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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
11/07/2006 |
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Data da última atualização: |
20/01/2015 |
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Autoria: |
FERREIRA, Ednaldo José. |
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Título: |
Abordagem genética para seleção de um conjunto reduzido de características para construção de ensembles de redes neurais : aplicação à língua eletrônica. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
São Carlos, 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências de Computação e Matemática computacional) - ICMC. Universidade de São Paulo. Orientador: Prof. Dr. Alexandre Cláudio Botazzo Delbem. |
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Páginas: |
117 f. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
As características irrelevantes, presentes em bases de dados de diversos domínios, deterioram a acurácia de predição de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado de máquina. As bases de dados geradas por uma língua eletrônica são exemplos típicos onde a demasiada quantidade de características irrelevantes e redundantes prejudicam a acurácia dos classificadores induzidos. Para lidar com este problema, duas abordagens podem ser utilizadas. A primeira é a utilização de métodos para seleção de subconjuntos de caracteristicas. A segunda abordagem é por meio de ensemble de classificadores. Um ensemble deve ser construído por classificadores diversos e acurados. Uma forma efetiva para construção de ensembles de classificadores é por meio de seleção de características. A seleção de características para ensemble tem objetivo adicional de encontrar subconjuntos de características que promovam acurácia e diversidade de predição nos classificadores do ensemble. Algoritmos genéticos são técnicas promissoras para seleção de características para ensemble. No entanto, a busca genética, assim com outras estratégias de busca geralmente visam somente a construção do ensemble, permitindo que todas as características (relevantes, irrelevantes e redundantes) sejam utilizadas. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em algoritmos genéticos para construção de ensembles de redes neurais artificiais com um conjunto reduzido das características totais. Para melhorar a acurácia dos ensembles, duas abordagens diferenciadas para treinamento de redes neurais foram utilizadas. A primeira baseada na interrupção precoce do treinamento com o algritmo back-propation e a segunda baseada em otimização multi-objetivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia do algoritmo proposto para construção de ensembles de redes neurais acurados. Também foi constatada sua eficiência na redução das características totais, comprovando que o algoritmo proposto é capaz de construir um ensemble utilizando um conjunto reduzido de características MenosAs características irrelevantes, presentes em bases de dados de diversos domínios, deterioram a acurácia de predição de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado de máquina. As bases de dados geradas por uma língua eletrônica são exemplos típicos onde a demasiada quantidade de características irrelevantes e redundantes prejudicam a acurácia dos classificadores induzidos. Para lidar com este problema, duas abordagens podem ser utilizadas. A primeira é a utilização de métodos para seleção de subconjuntos de caracteristicas. A segunda abordagem é por meio de ensemble de classificadores. Um ensemble deve ser construído por classificadores diversos e acurados. Uma forma efetiva para construção de ensembles de classificadores é por meio de seleção de características. A seleção de características para ensemble tem objetivo adicional de encontrar subconjuntos de características que promovam acurácia e diversidade de predição nos classificadores do ensemble. Algoritmos genéticos são técnicas promissoras para seleção de características para ensemble. No entanto, a busca genética, assim com outras estratégias de busca geralmente visam somente a construção do ensemble, permitindo que todas as características (relevantes, irrelevantes e redundantes) sejam utilizadas. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em algoritmos genéticos para construção de ensembles de redes neurais artificiais com um conjunto reduzido das características totais. Para melhorar a acurácia dos ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
ALGORITMOS GENÉTICOS; REDES NEURAIS; SISTEMAS DISTRIBUÍDOS. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amapá. |
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Data corrente: |
06/05/2008 |
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Data da última atualização: |
16/06/2023 |
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Autoria: |
RICHART, A.; BRITO, O. R.; MELEM JUNIOR, N. J.; FEY, R.; DEMÉTRIO, G. B.; REIS, L. C.; FUJIMURA, A. M.; CAMOLEZZI, G. B.; TROMBINI, L. P.; SERCUNDES, R. K.; BORIAN, T. B. |
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Afiliação: |
ALFREDO RÍCHART, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; OSMAR RODRIGUES BRITO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; NAGIB JORGE MELEM JUNIOR, CPAF-AP; RUBENS FEY, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; GILBERTO BUENO DEMÉTRIO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; LUIZ CARLOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; ARMANDO MORISADA FUJIMURA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; GIOVANNI BARTH CAMOLEZZI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; LEONAR PARPINELLI TROMBINI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; RICARDO KIEIN SERCUNDES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA; THIAGO BERTOLLA BORIAN, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE LONDRINA. |
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Título: |
Capacidade máxima de adsorção de fósforo para quatro solos do Estado do Paraná. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO BRASILEIRA DE FERTILIDADE DO SOLO E NUTRIÇÃO DE PLANTAS, 27.; REUNIÃO BRASILEIRA SOBRE MICORRIZAS, 11.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MICROBIOLOGIA DO SOLO, 9.; REUNIÃO BRASILEIRA DE BIOLOGIA DO SOLO, 6., 2006, Bonito, MS. A busca das raízes: anais. Dourados: Embrapa Agropecuária Oeste, 2006. 1 CD-ROM. (Embrapa Agropecuária Oeste. Documentos, 82). |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Colóide; Isoterma. |
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Thesagro: |
Fósforo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/64030/1/AP-2006-capacidade-maxima-adsorcao-fosforo.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amapá (CPAF-AP) |
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