Projetando rede neurais RBF através de informações estruturais dos dados e cobertura de conjuntos

Página do item simplificado
dc.creatorMarcelo de Oliveira Queiroz
dc.creatorFrederico Gualberto Ferreira Coelho
dc.creatorLuiz Carlos Bambirra Torres
dc.creatorAntônio de Pádua Braga
dc.date.accessioned2025-05-07T14:00:32Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:28:37Z
dc.date.available2025-05-07T14:00:32Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/82080
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartof14º Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectRedes neurais (Computação)
dc.subject.otherRedes Neurais Artificiais, Rede neural RBF, Grafo de Gabriel, Conjunto Dominante
dc.titleProjetando rede neurais RBF através de informações estruturais dos dados e cobertura de conjuntos
dc.title.alternativeDesigning rbf neural networks through structural data information and array coverage
dc.typeArtigo de evento
local.description.resumoO uso de redes neurais RBF (Radial Basis Function) em problemas de classificação tem sido uma abordagem bastante discutida na literatura. Suas diversas aplicações permitem lidar com problemas de diferentes complexidades. Um dos desafios em usar este tipo de função é encontrar os parâmetros apropriados para evitar sub ou sobre ajustes na solução do problema e, neste contexto, definir o raio conhecido como o sigma da função RBF. Este trabalho propõe uma metodologia baseada em postulados matemáticos bem conhecidos para encontrar o sigma de forma autônoma, ou seja, sem a interferência do usuário.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://proceedings.science/sbai-2019/trabalhos/projetando-rede-neurais-rbf-atraves-de-informacoes-estruturais-dos-dados-e-cober?lang=pt-br

Arquivos

Licença do pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
License.txt
Tamanho:
1.99 KB
Formato:
Plain Text
Descrição:
Baixar

Coleções

Artigo de Evento

Logo UFMG