Otimização de Redes Neurais RBF Usando Algoritmos Genéticos e sua Aplicação na Área Financeira\"

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lacerda, Estéfane George Macedo de
Data de Publicação: 1999
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-06032018-104226/
Resumo: A escolha da topologia de uma Rede Neural RBF é geralmente realizada por tentativa e erro baseado na experiência do projetista. Os algoritmos de treinamento existentes que determinam a topologia da rede utilizam métodos locais, que apresentam uma grande possibilidade de cair em mínimos locais gerando soluções sub-ótimas. Algoritmos Genéticos representam um método de busca global apropriado para encontrar boas soluções em espaços de busca complexos, como o espaço de busca das topologias das Redes Neurais. Este trabalho propõe um Algoritmo Genético para otimizar a topologia de redes RBF limitando o espaço de busca através de uma técnica de aglomeração. Os resultados obtidos sugerem que esta otimização melhora o desempenho de redes RBF em aplicações financeiras.
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