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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2005.tde-20210729-144359
Documento
Autor
Nombre completo
Jishu Ashimine
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2005
Director
Título en portugués
Definição de uma nova função critério baseada em distâncias nebulosas com múltiplos protótipos para seleção de características
Palabras clave en portugués
Computação Gráfica
Resumen en portugués
A seleção de características tem um papel importante no processo de reconhecimento de padrões. Métodos de seleção automática de características que gerem bons subconjuntos a partir de um conjunto com grande número de características são de importância fundamental dentro desse contexto. Estes métodos de seleção focam em dois pontos prncipais: o algoritmo de seleção e a função-critério. No projeto de mestrado, descrito neste texto de dissertação, desenvolvemos uma extensão da abordagem de seleção de características baseada em distâncias nebulosas entre classes, proposto anteriormente em [10], com a introdução de uma nova função critério. Nesta extensão, cada classe do conjunto de treinamento será subdividida em k grupos, utilizando o algoritmo fuzzy k-means. Isto permitirá a generalização para que a função critério utilize k protótipos por classe, no lugar de um único protótipo, como em [10]. Além disso, a função de pertinência associada a cada amostra do conjunto de treinamento será estendida apropriadamente de maneira a incorporar a informação proveniente dos k protótipos por classe. Foi avaliado o desempenho de seleção dessas duas funções critério realizando-se testes em dados sintéticos (utilizando-se distribuições Gaussianas) e em dados reais (a base de dados Ionosphere obtidas de UCI[6])
Título en inglés
not available
Resumen en inglés
not available
 
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AshimineJishu.pdf (10.37 Mbytes)
Fecha de Publicación
2021-07-29
 
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