Classificador Support Vector Machines
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1. Predico do Câncer de Mama com Aplicação de Modelos de Inteligência Computacional
RESUMO O uso de modelos para diagnóstico auxiliado por computador (CAD) tem sido proposto para auxiliar na detecção e classificação do câncer de mama. Neste trabalho, avaliou-se o desempenho dos modelos de rede neural de perceptrons de múltiplas camadas e máquina de vetores de suporte não linear para classificar nódulos de câncer de mama. Dez cara
TEMA (São Carlos). Publicado em: 16/09/2019
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2. Algoritmos Evolutivos aplicados ao Classificador baseado em Segmentos de Reta / Evolutive Algorithms applied to the Straight Line Segment Classifier
During the past years, the use of machine learning techniques have become into one of the most frequently performed tasks, due to the large amount of pattern recognition applications such as: voice recognition, text classification, face recognition, medical image diagnosis, among others. Thus, a great number of techniques dealing with this kind of problem ha
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 03/07/2012
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3. Monitoramento da cobertura do solo no entorno de hidrelétricas utilizando o classificador SVM (Support Vector Machines). / Land cover monitoring in hydroelectric domain area using Support Vector Machines (SVM) classifier.
A classificação de imagens de satélite é muito utilizada para elaborar mapas de cobertura do solo. O objetivo principal deste trabalho consistiu no mapeamento automático da cobertura do solo no entorno da Usina de Lajeado (TO) utilizando-se o classificador SVM. Buscou-se avaliar a dimensão de áreas antropizadas presentes na represa e a acurácia da cl
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 07/12/2011
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4. Avaliação de um método baseado em máquinas de suporte vetorial de múltiplos núcleos e retificação de imagens para classificação de objetos em imagens onidirecionais. / Assessment of a method based on multiple kernel support vector machines and images unwrapping for the classification of objects in omnidirectional images.
Apesar da popularidade das câmeras onidirecionais aplicadas à robótica móvel e da importância do reconhecimento de objetos no universo mais amplo da robótica e da visão computacional, é difícil encontrar trabalhos que relacionem ambos na literatura especializada. Este trabalho visa avaliar um método para classificação de objetos em imagens onidir
Publicado em: 2010
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5. Support vector machines na classificação de imagens hiperespectrais / Hyperspectral image classification with support vector machines
É de conhecimento geral que, em alguns casos, as classes são espectralmente muito similares e que não é possível separá-las usando dados convencionais em baixa dimensionalidade. Entretanto, estas classes podem ser separáveis com um alto grau de acurácia em espaço de alta dimensão. Por outro lado, classificação de dados em alta dimensionalidade po
Publicado em: 2009
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6. Uma abordagem evolucionária para aprendizado semi-supervisionado em máquinas de vetores de suporte
O paradigma de Aprendizado Semi-Supervisionado é bastante adequado a uma classe de problemas de crescente relevância no contexto do Aprendizado de Máquinas: aqueles onde há um grande desbalanceamento entre o conjunto de treinamento e o de teste, devido, entre outras coisas, ao alto custo de um classificador. Nessa classe de problemas, não se pode assegu
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 21/11/2008
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7. Monitoramento de saúde de sistemas aeronáuticos usando algoritmos de classificação, estudo de caso: unidade auxiliar de potência.
Com o aumento da competitividade e do preço do combustível, cada vez mais os operadores de aeronaves têm procurado maneiras de reduzir o custo operacional e de manutenção para manter sua competitividade no mercado. Para suprir esta necessidade, os integradores de aeronaves e fornecedores de sistemas estão sempre buscando novas maneiras de incorporar te
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 23/07/2008
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8. Wavelets, LPC and LS-SVM applied for analysis and identification of pathological voice signals / Wavelets, predição linear e LS-SVM aplicados na análise e classificação de sinais de vozes patológicas
Neste trabalho, foram utilizadas as vantagens da ferramenta matemática de análise temporal e espectral, a transformada wavelet discreta (DWT), além dos coeficientes de predição linear (LPC) e do algoritmo de inteligência artificial, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), para aplicações em análise de sinais de voz e classificação de vozes
Publicado em: 2008
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9. "Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses" / Investigation of strategies for the generation of multiclass support vector machines
Diversos problemas envolvem a classificação de dados em categorias, também denominadas classes. A partir de um conjunto de dados cujas classes são conhecidas, algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) podem ser utilizados na indução de um classificador capaz de predizer a classe de novos dados do mesmo domínio, realizando assim a discriminação dese
Publicado em: 2006
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10. Learning support vector machines from labeled and unlabeled data. / Classificadores baseados em vetores de suporte gerados a partir de dados rotulados e não-rotulados.
Treinamento semi-supervisionado é uma metodologia de aprendizado de máquina que conjuga características de treinamento supervisionado e não-supervisionado. Ela se baseia no uso de bases semi-rotuladas (bases contendo dados rotulados e não-rotulados) para o treinamento de classificadores. A adição de dados não-rotulados, mais baratos e geralmente disp
Publicado em: 2006