade Estadual Paulista (Unesp) |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Ferro, Luciano [UNESP] |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Fisica matematica Redes neurais (Computação) Caos Simulação computacional Artificial neural networks Chaos Computational simulation Dynamic systems |
topic |
Fisica matematica Redes neurais (Computação) Caos Simulação computacional Artificial neural networks Chaos Computational simulation Dynamic systems |
description |
Neste trabalho construímos modelos de redes neurais artificiais recorrentes com dois, com quatro, com seis e com oito neurônios na tentativa de simular computacionalmente como os neurônios receptores olfativos dos vertebrados, em especial dos seres humanos, conseguem identificar e reconhecer as diferentes moléculas odoríferas (ou odorantes) transportadas pelo ar. Para isso, usamos uma rede que evolui de um sistema dinâmico caótico, na ausência de odorantes, para o não-caótico, quando do reconhecimento de um odor constituído, no máximo, de até três odorantes. |
publishDate |
2007 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2007-07-02 2014-06-11T19:25:32Z 2014-06-11T19:25:32Z |
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 |
FERRO, Luciano. Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes. 2007. ix, 97 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Instituto de Geociências e Ciências Exatas, 2007. http://hdl.handle.net/11449/91938 000500538 ferro_l_me_rcla.pdf 33004137063P6 |
identifier_str_mv |
FERRO, Luciano. Modelo do bulbo olfativo baseado em redes neurais recorrentes. 2007. ix, 97 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Instituto de Geociências e Ciências Exatas, 2007. 000500538 ferro_l_me_rcla.pdf 33004137063P6 |
url |
http://hdl.handle.net/11449/91938 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
ix, 97 f. : il., gráfs., tabs. application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Estadual Paulista (Unesp) |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Estadual Paulista (Unesp) |
dc.source.none.fl_str_mv |
Aleph reponame:Repositório Institucional da UNESP instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP) instacron:UNESP |
instname_str |
Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
instacron_str |
UNESP |
institution |
UNESP |
reponame_str |
Repositório Institucional da UNESP |
collection |
Repositório Institucional da UNESP |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1808128560604381184 |