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Title: Contribuições ao estudo da dinâmica na teoria da informação: aplicações em clustering dinâmico
Authors: Oliveira, Amanda Gondim de
Keywords: Teoria da Informação;Clustering dinâmico;Processos dinâmicos
Issue Date: 3-Aug-2018
Citation: OLIVEIRA, Amanda Gondim de. Contribuições ao estudo da dinâmica na teoria da informação: aplicações em clustering dinâmico. 2018. 110f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.
Abstract: Information Theory is a branch of mathematics, more specifically probability theory, that studies information quantification. Recently, several researches have been successful with the use of Information Theoretic Learning (ITL) as a new technique of unsupervised learning. In these works, information measures are used as criterion of optimality in learning. In this work, we will analyze a still unexplored aspect of these information measures, their dynamic behavior. The main objective of this work is to investigate the use of measures of information theory in the context of dynamic processes. For this, the same was done in 3 (three) distinct phases. In the first phase we investigated the presence of dynamics in the information in the processes. As a source of dynamic information, videos with different characteristics were used. The second phase presents a new representation for dynamical processes by state space called Information State Representation. In this representation, the states of the system are described as a function of the information measures of the system. To validate this new form of representation, some experiments were carried out with videos aiming at evaluating its quality when submitted to different dynamic aspects. In the third phase, we investigated the use of measures based on information theory within the area of dynamic clustering. The objective in this phase was to compare the performance of the use of measures of information theory with traditional measurements in the operations of merge and split between clusters. The results obtained in all the phases were quite satisfactory meeting the objectives proposed in the work.
Portuguese Abstract: A Teoria da Informação é um ramo da matemática, mais especificamente da teoria de probabilidades, que estuda quantificação da informação. Recentemente, várias pesquisas tem tido sucesso com o uso do aprendizado de máquina por teoria da informação (ITL) como uma nova técnica de aprendizado não supervisionado, onde as medidas de informação são usadas como critério de otimalidade no aprendizado. Neste trabalho iremos analisar um aspecto ainda não explorado destas medidas de informação, o seu comportamento dinâmico. O principal objetivo desse trabalho é investigar o uso de medidas da teoria da informação no contexto dos processos dinâmicos. Para isso, o mesmo foi realizado em 3 (três) fases distintas. O objetivo na primeira fase desse trabalho foi investigar a presença de dinâmica na informação de processos que evoluem com o tempo. Como fonte de informação dinâmica, foram utilizados vídeos com diferentes características. O objetivo da segunda fase foi apresentar uma nova representação para processos dinâmicos em espaço de estados chamado Modelo Estados de Informação (MEI). Nesta representação, os estados do sistema são descritos em função das medidas de informação dos mesmos. Para validar esta nova forma de representação, foram realizados alguns experimentos com vídeos com o objetivo de avaliar a qualidade dos mesmos quando submetidos a diferentes aspectos dinâmicos. Na terceira fase, investigou-se o uso das medidas baseadas na teoria da informação dentro da área de clustering dinâmico. O objetivo nessa fase foi comparar o desempenho do uso das medidas da teoria da informação com as medidas tradicionais nas operações de fusão e separação entre clusters. Os resultados obtidos em todas as fases foram bastante satisfatórios atendendo os objetivos propostos no trabalho.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26209
Appears in Collections:PPGEE - Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação

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