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Título: NOVAS TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO DE PADRÕES BASEADAS EM MÉTODOS LOCAL-GLOBAL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RODRIGO TOSTA PERES

Colaborador(es):  CARLOS KUBRUSLY - Orientador
Número do Conteúdo: 12959
Catalogação:  13/01/2009 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12959@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12959@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.12959

Resumo:
O foco desta tese está direcionado a problemas de Classificação de Padrões. A proposta central é desenvolver e testar alguns novos algoritmos para ambientes supervisionados, utilizando um enfoque local- global. As principais contribuições são: (i) Desenvolvimento de método baseado em quantização vetorial com posterior classificação supervisionada local. O objetivo é resolver o problema de classificação estimando as probabilidades posteriores em regiões próximas à fronteira de decisão; (ii) Proposta do que denominamos Zona de Risco Generalizada, um método independente de modelo, para encontrar as observações vizinhas à fronteira de decisão; (iii) Proposta de método que denominamos Quantizador Vetorial das Fronteiras de Decisão, um método de classificação que utiliza protótipos, cujo objetivo é construir uma aproximação quantizada das regiões vizinhas à fronteira de decisão. Todos os métodos propostos foram testados em bancos de dados, alguns sintéticos e outros publicamente disponíveis.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES  PDF
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