$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC|



Título: ABORDAGENS DE INFERÊNCIA EVOLUCIONÁRIA EM MODELOS ADAPTATIVOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): EDISON AMERICO HUARSAYA TITO

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - Orientador
Número do Conteúdo: 3726
Catalogação:  17/07/2003 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=3726@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3726@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3726

Resumo:
Em muitas aplicações reais de processamento de sinais, as observações do fenômeno em estudo chegam seqüencialmente no tempo. Consequentemente, a tarefa de análise destes dados envolve estimar quantidades desconhecidas em cada observação concebida do fenômeno. Na maioria destas aplicações, entretanto, algum conhecimento prévio sobre o fenômeno a ser modelado está disponível. Este conhecimento prévio permite formular modelos Bayesianos, isto é, uma distribuição a priori sobre as quantidades desconhecidas e uma função de verossimilhança relacionando estas quantidades com as observações do fenômeno. Dentro desta configuração, a inferência Bayesiana das quantidades desconhecidas é baseada na distribuição a posteriori, que é obtida através do teorema de Bayes. Infelizmente, nem sempre é possível obter uma solução analítica exata para esta distribuição a posteriori. Graças ao advento de um formidável poder computacional a baixo custo, em conjunto com os recentes desenvolvimentos na área de simulações estocásticas, este problema tem sido superado, uma vez que esta distribuição a posteriori pode ser aproximada numericamente através de uma distribuição discreta, formada por um conjunto de amostras. Neste contexto, este trabalho aborda o campo de simulações estocásticas sob a ótica da genética Mendeliana e do princípio evolucionário da sobrevivência dos mais aptos. Neste enfoque, o conjunto de amostras que aproxima a distribuição a posteriori pode ser visto como uma população de indivíduos que tentam sobreviver num ambiente Darwiniano, sendo o indivíduo mais forte, aquele que possui maior probabilidade. Com base nesta analogia, introduziu-se na área de simulações estocásticas (a) novas definições de núcleos de transição inspirados nos operadores genéticos de cruzamento e mutação e (b) novas definições para a probabilidade de aceitação, inspirados no esquema de seleção, presente nos Algoritmos Genéticos. Como contribuição deste trabalho está o estabelecimento de uma equivalência entre o teorema de Bayes e o princípio evolucionário, permitindo, assim, o desenvolvimento de um novo mecanismo de busca da solução ótima das quantidades desconhecidas, denominado de inferência evolucionária. Destacamse também: (a) o desenvolvimento do Filtro de Partículas Genéticas, que é um algoritmo de aprendizado online e (b) o Filtro Evolutivo, que é um algoritmo de aprendizado batch. Além disso, mostra-se que o Filtro Evolutivo, é em essência um Algoritmo Genético pois, além da sua capacidade de convergência a distribuições de probabilidade, o Filtro Evolutivo converge também a sua moda global. Em conseqüência, a fundamentação teórica do Filtro Evolutivo demonstra, analiticamente, a convergência dos Algoritmos Genéticos em espaços contínuos. Com base na análise teórica de convergência dos algoritmos de aprendizado baseados na inferência evolucionária e nos resultados dos experimentos numéricos, comprova-se que esta abordagem se aplica a problemas reais de processamento de sinais, uma vez que permite analisar sinais complexos caracterizados por comportamentos não-lineares, não- gaussianos e nãoestacionários.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui