[pt] O foco desta tese está direcionado a problemas de Classificação de Padrões. A proposta central é desenvolver e testar alguns novos algoritmos para ambientes supervisionados, utilizando um enfoque local- global. As principais contribuições são: (i) Desenvolvimento de método baseado em quantização vetorial com posterior classificação supervisionada local. O objetivo é resolver o problema de classificação estimando as probabilidades posteriores em regiões próximas à fronteira de decisão; (ii) Proposta do que denominamos Zona de Risco Generalizada, um método independente de modelo, para encontrar as observações vizinhas à fronteira de decisão; (iii) Proposta de método que denominamos Quantizador Vetorial das Fronteiras de Decisão, um método de classificação que utiliza protótipos, cujo objetivo é construir uma aproximação quantizada das regiões vizinhas à fronteira de decisão. Todos os métodos propostos foram testados em bancos de dados, alguns sintéticos e outros publicamente disponíveis. / [en] This thesis is focused on Pattern Classification problems. The objective is to develop and test new supervised algorithms with a local-global approach. The main contributions are: (i) A method based on vector quantization with posterior supervised local classification. The classification problem is solved by the estimation of the posterior probabilities near the decision boundary; (ii) Propose of what we call Zona de Risco Generalizada, an independent model method to find observations near the decision boundary; (iii) Propose of what we call Quantizador Vetorial das Fronteiras de Decisão, a classification method based on prototypes that build a quantized approximation of the decision boundary. All methods were tested in synthetics or real datasets.

[pt] Atualmente, sistemas de visão computacional em computadores portáteis estão se tornando uma importante ferramenta de uso pessoal. Sistemas de visão para localização de objetos é uma área de pesquisa muito ativa. Essa dissertação propõe um algoritmo para localizar posições no espaço e objetos em ambientes não instrumentados com o uso de uma câmera web e um computador pessoal. Para isso, são usados dois algoritmos de rastreamento de marcadores para reinicializar frequentemente um algoritmo de Visual Simultaneous Localisation and Mapping. Essa dissertação também apresenta uma implementação e um conjunto de testes para validar o algoritmo proposto. / [en] Nowadays, vision systems in portable computers are becoming an important tool for personal use. Vision systems for object localization are an active area of research. This dissertation proposes an algorithm to locate position and objects in a regular environment with the use of a simple webcam and a personal computer. To that end, we use two algorithms of marker tracking to reboot often a Visual Simultaneous Localisation and Mapping algorithm. This dissertation also presents an implementation and a set of tests that validate the proposed algorithm.

[pt] A calibração de padrões atômicos de tempo e freqüência, na forma atualmente realizada, apresenta o inconveniente de ter que se fazer o transporte do Padrão de Transferência até os laboratórios onde se encontram os padrões a serem calibrados. Isto se dá pelo fato destes laboratórios não possuírem uma maneira adequada para enviarem seus padrões ao Departamento do Serviço da Hora do Observatório Nacional (DSH/ON), órgão responsável perante o INMETRO na calibração em tempo e freqüência e detentor do Padrão Nacional. Propõe- se aqui a substituição do procedimento atual por um sistema de calibração automática via Internet, o que elimina a necessidade do deslocamento do Padrão de Transferência. Neste novo sistema de calibração, a referência passa a ser um receptor de GPS (Global Position Sistem), que assume o papel de Padrão de Transferência, ao qual o padrão a ser calibrado é ininterruptamente comparado. O acesso e armazenamento dos dados pelo DSH/ON é feito por meio de um programa que controla remotamente a calibração no laboratório via conexão pela Internet. O presente trabalho envolve uma comparação entre o sistema atual e o proposto aqui, todo o desenvolvimento e apresentação do programa computacional, a montagem de um sistema completo de simulação prática, inclusive com acesso remoto via Internet, a coleta e tratamento dos dados e a apresentação do procedimento utilizado para se chegar à incerteza de medição do sistema. Procura-se ressaltar a vantagem de um sistema de calibração automático, quanto à coleta dos dados, assim como a não dependência do transporte do Padrão de Transferência para a realização da calibração, evitando- se com isto a sua deterioração . Na conclusão deste trabalho a incerteza obtida é comparada com a do procedimento atualmente em prática e a partir desta comparação são feitas considerações quanto à implementação do novo sistema e ao uso do r eceptor de GPS como Padrão de Transferência. / [en] The time and frequency calibration of atomic standards presents the inconvenience of the need of transportation of the Transfer Standard to the laboratories in which stay the standards to be calibrate. This happens because the laboratories do not possess a way to send its standards to the Departamento do Serviço da Hora do Observatório Nacional (DSH/ON), organ representative of INMETRO in Time and Frequency calibrations and detainer of the National Standard. This work intends the substitution of the procedure adopted today by a system of automatic calibration using Internet, eliminating the need of the displacement of the Transfer Standard. In this new procedure, the reference is t he Global Position Sistem (GPS) receiver, assuming the role of the Transfer Standard, to which the standard to be calibrate is compared continuosly. The access and storage of the data for the DSH/ON are made by means of a computer code that remotely controls the calibration through an Internet connection. The present work involves a comparison among both systems, the whole development and presentation of the computer code, the assembling of a complete system of practical simulation, the acquisition and data treatment and the presentation of the procedure used to obtain the measurement of the uncertainty. The advantage of an automatic calibration system, as well as of the collection of the data, is the fact that it not depending of the transportation of the Reference Standard for the accomplishment of the calibratio. As a conclusion of this work the obtained uncertainty is compared with the one in use today and based in this comparison we made considerations about the implementation of the new system and the use of the GPS receiver as Transfer Standard. / [es] La calibración de padrones atómicos de tiempo y frecuencia, en la forma actualmente realizada, tiene el inconveniente de tener que realizar el transporte del Padrón de Transferencia hasta los laboratorios donde se encuentran los padrones que serán calibrados. Esto se debe al hecho de que estos laboratorios no poseen una manera adecuada para enviar sus padrones al Departamento de Servicio de la Hora del Observatorio Nacional (DSH/ON), óprgano responsable frente al INMETRO en la calibración en tiempo y frecuencia y detentor del Padrón Nacional. Se propone aqui la substituición del procedimiento actual por un sistema de calibración automática vía Internet, que elimina la necesidad del desplazamiento del Padrón de transferencia. En este nuevo sistema de calibración, la referencia pasa a ser un receptor de GPS (Global Position Sistem), que asume el papel de Padrón de Transferencia, al cual el padrón a ser calibrado es ininterruptamente comparado. El acceso y almacenamiento de los datos por el DSH/ON se realiza a través de un programa que controla remotamente la calibración en el laboratorio vía conexión por Internet. El presente trabajo compara el sistema actual con el aqui propuesto, todo el desarrollo y presenta el programa computacional, el montaje de un sistema completo de simulación práctica, incluso con acceso remoto víaa Internet, la recolección y tratamiento de datos y la presentación del procedimiento utilizado para llegar a los erros de medición del sistema. Se resalta la ventaja de un sistema de calibración automático, así como la no dependencia del transporte del Padrón de Transferencia para la realización de la calibración, evitando con esto su deterioración. En la conclusión de este trabajo se compara el error obtenido con el del procedimiento actualmente en práctica y a partir de esta comparación se realizan consideraciones respecto a la implementación del nuevo sistema y al uso del receptor de GPS como Padrón de Transferencia.

[pt] Os codificadores universais via recorrência de padrões surgiram nos anos 70, quando foram propostos os codificadores lz77 e lz78. Devido a baixa complexidade computacional e ao bom desempenho, quando aplicados na compressão de arquivos de dados, estes codificadores se tornaram extremamente populares. Embora estes codificadores sejam universais, i.e., possuam taxas de compressão que convergem para entropia, recentemente foi mostrado que as taxas de compressão não convergem da forma mais rápida possível, nem mesmo para a classe de fontes sem memória. A redundância de um codificador universal C, dada por R, mede a rapidez com que a taxa de compressão converge para a entropia. Para fontes com número de estados finito, enquanto os melhores resultados de codificadores universais via recorrência de padrões apresentam uma redundância da ordem de 1/{log n}, existem codificadores que atingem uma redundancia de {log n} /n. Portanto, os codificadores via recorrência de padrões não são ótimos. Embora seja conhecido codificadores ótimos segundo o critério da redundância, tais codificadores possuem uma alta complexidade computacional e são pouco úteis na prática. Dentre os codificadores via recorrência de padrões, o codificador lz78 possui uma das mais baixas redundâncias para a classe de fontes com número de estados finito. De fato, não existe outro codificador desta classe, tal que a redundância seja melhor que a do lz78. Tomando como base o lz78, este trabalho propõe novas técnicas para acelerar a convergência da taxa de compressão (diminuir a redundância) dos codificadores universais via recorrência de padrões, para fontes com número de estados finito. Estas técnicas dão origem a novas versões do lz78. As redundâncias das novas versões são estabelecidas, considerando a classe de fontes com número de estados finito. Estas versões são aplicadas na compressão de arquivos de dados, e os resultados obtidos são comparados com os resultados de versões anteriores. / [en] The string matching encoders were proposed about 20 years ago, when the lz77 and lz78 were introduced. They became extremely popular because of the relationship between their low complexity and their good performance. Although these encoders are universal, that is, their compression rates converge to the source entropy, it was shown, recently, that those rates do not converge as fast as possible, even for the class of memoryless source. The redundancy of an unversal encoder C, denoted by Rc, measures how fast the compression rate converge to the entropy. In the class of Finite State Machine (FSM) source, while the best result of the string matching encoders is O 1/ {log n}, there are encoders which achieve a redundancy of O {log n}/n. Therefore, the string matching encoders are not optimal. Even though optimal encoders are known, in general, those encoders have a high complexity and are not useful in practice. Considering the class of string matching encoders, the lz78 has one of the best results over the class of FSM source. In fact, there is no encoder based on the string matching, which archives a better redundancy. This work makes use of the lz78 encoder to propose new techniques to improve the performance of sting matching encoders over the class of FSM. These techniques bring up new versions of the lz78. For the class of FSM, the redundancies of this versions are stablished. These versions are used to compress data files, and their perfoermances are compared to the performances of older versions.

A caminhada do turista pode ser enunciada num meio desordenado formado por N pontos espalhados aleatoriamente num hipercubo de d dimensoes. Um caminhante, partindo de um ponto qualquer desse meio, se desloca seguindo a regra determinista de dirigir-se sempre ao ponto mais proximo que nao tenha sido visitado nos ultimos µ pas- sos. Esta dinamica de movimentacao leva a trajetorias formadas por uma parte inicial transiente de t pontos, e uma parte final c?clica de p pontos. As trajetorias obtidas sao altamente dependentes da configuracao do meio. Este cenario sugere que este modelo possa ser usado como uma ferramenta de reconhecimento de padroes em conjuntos de dados. O objetivo desta tese e mostrar que as propriedades da caminhada do turista permitem a sua utilizacao na caracterizacao e exploracao de diversos tipos de sistemas. Aplicamos o modelo descrito em dois tipos distintos de sistemas, sistemas cont´?nuos e redes regulares, estudando suas ropriedades em funcao de parametros como tamanho do sistema, valor de memoria (µ), condicoes de contorno e regras de movimentacao. Finalmente, propomos e exploramos duas novas metodologias de reconhecimento de padroes baseadas nesta caminhada. A primeira consiste de um algoritmo de an´alise de imagens para caracterizar texturas que utiliza os resultados da matriz conjunta S(t, p) que carrega as informacoes sobre todas as trajetorias obtidas, reduzindo sua dimensionalidade e permitindo a classificacao eficiente de diferentes classes de imagens por um algoritmo de analise discriminante. O diferencial desta metodologia esta em sua capacidade de extrair da imagem as informacoes presentes em diversas escalas simultaneamente. A segunda metodologia e um algoritmo de agrupamento de dados n~ao supervisionado que considera cada atrator formado num dado valor de µ como um agrupamento natural e tem como resultado final uma arvore hierarquica geral, onde os grupos se conectam conforme se aumenta o valor de µ. Os resultados desta metodologia comparam-se em eficiencia aos resultados obtidos pela metodologia adicional para os dados testados e, entre as vanta- gens obtidas, podemos citar (i) independencia de uma metrica relacionando os elementos do conjunto, ja que trabalha apenas com uma matriz de vizinhancas, (ii) respeito a estrutura natural embutida no conjunto de dados, gerando uma arvore geral ao inves de uma arvore binaria e (iii) a representacao de maneira identica de conjuntos que sofreram transformacao de escala devido a independencia de uma metrica. / The tourist walk is defined in a disordered environment characterized by N points randomly distributed in a d-dimensional hypercube. Leaving from a given point, a wal- ker moves according to the deterministic rule of going to next point not visited in the last µ time steps. This dynamics leads to trajectories consisting in a transient part of t points e a final cyclic part of p points. The obtained trajectories are strongly dependent on the configuration of points. This described scenario suggests that the model can be treated as a tool for pattern recognition. The aim of this thesis is to demonstrate that the tourist walk\'s properties allow for its use in the characterization and exploration of various kinds of systems. We have applied the model in two distinct kinds of systems - continuous systems and regular networks and studied its properties as a function of the following parameters: system size, memory (µ), boundary conditions and movimentation rule. Eventually we have proposed and explored two new pattern recognition methodolo- gies based on this deterministic walk. The first one consists of an image analysis algorithm to characterize textures that makes use of the joint matrix S(t, p) which carries the data about all trajectories obtained, reducing its dimensionality and allowing an efficient clas- sification of different classes of images by a discriminant analysis algorithm. Its distinctive feature is its ability to extract informations in all scales from an image simultaneously. The second methodology proposed is a non-supervised clustering algorithm that considers each attractor in a given µ as a natural cluster. Its final result is a general hierarchical tree where groups coalesce as µ is increased. The results obtained with this methodology are comparable in efficiency with the results obtained with the tradicional method for the datasets tested. Among the advantages presented we can cite (i) independence from a metrics relating the elements since it works only with a neighborhood ranking table, (ii) respect for the natural structure hidden in the dataset, generating a general tree instead of a binary one and (iii) the representation of two sets transformed by scale in an identic manner due to the independence from a metrics.

[pt] O desenvolvimento visto nos últimos anos em dispositivos móveis tem tornado dramático o aumento na quantidade de dados e informações disponíveis para publicitários ao redor do mundo. Custo computacional e tempo disponível para processar dados e ser capaz de distinguir verdadeiros usuários de anomalias ou ruído têm crescido. Assim, a criação de um método para detecção de outliers poderia apoiar melhor os pesquisadores de Marketing e aumentar sua precisão na compreensão do comportamento digital. Estudos atuais mostram que, até o momento, o uso de meta-algoritmos tem sido pouco usado para detecção de outliers. Meta-algoritmos tendem a trazer benefícios porque reduzem a dependência que um único algoritmo pode gerar. Esta dissertação propõe um design de meta-algoritmo que utiliza diferentes algoritmos para obter resultados de detecção de outliers melhores do que aqueles obtidos por apenas um único algoritmo: centrado em modelo e sequencial. A novidade da abordagem consiste em (i) explorar a técnica sequencial, utilizando algoritmos que são aplicados sequencialmente, no qual um algoritmo impacta o próximo e o resultado final é uma combinação dos resultados obtidos; (ii) centralizar a performance no modelo e não nos dados, o que significa que o ensemble é aplicado a todo o conjunto de dados ao mesmo tempo e; (iii) apoiar pesquisadores de marketing que precisem operar ciência de dados de forma mais robusta e coerente. / [en] Latest years evolution in mobile devices has increased dramatically the amount of data and available information for advertisers around the world. Computational cost and available time to process data and be able to distinguish true users from anomalies or noise has only increased. Thus, the creation of a method to detect outliers could support Marketing researchers and increase their precision in understanding online behavior. Recent studies showthat, so far, meta-algorithms have not been used to detect outliers. Metaalgorithms tend to bring benefits because they reduce dependency that a single algorithm can generate. This work proposes a sequential model-centric ensemble design that uses different algorithms in outlier detection to obtain better results than those obtained by a single algorithm. The novelty in this approach consists in: (i) exploring the sequential technique, using algorithms that impact the next one and whose results are a combination of previously obtained results; (ii) centralizing performance around the model and not the data, which means the ensemble is applied in the whole dataset and not on different subsamples; (iii) support Marketing researchers that need to operate data Science in a more robust and coherent way.

A indústria de software é muito dinâmica e novas ideias surgem a todo instante em todas as partes do mundo. Nem sempre é fácil fazer com que essas ideias sejam adotadas, pois, para isso, é preciso fazer as pessoas mudarem sua forma de pensar. Deve-se sempre considerar o fato de que o ser humano, diferente do computador, é inusitado e imprevisível. Apesar disso, podemos encontrar determinados padrões de comportamento, que não resolvem todas as questões, mas ajudam a lidar com situações e continuar caminhando para atingir um determinado objetivo. Trazemos nesta dissertação uma pequena introdução sobre o conceito de padrões e, em seguida, apresentamos 48 Padrões para Introduzir Novas Ideias, propostos por Linda Rising e Mary Lynn Manns. Esses Padrões têm o objetivo de ajudar na difícil tarefa de introduzir uma nova ideia dentro de alguma organização, pois se essa ideia pressupõe mudanças culturais, o trabalho é ainda mais complicado. Propomos também quatro novos padrões, que podem ser incorporados ao catálogo original. Num desses novos padrões, mostramos a importância de se usar atividades artísticas no dia-a-dia de pessoas que trabalham com desenvolvimento de software; mostramos também como a Arte pode nos ajudar a introduzir novas ideias. Pesquisamos algumas práticas como teatro, pintura, poesia, música e meditação. Pudemos encontrar elementos de ligação entre o lado puramente matemático e bem definido do ser humano e o seu lado abstrato, analógico e artístico. Desenvolver software deve ser encarado como uma atividade humana, acima da questão técnica e puramente lógica. Existem pessoas envolvidas no processo: as que usam e as que criam o software. Existe uma barreira que separa os programadores das pessoas que usam o software. Essa barreira pode ser quebrada se pessoas da Computação começarem a desenvolver, além das habilidades lógicas que já lhes são óbvias, habilidades artísticas e de relações humanas. / The software industry is very dynamic and new ideas arise all the time from virtually any part of the world. It is not guaranteed that these ideas will be adopted, mainly because, among other obstacles, the solution may imply in having people change their way of thinking. Different from people, computers receive well defined commands and execute them precisely. We should take into account that human beings are independent and unpredictable. Despite of this unpredictability, we can find some behavioral patterns to help us deal with several situations, allowing us to achieve our objectives. This work brings a small introduction into the pattern concept and a presentation of the 48 Patterns for Introducing New Ideas proposed by Linda Rising and Mary Lynn Manns. These patterns provide some insight into the difficult task of introducing new ideas into any organization. We show that if the idea brings cultural changes of any kind, then the task is even more complicated. We also propose four new patterns that can be added to the original catalog. In one of these new patterns, we show the great importance of combining artistic activities with the day-to-day activities of people who work in software development and how Arts can help us to introduce new ideas. The study of some practices such as theater, painting, poetry, music and meditation allowed us to find some connective elements between the purely mathematical side of the human mind and its creative, artistic one. Software development must be approached as a ``human activity\'\', rather than a solely technical or logical one. Above all, there are two groups of people involved in the process: software creators and users. Although a barrier appears to separate these two groups, in this thesis we will show evidences that this division or gap can be bridged if IT professionals nurture their artistic and interpersonal relationship skills in addition to their obvious technical ones.

Este trabalho discorre sobre o emprego de sistemas híbridos voltados resolução de problemas de otimizando. Como problemas de otimizando entende-se como sendo o emprego de técnicas que visam aumentar a produtividade de alguma tarefa, otimizando seus procedimentos. Desta forma, utiliza-se neste trabalho o paradigma de Algoritmos Genéticos sobre um modelo de Redes Neurais para otimizar seu funcionamento, tornando-o mais rapido e de tamanho menor na tarefa de reconhecimento de padrões. O modelo de Rede Neural escolhido para o reconhecimento de padrões foi o modelo de Teuvo Kohonen, também conhecido como modelo dos mapas auto organizados (SOM - Self Organization Feature Map). Este modelo tem sido empregado, obtendo ótimos resultados, no reconhecimento dos mais diversos padrões, como padrões fonéticos e padrões visuais, destacando sua aplicação em sistemas de reconhecimento 6tico de caracteres (OCR - Optical Character Recognization), que será explorado em detalhes no decorrer deste trabalho. O paradigma de Algoritmos Genéticos, criado por John Holland, alcança ótimo desempenho na resolução de problemas de otimizando, seja na classificação e seleção do melhor procedimento, seja no desenvolvimento de um novo procedimento baseado na interação do sistema com procedimentos anteriores. Desta forma, os algoritmos genéticos podem ser aplicados em atividades como seleção e classificação, tal como a aplicação para resolver o problema do caixeiro viajante, ou na geração de uma nova estrutura baseada em estruturas anteriores, a citar o redimensionamento de uma rede neural artificial para reduzir o seu tamanho. Em última instância, este trabalho se propõe a otimizar um sistema de reconhecimento de caracteres utilizando o melhor dos dois paradigmas anteriormente discutidos, obtendo resultados muito satisfatórios na realização dos procedimentos. / This work is about applying hybrid systems to the solving of optimization problems. We consider optimization problems as the productivity increase of some tasks by fine tuning their procedures using a Genetic Algorithm paradigm on a neural network model, optimizing its functionality, making it faster and decreasing the size of neural network. We choose Teuvo Kohonen's model for pattern recognition, also know as Self-Organization Feature Map - SOM, which has been used on a wide range of pattern recognition problems, such as phonetic an visual patterns, specially on Optical Character Recognition - OCR systems, which we will discuss later. The Genetic Algorithm paradigm, created by John Holland, reaches high score performances on solving optimization problems applyed on classification and selection process. In this way, genetic algorithms are suitable for selection and classification problems, such as solving the travelling sales person problem or on generating new structures based on prior ones as neural network redimensioning to reduce its size. The proposal is optimizing the Optical Character Recognition mixing the best properties of both paradigm, aimed very satisfactory results on process execution.

Made available in DSpace on 2016-04-29T14:23:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo Kuester Neto.pdf: 1284476 bytes, checksum: 99c3eadc17da7f6d51803dba0833899f (MD5) Previous issue date: 2009-04-24 / This project is part of the research line Collective Intelligence and Interactive Environments and aims to investigate modes of pattern recognition and classification in three-dimensional images using artificial neural networks. To achieve this, three-dimensional images will be submitted to a connection is system based on Artificial Neural Networks according to a back propagation algorithm used as the basis for training, in order to obtain patterns that are common among these images. This work aims to contribute to image analysis so that it can be applied to research, from forest mapping and virtual worlds construction to prognostics and/or diagnoses in health-related areas, in which, due to variances and imperfections in images that are said to be similar, it is not possible to use simple algorithms that recognize similarities between them. In light of the theoretical presuppositions discussed in chapter 2 and to the state-of-the-art approached in chapter 3, the characteristics, organization modes, learning algorithms and free parameters of this neural model that best adapt to the nature of the research are defined. The work must involve a simulation environment, the framework for neural models experimentation and results verification, chosen according to characteristics like reliability, viability and adequacy to hardware conditions and limitations. In addition, the environment must be capable of dealing with the research object, that is, the analysis and classification of three-dimensional forms and their recognition through adjustments to the parameters of the neural model. The research to be carried out was divided into two phases: the first one is network training, in which some images are arbitrarily chosen from an image base. These images share common characteristics that must be recognized to make adjustments to the Neural Network. In the second phase, after the stage of tests and training, the network must be capable of dealing with the rest of the selected image base. The system must also effectively deal with exceptions and variation in some characteristics, such as light, positioning and color. The challenge is making the neural network training be as generic as possible, so it can deal with these variations, offering a degree of reliability without substantial decrease in effectiveness / Este projeto se insere na linha de pesquisa Inteligência Coletiva e Ambientes Interativos, visando investigar os modos de reconhecimento e classificação de padrões em imagens tridimensionais utilizando Redes Neurais Artificiais. Para tanto, pretende-se submeter imagens tridimensionais a um sistema conexionista baseado em Redes Neurais Artificiais de acordo com um algoritmo de retro-propagação (backpropagation) como base para treinamento, buscando-se obter padrões comuns entre essas imagens. Este trabalho objetiva contribuir com a análise de imagens para aplicação em pesquisa, desde mapeamento florestal, construção de mundos virtuais até prognósticos e/ou diagnóstico em áreas relacionadas à saúde, em que, devido a variâncias e imperfeições em imagens ditas similares, não se aplicam a utilização de algoritmos simples que reconheçam semelhanças entre elas. De acordo com os pressupostos teóricos discutidos no capítulo 2 e o estado da arte no capítulo 3, definem-se características, modos de organização, algoritmos de aprendizagem e parâmetros livres desse modelo neural que melhor se adaptam a natureza da pesquisa. O trabalho deve envolver um ambiente de simulação, framework para experimentação dos modelos neurais e verificação de resultados, escolhido de acordo com características como confiabilidade, viabilidade e adequação as condições e limitações de hardware. O ambiente deve ser capaz de lidar ainda com o objeto de pesquisa, ou seja, a análise e a classificação de formas tridimensionais e seu reconhecimento através de ajustes nos parâmetros do modelo neural. A pesquisa a ser realizada foi dividida em duas fases, a primeira, de treinamento da rede, escolhendo arbitrariamente, a partir de um banco de imagens, algumas que compartilhem características comuns que devem ser reconhecidas para ajustes da Rede Neural. Na segunda fase, posterior a etapa de testes e treinamento, a rede deve ser capaz de lidar com o restante do banco de imagens selecionado. O sistema deve ainda ser efetivo ao lidar com exceções e variação em algumas características como luminosidade, posicionamento e cor. O desafio é tornar o treinamento da Rede Neural o mais genérico possível a fim de lidar com essas variações, oferecendo um grau de confiabilidade sem degradação substancial de efetividade

Este trabalho discorre sobre o emprego de sistemas híbridos voltados resolução de problemas de otimizando. Como problemas de otimizando entende-se como sendo o emprego de técnicas que visam aumentar a produtividade de alguma tarefa, otimizando seus procedimentos. Desta forma, utiliza-se neste trabalho o paradigma de Algoritmos Genéticos sobre um modelo de Redes Neurais para otimizar seu funcionamento, tornando-o mais rapido e de tamanho menor na tarefa de reconhecimento de padrões. O modelo de Rede Neural escolhido para o reconhecimento de padrões foi o modelo de Teuvo Kohonen, também conhecido como modelo dos mapas auto organizados (SOM - Self Organization Feature Map). Este modelo tem sido empregado, obtendo ótimos resultados, no reconhecimento dos mais diversos padrões, como padrões fonéticos e padrões visuais, destacando sua aplicação em sistemas de reconhecimento 6tico de caracteres (OCR - Optical Character Recognization), que será explorado em detalhes no decorrer deste trabalho. O paradigma de Algoritmos Genéticos, criado por John Holland, alcança ótimo desempenho na resolução de problemas de otimizando, seja na classificação e seleção do melhor procedimento, seja no desenvolvimento de um novo procedimento baseado na interação do sistema com procedimentos anteriores. Desta forma, os algoritmos genéticos podem ser aplicados em atividades como seleção e classificação, tal como a aplicação para resolver o problema do caixeiro viajante, ou na geração de uma nova estrutura baseada em estruturas anteriores, a citar o redimensionamento de uma rede neural artificial para reduzir o seu tamanho. Em última instância, este trabalho se propõe a otimizar um sistema de reconhecimento de caracteres utilizando o melhor dos dois paradigmas anteriormente discutidos, obtendo resultados muito satisfatórios na realização dos procedimentos. / This work is about applying hybrid systems to the solving of optimization problems. We consider optimization problems as the productivity increase of some tasks by fine tuning their procedures using a Genetic Algorithm paradigm on a neural network model, optimizing its functionality, making it faster and decreasing the size of neural network. We choose Teuvo Kohonen's model for pattern recognition, also know as Self-Organization Feature Map - SOM, which has been used on a wide range of pattern recognition problems, such as phonetic an visual patterns, specially on Optical Character Recognition - OCR systems, which we will discuss later. The Genetic Algorithm paradigm, created by John Holland, reaches high score performances on solving optimization problems applyed on classification and selection process. In this way, genetic algorithms are suitable for selection and classification problems, such as solving the travelling sales person problem or on generating new structures based on prior ones as neural network redimensioning to reduce its size. The proposal is optimizing the Optical Character Recognition mixing the best properties of both paradigm, aimed very satisfactory results on process execution.