Máquina de vetores-suporte intervalar

dc.contributor.advisorDória Neto, Adrião Duartept_BR
dc.contributor.advisorIDpor
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1987295209521433por
dc.contributor.authorTakahashi, Adrianapt_BR
dc.contributor.authorIDpor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0669090533992993por
dc.contributor.referees1Bedregal, Benjamin René Callejaspt_BR
dc.contributor.referees1IDpor
dc.contributor.referees1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781417E7por
dc.contributor.referees2Melo, Jorge Dantas dept_BR
dc.contributor.referees2IDpor
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7325007451912598por
dc.contributor.referees3Lyra, Aarãopt_BR
dc.contributor.referees3IDpor
dc.contributor.referees3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2558569782799336por
dc.contributor.referees4Reiser, Renata Hax Sanderpt_BR
dc.contributor.referees4IDpor
dc.contributor.referees4Latteshttp://lattes.cnpq.br/3283691152621834por
dc.contributor.referees5Ferreira, Tiago Alessandro Espínolapt_BR
dc.contributor.referees5IDpor
dc.contributor.referees5Latteshttp://lattes.cnpq.br/6747136646016870por
dc.date.accessioned2014-12-17T14:55:12Z
dc.date.available2014-01-17pt_BR
dc.date.available2014-12-17T14:55:12Z
dc.date.issued2012-09-26pt_BR
dc.description.abstractThe Support Vector Machines (SVM) has attracted increasing attention in machine learning area, particularly on classification and patterns recognition. However, in some cases it is not easy to determinate accurately the class which given pattern belongs. This thesis involves the construction of a intervalar pattern classifier using SVM in association with intervalar theory, in order to model the separation of a pattern set between distinct classes with precision, aiming to obtain an optimized separation capable to treat imprecisions contained in the initial data and generated during the computational processing. The SVM is a linear machine. In order to allow it to solve real-world problems (usually nonlinear problems), it is necessary to treat the pattern set, know as input set, transforming from nonlinear nature to linear problem. The kernel machines are responsible to do this mapping. To create the intervalar extension of SVM, both for linear and nonlinear problems, it was necessary define intervalar kernel and the Mercer s theorem (which caracterize a kernel function) to intervalar functioneng
dc.description.resumoAs máquinas de vetores suporte (SVM - Support Vector Machines) têm atraído muita atenção na área de aprendizagem de máquinas, em especial em classificação e reconhecimento de padrões, porém, em alguns casos nem sempre é fácil classificar com precisão determinados padrões entre classes distintas. Este trabalho envolve a construção de um classificador de padrões intervalar, utilizando a SVM associada com a teoria intervalar, de modo a modelar com uma precisão controlada a separação entre classes distintas de um conjunto de padrões, com o objetivo de obter uma separação otimizada tratando de imprecisões contidas nas informações do conjunto de padrões, sejam nos dados iniciais ou erros computacionais. A SVM é uma máquina linear, e para que ela possa resolver problemas do mundo real, geralmente problemas não lineares, é necessário tratar o conjunto de padrões, mais conhecido como conjunto de entrada, de natureza não linear para um problema linear, as máquinas kernels são responsáveis por esse mapeamento. Para a extensão intervalar da SVM, tanto para problemas lineares quanto não lineares, este trabalho introduz a definição de kernel intervalar, bem como estabelece o teorema que valida uma função ser um kernel, o teorema de Mercer para funções intervalarespor
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationTAKAHASHI, Adriana. Máquina de vetores-suporte intervalar. 2012. 72 f. Tese (Doutorado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2012.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15225
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicaçõespor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectMáquinas de vetores suporte. Intervalar. Kernelpor
dc.subjectSupport vector machine. Interval. Kerneleng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleMáquina de vetores-suporte intervalarpor
dc.typedoctoralThesispor

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