Redes Neurais baseadas em Funções de Base Radial (RBFNN) são métodos clássicos do aprendizado de máquina que contêm uma camada de Funções de Base Radial (RBF) que atuam como extrator de características para a camada final, que executa o reconhecimento de padrões. A estimação do raio das RBFs é uma das atividades mais cruciais do treinamento de modelos RBFNN e afeta diretamente o seu poder de generalização e acurácia. Neste trabalho é apresentado uma nova heurística para estimação do raio e experimentos computacionais são empregados para medir sua eficácia comparada à outras abordagens usando 14 problemas de classificação. A método proposta mostrou uma eficácia competitiva, vencendo os demais métodos em 9 dos 14 problemas.
Resumo-Técnicas de processamento de sinais são desenvolvidas com o intuito de auxiliar no processo de manutenções em equipamentos, evitando falhas e paradas indesejadas. Uma dessas falhas é conhecida como descarga parcial. O objetivo deste trabalho é identificar as descargas parciais de um sinal, aplicando um método conhecido como Variação Total com W avelets. São utilizados sinais sintéticos e medidos em laboratório contendo ruídos gaussianos, harmônicos e impulsivos. Os resultados obtidos são promissores e mostram que o método reconstrói bem o sinal, mantendo as descargas.
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