-In this paper, we adopt unconventional target vectors to improve the performance of pattern classification systems using neural network techniques based on MLP. Instead of conventional target vectors, the new target vectors are bipolar, orthogonal, and highly dimensional. Since they are orthogonal with bipolar representation, we can take advantage of increasing on the Euclidean distance for these vectors when their number (n in a Euclidean space R n ) of components increases. We define non-orthogonal bipolar vectors considered as conventional target vectors for comparison purposes. Those non-orthogonal bipolar vectors provide a fair reference to ensure the effectiveness of the adopted unconventional target vectors and in justifying the credibility and validity of experimental results. The conventional and unconventional target vectors are used in the experiments for training MLP models by backpropagation algorithm to classify patterns extracted from actual degraded images. Comparison of experimental results lead to conclusions that classification performances of MLP models considerably improved with the adopted unconventional target vectors in classifying degraded patterns.
Aos meus pais, Antônio e Geralda pelas primeiras lições de vida e pela formação continuada permanente cuja metodologia dos bons exemplos, me ensina a cada dia a ser uma pessoa melhor. A minha querida e amada esposa Ana Paula. Seu apoio incondicional, sua paciência e compreensão, são verdadeiras provas de amor e companheirismo. Eu não teria conseguido superar as dificuldades sem você ao meu lado. iv Agradecimentos À Deus que esteve comigo em todos os momentos, principalmente naqueles em que eu já não acreditava que iria conseguir concluir o curso. À ele que é o mestre dos mestres, o doutor dos doutores. Ao meu orientador Professor Keiji Yamanaka pela confiança, paciência e compreensão. Obrigado por aceitar minhas dificuldades e limitações, por me permitir continuar nesse projeto de pesquisa e por me animar nos momentos de grande dificuldade. Obrigado também pelas colaborações durante a pesquisa, me ajudando a enxergar caminhos em meio às tempestades Ao verdadeiro amigo, Professor Igor Santos Peretta. Suas visões, percepções, críticas e sugestões colaboraram de forma fundamental para o desenvolvimento desse trabalho. Suas instigações conseguem motivar a continuidade de qualquer pesquisa. Aos meus amados pais, que serão sempre meus eternos professores. Por todos os ensinamentos de vida. Por terem me guiado nos meus primeiros passos e por estarem servindo de referência para todos os outros passos que ainda terei que tomar. Por toda a dedicação, amor e carinho. À minha amada esposa Ana Paula. Seu apoio durante essa caminhada trouxe tranquilidade e paz. Além disso, suas palavras de conforto e aconselhamento me ajudaram a amadurecer e a enxergar os obstáculos de outra forma. Obrigado pela paciência, compreensão, amor e carinho. Aos amigos do IFTM, da Paróquia São Geraldo Magela (em Uberaba) e aos meus familiares pelas orações para que eu concluísse o curso. À Cinara Fagundes Paranhos Mattos, por desenvolver seu trabalho com seriedade e competência, sem deixar de lado valores como amizade, caridade e simpatia. v Resumo MANZAN, José R. G. Análise de Desempenho de Redes Neurais Artificiais do tipo Multilayer Perceptron por meio do distanciamento dos pontos do espaço de saída, Uberlândia,
Resumo-O presente trabalho realiza uma análise experimental por meio da utilização de vetores bipolares ortogonais como vetores alvo das Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo multilayer perceptron (MLP). O emprego de tais vetores é feito tanto na fase de treinamento quanto na fase de aplicação. A análise experimental consiste na utilização de dados de dígitos manuscritos que se encontram armazenados na UCI Machine Learning Repository de acesso livre e internacional. O treinamento foi realizado com o intuito de obter as melhores taxas de reconhecimento, possibilitando dessa forma a comparação de resultados dos vetores convencionais com os vetores ortogonais sugeridos como uma nova abordagem de treinamento. Os resultados experimentais têm mostrado que o desempenho da MLP melhora significativamente quando são usados os vetores bipolares ortogonais. Palavras-chave-Reconhecimento de padrões, redes neurais multicamadas, vetores alvo, vetores bipolares ortogonais
RESUMOA avicultura, especificamente a produção de frangos, é um setor com grande importância na economia do Brasil. O diagnóstico de doenças é fundamental para a tomada de decisões e/ou pela busca de tratamentos contra algumas doenças que ocasionam impactos econômicos na avicultura. Todavia a determinação do diagnóstico pode ser uma tarefa que demanda trabalho, tempo ou conhecimento envolvendo uma grande quantidade de
O processo de preparação da grade de horários do IFTM – Campus UPT é uma tarefa com alta complexidade. A distribuição de horários, como em diversas instituições, é realizada manualmente pelos coordenadores. Por estar ligada a variáveis características, requer investimento de tempo e trabalho árduo, em razão de fatores como: restrições de horários, aulas em diferentes unidades, agrupamento de aulas. Nessas condições, a proposta torna-se particular. Neste trabalho é abordado a modelagem de um sistema empregando algoritmos genéticos para geração de grade de horários de aulas atendendo especificidades dos cursos do IFTM – Campus UPT. Os resultados obtidos mostraram aplicabilidade da proposta.
A sala de aula invertida tem sido cada vez mais experimentada em diversos cursos superiores e de nível médio. Há resultados interessantes, embora ainda existam poucos estudos os verdadeiros benefícios inerentes a sua utilização. Por impactar no processo de aprendizagem, é natural que boa parte dessas experiências ocorra em cursos das áreas de exatas, especialmente em disciplinas básicas com maiores índices de evasão e retenção, como as de Cálculo e Álgebra Linear. Assim, experiências que destinadas a ganhos na aprendizagem dos estudantes, devem ser investigadas no sentido de mudar os graves quadros de evasão e repetência nestes cursos. Este trabalho consiste na utilização da metodologia de sala de aula invertida na disciplina de Álgebra Linear do curso de Engenharia da Computação do Instituto Federal do Triângulo Mineiro (IFTM). Os resultados apresentam benefícios para a aprendizagem, bem como indicam fatores que podem melhorar a utilização dessa metodologia.
RESUMOO processo de preparação da grade de horários do IFTM -Campus UPT é uma tarefa com alta complexidade. A distribuição de horários, como em diversas instituições, é realizada manualmente pelos coordenadores. Por estar ligada a variáveis características, requer investimento de tempo e trabalho árduo, em razão de fatores como: restrições de horários, aulas em diferentes unidades, agrupamento de aulas. Nessas condições, a proposta torna-se particular. Neste trabalho é abordado a modelagem de um sistema empregando algoritmos genéticos para geração de grade de horários de aulas atendendo especificidades dos cursos do IFTM -Campus UPT. Os resultados obtidos mostraram aplicabilidade da proposta.
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