Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo5703_1.pdf: 1286025 bytes, checksum: a3ca835042abe1baa9c679ac998a2987 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2006 / Atualmente, existe um grande interesse pelo estudo dos sistemas imunológicos
naturais motivados para combater doenças infecciosas como a AIDS, doenças auto-imunes
como esclerose múltipla, e outros problemas de saúde. A ciência da computação tem
contribuído nestes estudos através da especificação e simulação de modelos de sistema
imunológico que geram novos conhecimentos à área de imunologia, bem como investigam
a aplicação de sistemas imunológicos artificiais na solução de problemas computacionais.
Esta dissertação investiga o paradigma de Sistemas Imunológicos Artificiais (AIS)
através das especificidades de seus modelos e suas aplicações em problemas
computacionais de reconhecimento de padrões.
O estudo desenvolvido baseia-se no modelo CLONALG [Castro & Timmis, 2002]
para propor e investigar uma nova extensão do paradigma que incorpora teoria da rede
imunológica para melhorar o desempenho da abordagem de AIS aplicadas em problemas de
reconhecimento de padrões.
Visando a investigação da adequação do modelo de AIS em problemas de
reconhecimento, o modelo CLONALG+ foi implementado e comparado com as abordagens
de MLP-%DFNSURSDJDWLRQ e k-NN para reconhecimento de padrões.
A base de padrões de dígitos manuscritos da OPTDIGITS [UCI, 1998] foi
selecionada para o estudo comparativo, onde os padrões são representados através de um
vetor de característica de tamanho 64 (quantidade de SL[HOV ativos da imagem). O conjunto
total é composto por 5620 padrões de dígitos, sendo que em torno de 70% é destinado ao
conjunto de treinamento e o restante ao conjunto de teste.
Os principais resultados demonstram que é possível reconhecer padrões com a nova
abordagem de AIS semelhante aos paradigmas tradicionais de reconhecimento de padrões
com a vantagem de apresentar um menor desvio padrão médio entre os resultados dos
experimentos.
Adicionalmente, considerando que AIS aplicada em Reconhecimento de Padrões é
uma área recente, espera-se que modelos mais elaborados sejam desenvolvidos e a
abordagem seja mais aplicada a problemas do mundo real
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2647 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Jeyse Freire Pinheiro, Erick |
| Contributors | Costa de Barros Carvalho Filho, Edson |
| 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 |
Page generated in 0.0016 seconds