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Dimensão topologica e mapas auto organizaveis de Kohonen / Topological dimension and self organizing maps

Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T10:53:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2006 / Resumo: Redes Neurais Artificiais Auto-Organizáveis (RNA-AO), introduzidas por Teuvo Kohonen na década de 60, constituem uma poderosa ferramenta para análise de dados, mais especificamente para análise de agrupamentos, visualização e aproximação de superfícies. Nesta tese definiu-se uma nova forma para determinar a dimensão topológica do espaço de saídada RNA-AO a partir da análise do conjunto de dados a ser explorado pela rede, realizada como apoio combinado da Teoria de Fractais e do Raciocínio Aproximado Fuzzy. Ao combinar essas duas teorias, concebeu-se uma nova medida de dimensão fractal, a medida de Dimensão Fractal Fuzzy Significativa (DFFS) de um conjunto de dados. Tanto o processo de determinação da DFFS quanto sua aplicação como inferência da dimensãotopológica para a RNA-AO foram validados neste trabalho. O primeiro por meio de sua aplicação ao problema de Tendência a Agrupamentos e o segundo por meio da análise de qualidade das RNAs-AO projetadas segundo tal inferência / Abstract: Self Organizing Maps (SOM), introduced by Teuvo Kohonen during the decade of 1960's, is a powerful tool for data analysis, mainly for clustering analysis and surface approximation. In this thesis, we have defined a new way to determine the output space topological dimension of the SOM using the analysis of the dataset to be explored by the map. This analysis is carried out with the combined support of the Fractal Theory and the Fuzzy Approximated Reasoning, deriving a new fractal dimension measure: the Meaningful Fractal Fuzzy Dimension - DFFS (of the Portuguese "Dimensão Fractal:..Fuzzy Significativa"). The DFFS determination process and its application as an inference to the SOM topological dimension have been both validated in this work. The former has been carried out through its application to the Clustering Tendency Analysis and the latter through the quality analysis of the SOM designed by such inference / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/260980
Date19 September 2006
CreatorsPeres, Sarajane Marques
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Andrade Netto, Marcio Luiz de, 1947-, Netto, Marcio Luiz de Andrade, Gomide, Fernando Antonio de Campos, Zuben, Fernando Jose Von, Figueiredo, Mauricio Fernandes, Traina, Agma Juci Machado, Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format207p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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