Готові списки джерел за темами / Redes Neurais Artificiais e Máquina de Suporte Vetorial

Зміст

  1. Статті в журналах
  2. Дисертації

Добірка наукової літератури з теми "Redes Neurais Artificiais e Máquina de Suporte Vetorial"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 4 червня 2021
Оновлено: 16 лютого 2022

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Статті в журналах з теми "Redes Neurais Artificiais e Máquina de Suporte Vetorial"

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De Abreu, Jadson Coelho, Carlos Pedro Boechat Soares, and Helio Garcia Leite. "ASSESSING ALTERNATIVES TO ESTIMATE THE STEM VOLUME OF A SEASONAL SEMI-DECIDUOUS FOREST." FLORESTA 47, no. 4 (2017): 375. http://dx.doi.org/10.5380/rf.v47i4.54259.

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Анотація:
AbstractThe objective of this study was to evaluate the use of linear and hybrid linear models, artificial neural networks (ANN) and support vector machine (SVM) in the estimation of the stem volume in a Seasonal Semi-deciduous Forest. Cubing data of 99 sample-trees of 15 species were used for this purpose. After analysis, we verified that the inclusion of the species as random effect did not contribute to increase the accuracy of the estimates in the structure of a hybrid model. Artificial neural networks and support vector machines, including species as input categorical variables, were the
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2

Costa Filho, Sérgio Vinícius Serejo da, Julio Eduardo Arce, Razer Anthom Nizer Rojas Montaño, and Allan Libanio Pelissari. "Configuração de algoritmos de aprendizado de máquina na modelagem florestal: um estudo de caso na modelagem da relação hipsométrica." Ciência Florestal 29, no. 4 (2019): 1501. http://dx.doi.org/10.5902/1980509828392.

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Анотація:
No presente estudo foram aplicados quatro algoritmos de aprendizado de máquina na tarefa de modelagem da relação hipsométrica de povoamentos de Pinus taeda L. em diferentes idades. Centenas de combinações de parâmetros foram testadas para os algoritmos k-vizinhos mais próximos, florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte e redes neurais artificiais. Para seleção do melhor modelo para cada algoritmo, utilizou-se o método de busca em grade combinada ao método de validação cruzada k-fold. Os modelos selecionados foram utilizados para predição da altura total de indivíduos pertencentes a
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Teramoto, Érico Tadao, Cícero Manoel dos Santos, João Francisco Escobedo, Alexandre Dal Pai, and Silvia Helena Modenese Gorla da Silva. "Comparação de Métodos de Estimativa da Radiação Solar Ultravioleta Horária: Modelos Empíricos, Redes Neurais Artificiais e Máquina de Vetores de Suporte." Revista Brasileira de Meteorologia 35, no. 1 (2020): 35–43. http://dx.doi.org/10.1590/0102-7786351010.

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Анотація:
Resumo No presente trabalho, a comparação de três dos principais métodos de estimativa da radiação solar foi realizada: modelos empíricos, Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM). Quatro modelos empíricos considerados clássicos foram calibrados e validados para a estimativa da radiação solar UV horária em Botucatu, Estado de São Paulo, Brasil. Mantendo os modelos empíricos como referências em relação a precisão e variáveis de entrada utilizadas, os desempenhos da RNA e da SVM foram avaliados. Por meio dos parâmetros estatísticos Erro Médio Padrão (MBE) e Erro Médi
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Silva, Leandro Félix da, Bartolomeu Israel de Souza, and Vitor Matheus Bacani. "Desempenho comparativo entre classificadores supervisionados no mapeamento de áreas de Ecótono em região de Caatinga." Caderno de Geografia 29, no. 59 (2019): 1083–105. http://dx.doi.org/10.5752/p.2318-2962.2019v29n59p1083.

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Анотація:
Este estudo teve por finalidade avaliar o desempenho comparativo entre classificadores supervisionados no mapeamento de áreas de Ecótono em região de Caatinga entre os grandes afloramentos rochosos localizados na região da Área de Proteção Ambiental do Cariri no estado da Paraíba. Os procedimentos metodológicos se basearam nos métodos de classificação de Redes Neurais Artificiais (Neural Net), Máquina de Suporte de Vetores (Machine Support Vector - SVM); Mapeamento de Ângulo Espectral (Spectral Angle Mapper - SAM) e a Classificação Orientada a Objeto (Nearest Neighbor) que posteriormente foram
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Cunha Neto, Ernandes Macedo da, Marks Melo Moura, Emmanoella Costa Guaraná Araujo, Gabriel Mendes Santana, Ana Paula Dalla Corte, and Carlos Roberto Sanquetta. "APRENDIZADO DE MÁQUINA E REGRESSÃO LINEAR NA ESTIMATIVA DO VOLUME DE Eucalyptus NA AMAZÔNIA ORIENTAL." BIOFIX Scientific Journal 6, no. 1 (2021): 08. http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v6i1.75092.

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Анотація:
O crescimento da área florestada trouxe a necessidade de aprimorar técnicas que proporcionem estimativas mais precisas e acuradas do volume de árvores individuais. Neste contexto, técnicas de aprendizagem de máquina foram aplicadas para este fim, contudo, ainda não foi testado o uso combinado dessas técnicas (Ensemble). Assim, a hipótese deste estudo é que o Ensemble proporciona estimativas mais precisas e acuradas do volume que os métodos convencionais de estimativa e aprendizado de máquina isoladamente. Com isso, objetivou-se avaliar a estimativa do volume individual do Eucalyptus spp. utili
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Souza, Vanessa Faria, and Tony Carlos Bignardi dos Santos. "Processo de Mineração de Dados Educacionais aplicado na Previsão do Desempenho de Alunos: Uma comparação entre as Técnicas de Aprendizagem de Máquina e Aprendizagem Profunda." Revista Brasileira de Informática na Educação 29 (June 13, 2021): 519–46. http://dx.doi.org/10.5753/rbie.2021.29.0.519.

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Анотація:
Com o aumento da disponibilidade de dados, sobretudo no contexto educacional, surgiram áreas específicas para extração de informações relevantes, como a Mineração de Dados Educacionais (MDE), que integra inúmeras técnicas que dão suporte à captação, processamento e análises desses conjuntos de registros. A principal técnica associada a MDE é a Aprendizagem de Máquina (AM), que vem sendo empregada a décadas no processamento de dados em diversos contextos, mas com a evolução tecnológica outras técnicas têm se sobressaído como a Aprendizagem Profunda (AP), baseada na aplicação de Redes Neurais Ar
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Silva, André Hermenegildo Costa, Wilian Soares Lacerda, and Bruno de Abreu Silva. "Comparação de desempenho entre Máquina de Vetor de Suporte e Comitê de Redes Neurais Artificiais para Classificação de Spam." Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação 15, no. 1 (2017). http://dx.doi.org/10.5753/reic.2017.1032.

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Анотація:
O e-mail é uma das mais populares formas de comunicação. Porém, não é raro encontrar mensagens indesejadas nas caixas de entrada do correio eletrônico. Estas mensagens são conhecidas como spams. Em um contexto onde uma quantidade cada vez maior de mensagens são enviadas e recebidas por todo mundo, técnicas para filtrar automaticamente estas mensagens consideradas como spams são de grande importância. O objetivo deste artigo é apresentar dois classificadores para filtrar mensagens de e-mail indesejadas, isto é, identificar se determinado e-mail é ou não é um spam. Foram utilizadas duas técnicas
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Дисертації з теми "Redes Neurais Artificiais e Máquina de Suporte Vetorial"

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AMARAL, JÚNIOR João Bosco. "Estudo comparativo de previsão entre redes neurais, máquina de suporte vetorial e modelos lineares : uma aplicação à estrutura a termo das taxas de juros." Universidade Federal de Pernambuco, 2012. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/10338.

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Анотація:
Submitted by Israel Vieira Neto (israel.vieiraneto@ufpe.br) on 2015-03-04T13:35:55Z No. of bitstreams: 2 Dissertação João Bosco.pdf: 775246 bytes, checksum: fab75de75ad24ab761c0708acca1fce7 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2015-03-04T13:35:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação João Bosco.pdf: 775246 bytes, checksum: fab75de75ad24ab761c0708acca1fce7 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-03-02<br>A tarefa de prever o comportamento das tax
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Hata, Alberto Yukinobu. "Mapeamento de ambientes externos utilizando robôs móveis." Universidade de São Paulo, 2010. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13072010-144634/.

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Анотація:
A robótica móvel autônoma é uma área relativamente recente que tem como objetivo a construção de mecanismos capazes de executar tarefas sem a necessidade de um controlador humano. De uma forma geral, a robótica móvel defronta com três problemas fundamentais: mapeamento de ambientes, localização e navegação do robô. Sem esses elementos, o robô dificilmente poderia se deslocar autonomamente de um lugar para outro. Um dos problemas existentes nessa área é a atuação de robôs móveis em ambientes externos como parques e regiões urbanas, onde a complexidade do cenário é muito maior em comparação aos
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ESPINOLA, Sérgio de Brito. "Análise acústica para classificação de patologias da voz empregando análise de Componentes Principais, Redes Neurais Artificiais e Máquina de vetores de Suporte." Universidade Federal de Campina Grande, 2014. http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/123.

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Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2017-09-19T15:36:01Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_SergioEspinola_CEEI_UFCG.pdf: 59559230 bytes, checksum: 045a4738e365ab656e17da8b2185cb9b (MD5)<br>Made available in DSpace on 2017-09-19T15:36:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_SergioEspinola_CEEI_UFCG.pdf: 59559230 bytes, checksum: 045a4738e365ab656e17da8b2185cb9b (MD5) Previous issue date: 2014-03-12<br>Estima-se que um terço da força de trabalho humana dependa da voz para realização de seus ofícios. Procedimentos médicos avaliam a qualidade vocal do indivídu
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Santos, Cícero Manoel dos [UNESP]. "Modelagem da irradiação direta na incidência normal em Botucatu: aprendizado de máquina, estatístico e linke." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2016. http://hdl.handle.net/11449/137832.

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Submitted by CÍCERO MANOEL DOS SANTOS null (ciceromanoel2007@gmail.com) on 2016-04-05T16:44:35Z No. of bitstreams: 1 Tese_FINAL.pdf: 8502485 bytes, checksum: 26494d2583b4a89dbd92a2f0a37703b8 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-04-07T19:37:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 santos_cm_dr_bot.pdf: 8502485 bytes, checksum: 26494d2583b4a89dbd92a2f0a37703b8 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2016-04-07T19:37:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santos_cm_dr_bot.pdf: 8502485 bytes, checksum: 26494d2583b4a89dbd92a2f0a37703b8 (M
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Oikawa, Ronaldo Toshiaki. "Reconhecimento do Padrão Pluvial na cidade de Presidente Prudente - SP através de rede neural artificial." Universidade do Oeste Paulista, 2015. http://bdtd.unoeste.br:8080/tede/handle/tede/339.

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Made available in DSpace on 2016-01-26T18:56:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ronaldo Oikawa.pdf: 3711757 bytes, checksum: 5d13d9ef8b2d092d0bb1a6fe62a73248 (MD5) Previous issue date: 2015-03-16<br>The Artificial Neural Networks are nonlinear mathematical models that resemble the human brain, and this ability to learn was applied to recognize the rain patterns in the city of Presidente Prudente, located in the region of Pontal do Paranapanema. Through these calculations, it was possible to indicate another way to rain forecast. This study used two algorithms with supervised learning, the first
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Lopez, Sepulveda Gloria Patricia. "Aplicação de inteligência computacional na resolução de problemas de sistemas elétricos de potência /." Ilha Solteira, 2017. http://hdl.handle.net/11449/152469.

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Orientador: Marcos Julio Rider Flores<br>Resumo: Nesta tese são utilizados algoritmos de Inteligência Computacional para resolver quatro problemas da área de sistemas elétricos de potência, com o intuito de automatizar a tomada de decisões em processos que normalmente são realizados por especialistas humanos ajudados de métodos computacionais clássicos. Nesta tese são utilizados os algoritmos de aprendizado de máquina: árvores de decisão, redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte, para realizar o processo de aprendizado dos sistemas inteligentes e para realizar a mineração de da
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Netto, Antonio Valerio. "\"Processamento e análise de imagens para medição de vícios de refração ocular\"." Universidade de São Paulo, 2003. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08122004-110206/.

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Анотація:
Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são
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Lopes, Simão Mendes. "Previsão de trajetórias de veículos aéreos pela abordagem da máquina de suporte vetorial." Master's thesis, 2016. http://hdl.handle.net/10400.6/5101.

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Анотація:
O presente trabalho visa conciliar a temática das redes neuronais artificiais à previsão de trajetórias de aeronaves. Especificamente, centra-se à volta da aplicação de métodos de regressão através de algoritmos de Máquina de Suporte Vetorial com base nos Mínimos Quadrados (ou LS-SVM Least-Square Support Vector Machines) na previsão de trajetórias de quatro dimensões de uma aeronave comercial. Inicialmente, é feito um enquadramento da temática de aprendizagem automática e redes neuronais através de uma contextualização teórica, progredindo para um desenvolvimento de algumas funções aplicadas n
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Ferreira, Eva Maria Ribeiro Silva. "Corporate bankruptcy : can machine learning methods enhance the prediction of failure?" Master's thesis, 2021. http://hdl.handle.net/10400.14/35290.

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Анотація:
This dissertation aims to enhance the performance of traditional corporate bankruptcy prediction models through the application of machine learning techniques and models, and industry effects. The data used includes 3664 companies out of which 144 went bankrupt throughout the period of 2000 until 2019, and it was structured to emulate the design of the variables Campbell et al. (2008) used in their study. Evidence was found that implies the improvement of various metrics’ results from the use of machine learning techniques and models. The model with the highest F1-score, meaning the most balan
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