Novos paradigmas para equalização e identificação de canais baseados em estruturas não-lineares e algoritmos evolutivos

Attux, Romis

doi:10.47749/t/unicamp.2005.340391

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“…Neste caso, quando se busca minimizar uma função, é usual uma transformação na função custo associada de modo a torná-la de maximização. Uma possibilidade comum para essa transformação é (Attux, 2005):…”

Section: Função Objetivounclassified

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Previsão de series de vazões com redes neurais artificiais e modelos lineares ajustados por algoritmos bio-inspirados

Siqueira¹

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Section: Função Objetivounclassified

“…No tópico seguinte será abordada a maneira geral de como esse sistema funciona, e como é possível sua adaptação a computação. Se há esse reconhecimento, alguns processos complexos são ativados, dentre eles a fabricação de anticorpos que identificam o invasor para que outras células -os macrófagos -venham a fagocitá-los (engoli-los)(Attux, 2005).…”

unclassified

Previsão de series de vazões com redes neurais artificiais e modelos lineares ajustados por algoritmos bio-inspirados

Siqueira¹

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“…Nossa motivação vem do fato de que os problemas de otimização em processamento de sinais ainda são pouco explorados no âmbito da otimização por meta-heurísticas. Como exemplo, podemos citar o trabalho de Attux [1], na área de equalização e identificação de canais.…”

Section: Introductionunclassified

Aplicabilidade de meta-heurísticas ao problema de separação de sinais no caso de modelos lineares

Rocha¹

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A ata da defesa com as respectivas assinaturas dos membros encontra-se no processo de vida acadêmica da aluna.Para Christophe e Olivier RESUMO A separação cega de fontes é um problema da área de processamento de sinais que surge em diversas aplicações, desde o tratamento de sinais biológicos à geofísica. Usualmente, os métodos de separação são formulados como problemas de otimização, que são abordados por meio de ferramentas clássicas da pesquisa operacional, como o método do gradiente descendente. No entanto, diante da complexidade das funções que são comumente utilizadas como critérios de separação, os métodos mais usuais são atraídos por pontos de mínimos locais e podem não encontrar boas soluções a nível global. Tal limitação abre espaço para a aplicação de meta-heurísticas ao problema, por possibilitar uma ampliação do espaço de busca, em termos de mínimos locais e, consequentemente, encontrar soluções mais eficazes. Diante disso, o presente trabalho se dedica à análise de aplicabilidade de algumas meta-heurísticas ao problema de separação cega de fontes no caso de modelos lineares. Uma comparação entre um conjunto representativo de meta-heurísticas, sendo elas, particle swarm, evolução diferencial, simulated annealing e otimização por colônia de formigas para domínios contínuos, indica que, de modo geral, tais soluções são consideravelmente eficazes quando aplicadas ao caso e comparadas ao método do gradiente. Os principais pontos que podem diferenciá-las são a dificuldade de implementação e de ajuste de seus parâmetros.

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Novos paradigmas para equalização e identificação de canais baseados em estruturas não-lineares e algoritmos evolutivos

Abstract: 1. Filtros digitais (Matemática). 2. Identificação de sistemas. 3. Redes neurais (Computação). 4. Sistemas difusos. 5. Algoritmos genéticos.

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Previsão de series de vazões com redes neurais artificiais e modelos lineares ajustados por algoritmos bio-inspirados

Previsão de series de vazões com redes neurais artificiais e modelos lineares ajustados por algoritmos bio-inspirados

Aplicabilidade de meta-heurísticas ao problema de separação de sinais no caso de modelos lineares

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