Redes neurais morfologicas : alguns aspectos teoricos e resultados experimentais em problemas de classificação

• Main Author: Silva, Alexandre Monteiro da
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2007
• Subjects: Redes neurais (Computação); Morfologia matemática; Reconhecimento de padrões; Neural networks (Computer science); Mathematical morphology; Pattern recognition
• Online Access: SILVA, Alexandre Monteiro da. Redes neurais morfologicas: alguns aspectos teoricos e resultados experimentais em problemas de classificação. 2007. 125p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/306344>. Acesso em: 8 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306344

Orientador: Peter Sussner === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica === Made available in DSpace on 2018-08-08T21:41:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_AlexandreMonteiroda_M.pdf: 1559426 bytes, checksum: 52ce2418bd5c53c4f4c73b886d298fbe (MD5) Previous issue date: 2007 === Resumo: A teoria de redes neurais morfológicas e suas aplicações têm experimentado um crescimento contínuo e crescente nos últimos anos. Neste contexto, calcular o próximo estado de um neurônio, ou de uma camada, envolve uma das operações elementares da morfologia matemática. Nesta dissertação, forneceremos a caracterização de alguns modelos de redes neurais morfológicas, bem fundamentados pela teoria de morfologia matemática em reticulados completos, e também apresentaremos uma comparação do desempenho dos modelos em problemas de classificação === Abstract: The theory of morphological neural networks and its applications have experiencied a steady and consistent growth in the last few years. In this setting, computing the next state of a neuron or performing the next layer computation involves one of the elementary operations of mathematical morphology. In this dissertation, we will provide a characterization of several morphological neural networks, well conduct by the theory of mathematical morphology over complete lattices, and we will also present a comparison of the performance of the models over classification problems === Mestrado === Mestre em Matemática Aplicada