Memórias associativas recorrentes exponenciais fuzzy baseadas em medidas de similaridade

• Main Author: Souza, Aline Cristina de, 1991-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Published: [s.n.] 2015
• Subjects: Memória associativa; Redes neurais (Computação); Sistemas fuzzy; Processamento de imagens; Associative memory; Artificial neural networks; Fuzzy systems; Image processing
• Online Access: SOUZA, Aline Cristina de. Memórias associativas recorrentes exponenciais fuzzy baseadas em medidas de similaridade. 2015. 58 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/306025>. Acesso em: 27 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306025

Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica === Made available in DSpace on 2018-08-27T12:11:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_AlineCristinade_M.pdf: 2392301 bytes, checksum: 8b771e0b97302577daaf84624b0c4751 (MD5) Previous issue date: 2015 === Resumo: Memórias associativas são modelos matemáticos inspirados pela capacidade do cérebro humano de armazenar e recordar informações por meio de associações. Tais modelos são projetados para armazenar um conjunto finito de associações chamado de conjunto das memórias fundamentais. Além disso, espera-se que a memória associativa seja capaz de recuperar uma informação armazenada mesmo a partir de um item incompleto ou ruidoso. As Memórias Associativas Recorrentes Exponenciais Fuzzy (REFAMs, acrônimo do termo em inglês Recurrent Exponential Fuzzy Associative Memories) podem ser efetivamente utilizadas para o armazenamento e recordação de uma família finita de conjuntos fuzzy. Em geral, uma REFAM define recursivamente uma sequência de conjuntos fuzzy obtidos usando médias ponderadas e exponenciais dos valores de medida de similaridade. Experimentos computacionais relacionados à recuperação de imagens em tons de cinza ruidosas mostraram que os novos modelos podem apresentar ótima capacidade absoluta de armazenamento bem como excelente tolerância a ruído === Abstract: Associative memories are mathematical models inspired by the human brain ability to store and recall information by means of associations. Such models are designed for the storage of a finite set of associations called the fundamental memories set. Furthermore, the associative memory is expected to be able to retrieve a stored information even from an incomplete or noisy item. The Recurrent Exponential Fuzzy Associative Memories (REFAMs) can be effectively used for storage and recall of a finite family of fuzzy sets. In general, a REFAM defines recursively a sequence of fuzzy sets obtained using weighted averages and exponentials of similarity measure values. Computational experiments concerning the retrieval of noisy gray-scale images revealed that the novel models may exhibit optimal absolute storage capacity as well as excellent noise tolerance === Mestrado === Matematica Aplicada === Mestra em Matemática Aplicada