Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões
Autor(es):
Melo, Gustavo Sikora de
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2011
Resumo:
Esta dissertação propõe uma nova abordagem híbrida, bio-inspirada, aplicada à melhora
na qualidade do reconhecimento de padrões. Busca-se assim agregar, a capacidade de
clusterização das colônias de formigas, com a capacidade de classificação supervisionada das
redes neurais artificiais, projetadas automaticamente com algoritmos genéticos. Assim, no
intuito de aprimorar a qualidade dos clusters formados pela colônia de formiga, e assim
resolver o problema dos dados que ficam presos ou perdidos nestes, é introduzido um agente
artificial capaz de identificá-los e classificá-los com o auxilio das redes neurais. Vários
experimentos são realizados para validar a proposta, mostrando que a qualidade é, de fato,
aprimorada.
Palavras-chave: Reconhecimento de padrões. Colônia de formigas. Clusterização.
Redes neurais artificiais. Algoritmos genéticos. Computação bio-inspirada.
Abstract:
This dissertation proposes a new hybrid bio-inspired approach to improve the quality of
pattern recognition. In order to accomplish that goal, the clustering capacity of ant colonies is
combined with the capacity of supervised classification of an evolving artificial neural
network. Hence, willing to improve the quality of clusters formed by the ant colony
algorithm, and by doing so, solving the problem concerning trapped or lost data among the
formed clusters, an artificial agent capable of identify those lost or trapped data, and classify
them with the aid of neural networks is introduced. Several experiments are to done to
validates this approach, showing that the quality is indeed, improved.
Keywords: Pattern recognition. Ant colony. Clustering. Artificial neural networks.
Genetic algorithms. Bio-inspired computing.
Tipo do Trabalho:
Dissertação
Referência:
Melo, Gustavo Sikora de. Uma abordagem híbrida bio-inspirada aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões . 2011. 78 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2011) - Universidade Estadual do Ceará, , 2011. Disponível em: Acesso em: 17 de maio de 2024
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