Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos
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Autor: João Roberto Bertini Júnior
Acervo: (co) Compartilhado na Internet
Categoria: T.I.
Paginas: 161
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Universidade de São Paulo
"Métodos baseados em grafos consistem em uma poderosa forma de representação e abstração de dados que proporcionam, dentre outras vantagens, representar relações topológicas, visualizar estruturas, representar grupos de dados com formatos distintos, bem como, fornecer medidas alternativas para caracterizar os dados. [...] Este trabalho apresenta um algoritmo não paramétrico baseado em grafos para problemas de classificação com distribuição estacionária, bem como sua extensão para problemas que apresentam distribuição não estacionária. [...] De modo que, para manter bom desempenho, é necessário que o classificador continue aprendendo durante a fase de aplicação, por exemplo, por meio de aprendizado incremental. Resultados experimentais sugerem que ambas as abordagens apresentam vantagens na classificação de dados em relação aos algoritmos testados."
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![Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Universidade de São Paulo
"Métodos baseados em grafos consistem em uma poderosa forma de representação e abstração de dados que proporcionam, dentre outras vantagens, representar relações topológicas, visualizar estruturas, representar grupos de dados com formatos distintos, bem como, fornecer medidas alternativas para caracterizar os dados. [...] Este trabalho apresenta um algoritmo não paramétrico baseado em grafos para problemas de classificação com distribuição estacionária, bem como sua extensão para problemas que apresentam distribuição não estacionária. [...] De modo que, para manter bom desempenho, é necessário que o classificador continue aprendendo durante a fase de aplicação, por exemplo, por meio de aprendizado incremental. Resultados experimentais sugerem que ambas as abordagens apresentam vantagens na classificação de dados em relação aos algoritmos testados."
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![Instituto de Matemática e Estatística / Ciência da Computação
Universidade de São Paulo
"A comparação de sequências finitas é uma ferramenta que é utilizada para a solução de problemas em várias áreas. [...] As matrizes de pontuação induzem funções que atribuem uma pontuação para um conjunto de operações de edição. Algumas dessas funções para a comparação de duas e de várias sequências são estudadas nesta tese. [...] Neste trabalho, determinamos condições necessárias e suficientes para que duas matrizes de pontuação sejam equivalentes. Finalmente, definimos três novos critérios para pontuar alinhamentos de várias sequências. Todos os critérios consideram o comprimento do alinhamento além das operações de edição por ele representadas. Para cada um dos critérios definidos,propomos um algoritmo e o problema de decisão correspondente mostramos ser NP-completo."
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![Escola de Engenharia de São Carlos / Sistemas Dinâmicos
Universidade de São Paulo
"Os sistemas baseados em redes neurais artificiais e algoritmos genéticos oferecem um método alternativo para solucionar problemas relacionados à otimização de sistemas. Os algoritmos genéticos devem a sua popularidade à possibilidade de percorrer espaços de busca não-lineares e extensos. [...] Esta tese apresenta uma abordagem inovadora para resolver problemas de otimização não-linear restrita utilizando uma arquitetura neuro-genética. Mais especificamente, uma rede neural de Hopfield modificada é associada a um algoritmo genético visando garantir a convergência da rede em direção aos pontos de equilíbrio factíveis que representam as soluções para o problema de otimização não-linear restrita."
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![PBQoS - uma arquitetura de gerenciamento baseado em políticas para distribuição otimizada de conteúdo multimídia com controle de QoS em redes Overlay
Escola Politécnica / Sistemas Digitais
Universidade de São Paulo
"[...] este trabalho propõe uma arquitetura de gerenciamento baseado em políticas aplicada à distribuição de conteúdo multimídia com controle de QoS (Quality of Service) em redes de sobreposição (overlay). A arquitetura é baseada nos padrões de gerenciamento por políticas definida pela IETF (Internet Engineering Task Force) que, através de informações contextuais (rede e clientes) administra os serviços disponíveis no sistema. Faz uso dos requisitos de QoS providos pela rede de distribuição e os compara com os requisitos mínimos exigidos pelos perfis das aplicações previamente mapeados em regras de políticas. Dessa forma é possível controlar e administrar os elementos e serviços do sistema, afim de melhor distribuir recursos aos usuários deste sistema."
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![Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Universidade de São Paulo
"Redes complexas é um campo de pesquisa científica recente e bastante ativo que estuda redes de larga escala com estruturas topológicas não triviais [...]. Alguns dos problemas identificados nas técnicas tradicionais de aprendizado incluem: dificuldades em identificar formas irregulares no espaço de atributos; descobrir estruturas sobrepostas de grupos ou classes [...]; e a alta complexidade computacional de alguns modelos [...]. Neste trabalho tratamos tais problemas através do desenvolvimento de novos modelos de aprendizado de máquina utilizando redes complexas e dinâmica espaço-temporal, com capacidade para tratar grupos e classes sobrepostas, além de fornecer graus de pertinência para cada elemento da rede com relação a cada cluster ou classe. Os modelos desenvolvidos tem desempenho similar ao de algoritmos do estado da arte, ao mesmo tempo em que apresentam ordem de complexidade computacional menor do que a maioria deles."
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![Escola Politécnica / Sistemas Eletrônicos
Universidade de São Paulo
"Cada vez mais, na conjuntura das grandes tomadas de decisões, a análise de dados massivamente armazenados se torna uma necessidade das mais variadas áreas de conhecimento. [...] Esta pesquisa enfatiza a realização da tarefa de análise de agrupamento de dados (Data Clustering) usando SOM (Self-Organizing Maps) como principal artefato. SOM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado competitivo e não-supervisionado, o que significa que o treinamento é inteiramente guiado pelos dados e que os neurônios do mapa competem entre si. Essa rede neural possui a habilidade de formar mapeamentos que quantizam os dados, preservando a sua topologia. Este trabalho introduz uma nova metodologia de análise de agrupamentos a partir de SOM, que considera o mapa topológico gerado por ele e a topologia dos dados no processo de agrupamento. [...]"
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