Reconhecimento de padrões multi-valorados por redes neurais caóticas

• Autor(a) principal: Caceres, Juan Carlos Gutierrez
• Data de Publicação: 2003
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11112014-145005/
• topic: Não disponível; Not available

Nas últimos décadas, estudos em neurobiologia evidenciam a existência de comportamentos caóticos no cérebro humano e animal, tanto a nível microscópico (neurônio) quanto a nível macroscópico (atividade global de cérebro). Essas evidencias motivam a exploração de sistemas caóticos em redes neurais artificiais. Diante deste contexto, o presente trabalho tem como objetivo estudar as redes neurais caóticas existentes e desenvolver novas redes neurais caóticas para reconhecimento de padrões multi-valorados. Dois novos modelos são propostos, cujos funcionamentos são divididos em duas fases: fase de armazenamento e fase de reconhecimento. Na primeira fase, um conjunto de padrões é armazenado em pontos fixos pelo algoritmo de aprendizado de matriz pseudo-inversa. Na segunda fase, a dinâmica periódica e caótica que existem em mapas caóticos são utilizadas. Em ambos modelos propostos, a órbita periódica representa um padrão recuperado, enquanto a órbita caótica oferece um mecanismo de busca eficiente. Uma das vantagens dos modelos propostos em relação às redes neurais caóticas existentes é que os primeiros não só podem reconhecer padrões binários, mas também podem reconhecer padrões multi-valorados, o que é uma característica importante em aplicações práticas.