General type-2 fuzzy inference system adapted to the classification problem / Sistema de inferÃncia fuzzy geral do tipo-2 aplicado à classificaÃÃo

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

PropÃe-se, nesta tese, o desenvolvimento de uma nova ferramenta baseada em conjuntos fuzzy gerais do tipo-2 para aplicaÃÃo em processos de classificaÃÃo digital de dados. O problema de classificaÃÃo a ser considerado està relacionado à identificaÃÃo de regiÃes de floresta em imagens de satÃlite com o objetivo de auxiliar em tarefas de monitoramento florestal. O classificador digital desenvolvido utiliza um mecanismo de inferÃncia denominado de "inferÃncia escalonada fuzzy geral do tipo-2" para classificar os pixels das imagens de satÃlite de acordo com sua cobertura vegetal. Tal classificador à inovador pois, alÃm de utilizar conjuntos fuzzy tipo-2 gerais, pode utilizar tanto uma base de regras especÃfica quanto uma base genÃrica (ambas de forma hierÃrquica) para reclassificar pontos que, do contrÃrio, permaneceriam sem classificaÃÃo. Isto permite a obtenÃÃo de uma base de regras compacta (composta de poucas regras). A justificativa para o uso de sistemas de inferÃncia do tipo-2 à que estes, apesar do custo computacional maior, apresentam desempenho superior aos sistemas do tipo-1 equivalentes. Os testes realizados mostram que, de fato, o sistema proposto à melhor do que o classificador fuzzy convencional usualmente empregado em aplicaÃÃes semelhantes e possui desempenho comparÃvel ao classificador estatÃstico da mÃxima verossimilhanÃa, sendo uma alternativa viÃvel ao Ãltimo

ASSUNTO(S)

computer science sensoriamento remoto digital classifier computaÃÃo remote sensing conjuntos difusos fuzzy sets computabilidade e modelos de computacao classificadores digitais

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