O presente trabalho analisa diferentes modelos de representação temporal usados em arquiteturas conexionistas e propõe o uso de um novo modelo neural, chamado Neurônio Diferenciador-Integrador (NDI) para aplicação com processamento de sinais temporais. O NDI pode ser interpretado como filtro digital. Seu funcionamento exige poucos recursos computacionais e pode ser de grande valia em problemas onde a solução ideal depende de uma representação temporal instantânea, facilidade de implementação, modularidade e eliminação de ruído. Após a definição do modelo, o mesmo é sujeito a alguns experimentos teóricos utilizado em conjunto com arquiteturas conexionistas clássicas para resolver problemas que envolvem o tempo, como previsão de séries temporais, controle dinâmico e segmentação de seqüências espaço-temporais. Como conclusão, o modelo neural apresenta grande potencialidade principalmente na robótica, onde é necessário tratar os sinais sensoriais ruidosos do robô de forma rápida e econômica.

O presente trabalho analisa diferentes modelos de representação temporal usados em arquiteturas conexionistas e propõe o uso de um novo modelo neural, chamado Neurônio Diferenciador-Integrador (NDI) para aplicação com processamento de sinais temporais. O NDI pode ser interpretado como filtro digital. Seu funcionamento exige poucos recursos computacionais e pode ser de grande valia em problemas onde a solução ideal depende de uma representação temporal instantânea, facilidade de implementação, modularidade e eliminação de ruído. Após a definição do modelo, o mesmo é sujeito a alguns experimentos teóricos utilizado em conjunto com arquiteturas conexionistas clássicas para resolver problemas que envolvem o tempo, como previsão de séries temporais, controle dinâmico e segmentação de seqüências espaço-temporais. Como conclusão, o modelo neural apresenta grande potencialidade principalmente na robótica, onde é necessário tratar os sinais sensoriais ruidosos do robô de forma rápida e econômica.

O presente trabalho analisa diferentes modelos de representação temporal usados em arquiteturas conexionistas e propõe o uso de um novo modelo neural, chamado Neurônio Diferenciador-Integrador (NDI) para aplicação com processamento de sinais temporais. O NDI pode ser interpretado como filtro digital. Seu funcionamento exige poucos recursos computacionais e pode ser de grande valia em problemas onde a solução ideal depende de uma representação temporal instantânea, facilidade de implementação, modularidade e eliminação de ruído. Após a definição do modelo, o mesmo é sujeito a alguns experimentos teóricos utilizado em conjunto com arquiteturas conexionistas clássicas para resolver problemas que envolvem o tempo, como previsão de séries temporais, controle dinâmico e segmentação de seqüências espaço-temporais. Como conclusão, o modelo neural apresenta grande potencialidade principalmente na robótica, onde é necessário tratar os sinais sensoriais ruidosos do robô de forma rápida e econômica.