Coprocessador neuro-genetico para analise de componentes principais / Neuro-Genetic Coprocessor for Principal Component Analysis

AUTOR(ES)

George Emmanuel Bozinis

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

O propósito deste trabalho é estudar em detalhe a implementação em hardware de algoritmos neuro-genéticos. Uma representação numérica inédita com características neurais e genéticas e um algoritmo para sua utilização são apresentados e usados no desenvolvimento de um coprocessador com uma seção neural baseada na análise de componentes principais (PCA). As operações genéticas recombinação, mutação, mutação de máscara e intercâmbio, específicas para este modelo, são apresentadas. Também foi criada e implementada uma metodologia de cálculo da curva de ativação neural usando apenas lógica combinacional. Como resultado adicional a implementação, realizada na linguagem VHDL e seguindo a norma Wishbone, pode ser facilmente reutilizada

ASSUNTO(S)

analise de componentes principais microprocessors redes neurais (computação) neural networks microprocessadores genetic algorithms principal component analysis algoritmos geneticos

Documentos Relacionados

• Uma arquitetura neuro-genética para otimização não-linear restrita
• Coprocessador para operações quânticas.
• Análise de componentes principais do skew e da superfície de volatilidade de dólar/reais
• HIBRID NEURO-FUZZY-GENETIC SYSTEM FOR AUTOMATIC DATA MINING
• Principal component analysis over the implied volatility dynamic and its correlation with underlying.