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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.59.2011.tde-26102011-111801
Documento
Autor
Nome completo
Lucas Baggio Figueira
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2011
Orientador
Banca examinadora
Silva Filho, Antonio Carlos Roque da (Presidente)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Liang, Zhao
Peláez, Francisco Javier Ropero
Tinós, Renato
Título em português
Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório
Palavras-chave em português
Aprendizado de Máquina
Bulbo Olfatório
Reconhecimento de Padrões
Redes Neurais Pulsadas
Resumo em português
O sistema olfatório é notável por sua capacidade de discriminar odores muito similares, mesmo que estejam misturados. Essa capacidade de discriminação é, em parte, devida a padrões de atividade espaço-temporais gerados nas células mitrais, as células principais do bulbo olfatório, durante a apresentação de um odor. Tais padrões dinâmicos decorrem de interações sinápticas recíprocas entre as células mitrais e interneurônios inibitórios do bulbo olfatório, por exemplo, as células granulares. Nesta tese, apresenta-se um modelo do bulbo olfatório baseado em modelos pulsados das células mitrais e granulares e avalia-se o seu desempenho como sistema reconhecedor de padrões usando-se bases de dados de padrões artificiais e reais. Os resultados dos testes mostram que o modelo possui a capacidade de separar padrões em diferentes classes. Essa capacidade pode ser explorada na construção de sistemas reconhecedores de padrões. Apresenta-se também a ferramenta denominada Nemos, desenvolvida para a implementação do modelo, que é uma plataforma para simulação de neurônios e redes de neurônios pulsados com interface gráfica amigável com o usuário.
Título em inglês
Pattern Reconigtion Using Spiking Neuron Networks Inspired on Olfactory Bulb
Palavras-chave em inglês
Machine Learning
Olfactory Bulb
Pattern Recongnition
Spiking Neuron Networks
Resumo em inglês
The olfactory system is a remarkable system capable of discriminating very similar odorant mixtures. This is in part achieved via spatio-temporal activity patterns generated in mitral cells, the principal cells of the olfactory bulb, during odor presentation. Here, we present a spiking neural network model of the olfactory bulb and evaluate its performance as a pattern recognition system with datasets taken from both artificial and real pattern databases. Our results show that the dynamic activity patterns produced in the mitral cells of the olfactory bulb model by pattern attributes presented to it have a pattern separation capability. This capability can be explored in the construction of high-performance pattern recognition systems. Besides, we proposed Nemos a framework for simulation spiking neural networks through graphical user interface and has extensible models for neurons, synapses and networks.
 
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tese_lucasbf.pdf (4.57 Mbytes)
Data de Publicação
2012-04-04
 
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