NN-clas: classificador geométrico de margem larga baseado na regra do vizinho mais próximo

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dc.creatorLiliane Gade
dc.creatorCristiano L. Castro
dc.creatorLuiz Carlos B. Torres
dc.creatorFrederico Gualberto F. Coelho
dc.creatorFrank Sill Torres
dc.creatorJanier Garcia
dc.creatorAntônio de Pádua Braga
dc.date.accessioned2025-03-27T14:37:46Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:25:13Z
dc.date.available2025-03-27T14:37:46Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.doi10.21528/CBIC2017-33
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/80996
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofXIII Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectAprendizado do computador
dc.subjectOtimização multi-objetivo
dc.subject.otherregra de decisão do método CHIP-clas
dc.subject.otherNN-clas não gera perdas significativas no desempenho do método
dc.titleNN-clas: classificador geométrico de margem larga baseado na regra do vizinho mais próximo
dc.typeArtigo de evento
local.description.resumoO presente artigo apresenta novas formas de implementar a regra de decisão de um classificador de margem larga. O objetivo é reduzir a complexidade das operações durante a etapa de classificação dos novos padrões. A abordagem proposta utiliza o método de vizinhos mais próximos como regra de decisão. Também são realizados estudos comum a formulação reduzida do classificador de margem larga. Resultados iniciais com 15 bases de dados reais utilizadas na literatura mostraram que a abordagem proposta se mostrou estatisticamente igual ao classificador de margem larga, porém menos complexo de se implementar em sistemas embarcados.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://sbic.org.br/eventos/cbic_2017/cbic-paper-33/

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