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Previous issue date: 2005 / Esta dissertação propõe modificações na metodologia yamazaki para a otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes Multilayer Perceptron (MLP). O objetivo principal é propô-las em conjunto com as respectivas validações, visando tornar mais eficiente o processo de otimização. A base para o algoritmo híbrido de otimização são os algoritmos simulated annealing, tabu search e a metodologia yamazaki.
As modificações são realizadas nos critérios de implementação tais como mecanismo de geração de vizinhança, esquema de esfriamento e função de custo. Um dos pontos principais desta dissertação é a criação de um novo mecanismo de geração de vizinhança visando aumentar o espaço de busca. O esquema de esfriamento é de grande importância na convergência do algoritmo. O custo de cada solução é medido como média ponderada entre o erro de classificação para o conjunto de treinamento e a porcentagem de conexões utilizadas pela rede.
As bases de dados utilizadas nos experimentos são: classificação de odores provenientes de três safras de um mesmo vinho e classificação de gases. A fundamentação estatística para as conclusões observadas através dos resultados obtidos é realizada usando teste de hipóteses.
Foi realizado um estudo do tempo de execução separando as fases de otimização global da fase de refinamento local. Concluiu-se que com o novo mecanismo de geração de vizinhança fez desnecessário o uso do backpropagation obtendo assim um alto ganho em tempo de execução. O algoritmo híbrido de otimização apresentou, para ambas as bases de dados, o menor valor da média do erro de classificação do conjunto de teste e o menor valor da quantidade de conexões. Além disso, o tempo de execução foi reduzido em média 46.72%
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2772 |
| Date | January 2005 |
| Creators | LINS, Amanda Pimentel e Silva |
| Contributors | LUDERMIR, Teresa Bernarda |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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