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ComitÃs de Classificadores Baseados nas Redes SOM e Fuzzy ART com Sintonia de ParÃmetros e SeleÃÃo de Atributos via MetaheurÃsticas EvolucionÃrias / Ensembles of classifiers based on SOM and Fuzzy ART networks with parameter tuning and feature selection through evolutionary metaheuristics.CÃsar Lincoln Cavalcante Mattos 28 November 2011 (has links)
CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / O paradigma de classificaÃÃo baseada em comitÃs tem recebido considerÃvel atenÃÃo na literatura cientÃfica em anos recentes. Neste contexto, redes neurais supervisionadas tÃm sido a escolha mais comum para compor os classificadores base dos comitÃs. Esta dissertaÃÃo tem a intenÃÃo de projetar e avaliar comitÃs de classificadores obtidos atravÃs de modificaÃÃes impostas a algoritmos de aprendizado nÃo-supervisionado, tais como as redes Fuzzy ART e SOM, dando origem, respectivamente, Ãs arquiteturas ARTIE (ART in Ensembles) e MUSCLE (Multiple SOM Classifiers in Ensembles). A sintonia dos parÃmetros e a seleÃÃo dos atributos das redes neurais que compÃem as arquiteturas ARTIE e MUSCLE foram tratados por otimizaÃÃo metaheurÃstica, a partir da proposiÃÃo do algoritmo I-HPSO (Improved Hybrid Particles Swarm Optimization). As arquiteturas ARTIE e MUSCLE foram avaliadas e comparadas com comitÃs baseados nas redes Fuzzy ARTMAP, LVQ e ELM em 12 conjuntos de dados reais. Os resultados obtidos indicam que as arquiteturas propostas apresentam desempenhos superiores aos dos comitÃs baseados em redes neurais supervisionadas.
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