Return to search

Extens?es multidimensionais para correntropia e suas aplica??es em estimativas robustas

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-02-17T22:02:01Z
No. of bitstreams: 1
JoilsonBatistaDeAlmeidaRego_TESE.pdf: 1273840 bytes, checksum: 2e1a41026f6aec413ecef974064af22d (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-02-18T00:03:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1
JoilsonBatistaDeAlmeidaRego_TESE.pdf: 1273840 bytes, checksum: 2e1a41026f6aec413ecef974064af22d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-18T00:03:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1
JoilsonBatistaDeAlmeidaRego_TESE.pdf: 1273840 bytes, checksum: 2e1a41026f6aec413ecef974064af22d (MD5)
Previous issue date: 2014-08-08 / O presente trabalho usa uma medida de similaridade denominada correntropia
no desenvolvimento de um novo m?todo para estimar uma rela??o linear entre
as vari?veis e suas amostras. O objetivo ? estender o conceito de correntropia a
partir de duas vari?veis para quaisquer dois vetores (mesmo com diferentes
dimens?es), utilizando conceitos estat?sticos. Atrav?s das extens?es
multidimensionais que ser?o apresentadas, o problema de regress?o ou
identifica??o de sistemas pode ser formulado de uma maneira diferente,
buscando retas e hiperplanos que possuem a m?xima densidade de
probabilidade dos dados desejados. Experimentos mostraram que o novo
algoritmo tem uma boa atualiza??o de ponto fixo e robustez a ru?dos impulsivos. / This present work uses a generalized similarity measure called correntropy to
develop a new method to estimate a linear relation between variables given their
samples. Towards this goal, the concept of correntropy is extended from two
variables to any two vectors (even with different dimensions) using a statistical
framework. With this multidimensionals extensions of Correntropy the regression
problem can be formulated in a different manner by seeking the hyperplane that
has maximum probability density with the target data. Experiments show that the
new algorithm has a nice fixed point update for the parameters and robust
performs in the presence of outlier noise.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/19804
Date08 August 2014
CreatorsR?go, Joilson Batista de Almeida
Contributors01979076448, http://lattes.cnpq.br/4402694969508077, D?ria Neto, Adri?o Duarte, 10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Lyra, Aar?o, 67360378400, http://lattes.cnpq.br/2558569782799336, Costa, Evandro de Barros, 40871312468, http://lattes.cnpq.br/5760364940162939, Barreto, Guilherme de Alencar, 32841450368, http://lattes.cnpq.br/8902002461422112, Martins, Allan de Medeiros
PublisherUniversidade Federal do Rio Grande do Norte, PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0023 seconds