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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: COMBINING MLP NEURAL NETS FOR CLASSIFICATION Autor: RAFAEL DE OLIVAES VALLE DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR
RAUL QUEIROZ FEITOSA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 1890
Catalogação: 28/08/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=1890@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1890
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: COMBINING MLP NEURAL NETS FOR CLASSIFICATION Autor: RAFAEL DE OLIVAES VALLE DOS SANTOS
RAUL QUEIROZ FEITOSA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 1890
Catalogação: 28/08/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=1890@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1890@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1890
Resumo:
The present dissertation investigated the creation of
classifier committees based on Multilayer Perceptron Neural
Networks (MLP Networks, for short). This was done in two
parts: first, by applying procedures for creating
complementary networks, i.e., networks that are individually
accurate but cause distinct misclassifications; second, by
assessing different combining methods to these network`s
outputs. Among the procedures for creating committees
members, the main focus was set to the ones based on
changes to the training set . Bootstrap and Arc-x4 were
chosen to be used at the experiments, along with the RDP
procedure (translated as Driven Pattern Replication). With
respect to the available combining methods, special
attention was paid to fuzzy integrals combination. Average
combination, plurality voting and Borda count were also
implemented. The chosen experimental applications included
interesting branches from computer vision: Land Cover
Classification from Satellite Images and Facial Expression
Recognition. These applications were specially interesting,
in the sense they represent two different levels of
difficulty as classification tasks - while the first had a
great number of available patterns, the second was
comparatively limited in this way. This work proved the
viability of using committees in classification problems,
despite the small performance fluctuations related to these
problems complexity. The fuzzy integrals method has shown
to be particularly interesting when coupled with the RDP
procedure for committee creation, but was not always
satisfactory. Taken alone, the RDP has the limitation of
creating, at most, as many networks as there are classes to
be considered at the problem at hand; however, when
this number of networks was considered as the basis for
comparison, this procedure outperformed, taking into
account average combining results, both Bootstrap and Arc-
x4. On the other hand, these later procedures have the
important advantage of allowing the creation of an
increasing number of committee members, what almost always
increased global performance in comparison to RDP.