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SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

PPGMMC COORDENAÇÃO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MODELAGEM MATEMÁTICA E COMPUTACIONAL

Banca de DEFESA: FERNANDA PEREIRA DOS SANTOS RODRIGUES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FERNANDA PEREIRA DOS SANTOS RODRIGUES
DATA : 15/02/2022
HORA: 14:00
LOCAL: Videoconferência
TÍTULO:

Uma Abordagem Fuzzy Evolutiva com Aprendizagem Participativa e Funções Gaussiana Multivariável

PALAVRAS-CHAVES:

Sistemas Evolutivos, Sistemas Fuzzy, Previsão, Identificação de Sistemas.

PÁGINAS: 66
RESUMO:

Este trabalho propõe uma abordagem fuzzy evolutiva construída sob um algoritmo de agrupamento recursivo não supervisionado com aprendizagem participativa e funções de pertinência Gaussiana multivariável. A partir dessa abordagem, são introduzidos quatro modelos que se diferenciam pelo método de atualização dos parâmetros do consequente das regras fuzzy e são denominados eFLS (evolving Fuzzy with Multivariable Gaussian Participatory Learning and Weighted Recursive Least Squares), eFMI (evolving Fuzzy with Multivariable Gaussian Participatory Learning and Multi-Innovations Recursive Weighted Least Squares), eFCE (evolving Fuzzy with Multivariable Gaussian Participatory Learning and Recursive Maximum Correntropy) e eFTLS (evolving Fuzzy with Multivariable Gaussian Participatory Learning and Recursive Weighted Total Least Squares). Na abordagem proposta, os grupos são criados usando uma medida de compatibilidade e um mecanismo de alerta. A medida de compatibilidade é calculada pela distância Euclidiana ou Mahalanobis de acordo com o número de amostras do grupo. O método de exclusão de grupos combina idade e população para excluir grupos inativos. Os grupos redundantes são mesclados se houver uma sobreposição notável entre dois grupos. Os parâmetros do consequente são atualizados por um algoritmo recursivo de mínimos quadrados ponderados, mínimos quadrados ponderados com multi-inovações, máxima correntropia ou mínimos quadrados totais ponderados. O desempenho dos modelos é avaliado e comparado com modelos alternativos do estado da arte na previsão de séries temporais e na identificação de sistemas não lineares. Os experimentos computacionais e as comparações sugerem que os modelos propostos possuem um desempenho comparável ou superior ao dos modelos alternativos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - ALISSON MARQUES DA SILVA
Interna - ELISANGELA MARTINS DE SA
Interno - FLAVIO VINICIUS CRUZEIRO MARTINS

Notícia cadastrada em: 14/02/2022 17:53