Dimensão topologica e mapas auto organizaveis de Kohonen
Sarajane Marques Peres
TESE
Português
(Broch.)
T/UNICAMP P415d
[Topological dimension and self organizing maps]
Campinas, SP : [s.n.], 2006.
207p. : il.
Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Redes Neurais Artificiais Auto-Organizáveis (RNA-AO), introduzidas por Teuvo Kohonen na década de 60, constituem uma poderosa ferramenta para análise de dados, mais especificamente para análise de agrupamentos, visualização e aproximação de superfícies. Nesta tese definiu-se uma nova forma...
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Resumo: Redes Neurais Artificiais Auto-Organizáveis (RNA-AO), introduzidas por Teuvo Kohonen na década de 60, constituem uma poderosa ferramenta para análise de dados, mais especificamente para análise de agrupamentos, visualização e aproximação de superfícies. Nesta tese definiu-se uma nova forma para determinar a dimensão topológica do espaço de saídada RNA-AO a partir da análise do conjunto de dados a ser explorado pela rede, realizada como apoio combinado da Teoria de Fractais e do Raciocínio Aproximado Fuzzy. Ao combinar essas duas teorias, concebeu-se uma nova medida de dimensão fractal, a medida de Dimensão Fractal Fuzzy Significativa (DFFS) de um conjunto de dados. Tanto o processo de determinação da DFFS quanto sua aplicação como inferência da dimensãotopológica para a RNA-AO foram validados neste trabalho. O primeiro por meio de sua aplicação ao problema de Tendência a Agrupamentos e o segundo por meio da análise de qualidade das RNAs-AO projetadas segundo tal inferência
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Abstract: Self Organizing Maps (SOM), introduced by Teuvo Kohonen during the decade of 1960's, is a powerful tool for data analysis, mainly for clustering analysis and surface approximation. In this thesis, we have defined a new way to determine the output space topological dimension of the SOM...
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Abstract: Self Organizing Maps (SOM), introduced by Teuvo Kohonen during the decade of 1960's, is a powerful tool for data analysis, mainly for clustering analysis and surface approximation. In this thesis, we have defined a new way to determine the output space topological dimension of the SOM using the analysis of the dataset to be explored by the map. This analysis is carried out with the combined support of the Fractal Theory and the Fuzzy Approximated Reasoning, deriving a new fractal dimension measure: the Meaningful Fractal Fuzzy Dimension - DFFS (of the Portuguese "Dimensão Fractal:..Fuzzy Significativa"). The DFFS determination process and its application as an inference to the SOM topological dimension have been both validated in this work. The former has been carried out through its application to the Clustering Tendency Analysis and the latter through the quality analysis of the SOM designed by such inference
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Andrade Netto, Marcio Luiz de, 1947-2019
Orientador
Gomide, Fernando Antonio Campos, 1951-
Avaliador
Von Zuben, Fernando José, 1968-
Avaliador
Figueiredo, Mauricio Fernandes
Avaliador
Traina, Agma Juci Machado
Avaliador
Dimensão topologica e mapas auto organizaveis de Kohonen
Sarajane Marques Peres
Dimensão topologica e mapas auto organizaveis de Kohonen
Sarajane Marques Peres
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