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Previous issue date: 2012-09-26 / The Support Vector Machines (SVM) has attracted increasing attention in machine
learning area, particularly on classification and patterns recognition. However, in some
cases it is not easy to determinate accurately the class which given pattern belongs. This
thesis involves the construction of a intervalar pattern classifier using SVM in association
with intervalar theory, in order to model the separation of a pattern set between distinct
classes with precision, aiming to obtain an optimized separation capable to treat imprecisions
contained in the initial data and generated during the computational processing.
The SVM is a linear machine. In order to allow it to solve real-world problems (usually
nonlinear problems), it is necessary to treat the pattern set, know as input set, transforming
from nonlinear nature to linear problem. The kernel machines are responsible to
do this mapping. To create the intervalar extension of SVM, both for linear and nonlinear
problems, it was necessary define intervalar kernel and the Mercer s theorem (which
caracterize a kernel function) to intervalar function / As m?quinas de vetores suporte (SVM - Support Vector Machines) t?m atra?do muita
aten??o na ?rea de aprendizagem de m?quinas, em especial em classifica??o e reconhecimento
de padr?es, por?m, em alguns casos nem sempre ? f?cil classificar com precis?o
determinados padr?es entre classes distintas. Este trabalho envolve a constru??o de um
classificador de padr?es intervalar, utilizando a SVM associada com a teoria intervalar,
de modo a modelar com uma precis?o controlada a separa??o entre classes distintas de
um conjunto de padr?es, com o objetivo de obter uma separa??o otimizada tratando de
imprecis?es contidas nas informa??es do conjunto de padr?es, sejam nos dados iniciais
ou erros computacionais.
A SVM ? uma m?quina linear, e para que ela possa resolver problemas do mundo
real, geralmente problemas n?o lineares, ? necess?rio tratar o conjunto de padr?es, mais
conhecido como conjunto de entrada, de natureza n?o linear para um problema linear, as
m?quinas kernels s?o respons?veis por esse mapeamento. Para a extens?o intervalar da
SVM, tanto para problemas lineares quanto n?o lineares, este trabalho introduz a defini??o
de kernel intervalar, bem como estabelece o teorema que valida uma fun??o ser um kernel,
o teorema de Mercer para fun??es intervalares
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15225 |
| Date | 26 September 2012 |
| Creators | Takahashi, Adriana |
| Contributors | CPF:10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Bedregal, Benjamin Ren? Callejas, CPF:90688384404, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781417E7, Melo, Jorge Dantas de, CPF:09463097449, http://lattes.cnpq.br/7325007451912598, Lyra, Aar?o, CPF:67360378400, http://lattes.cnpq.br/2558569782799336, Reiser, Renata Hax Sander, CPF:42930995068, http://lattes.cnpq.br/3283691152621834, Ferreira, Tiago Alessandro Esp?nola, CPF:86687689487, http://lattes.cnpq.br/6747136646016870, D?ria Neto, Adri?o Duarte |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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