UMA ABORDAGEM HÍBRIDA BIO-INSPIRADA APLICADA À MELHORA NA QUALIDADE DO RECONHECIMENTO DE PADRÕES / A HYBRID APPROACH APPLIED BIO-INSPIRED TO IMPROVE THE QUALITY OF RECOGNITION STANDARDS

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

28/04/2011

RESUMO

Esta dissertação propõe uma nova abordagem híbrida, bio-inspirada, aplicada à melhora na qualidade do reconhecimento de padrões. Busca-se assim agregar, a capacidade de clusterização das colônias de formigas, com a capacidade de classificação supervisionada das redes neurais artificiais, projetadas automaticamente com algoritmos genéticos. Assim, no intuito de aprimorar a qualidade dos clusters formados pela colônia de formiga, e assim resolver o problema dos dados que ficam presos ou perdidos nestes, é introduzido um agente artificial capaz de identificá-los e classificá-los com o auxilio das redes neurais. Vários experimentos são realizados para validar a proposta, mostrando que a qualidade é, de fato, aprimorada.

ASSUNTO(S)

computação bio-inspirada. algoritmos genéticos redes neurais artificiais clusterização colônia de formigas reconhecimento de padrões ciencia da computacao artificial neural networks ant colony pattern recognition clustering genetic algorithms bio-inspired computing.

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