Título
[pt] APLICAÇÕES DE TÉCNICAS BASEADAS NO SVD À ANÁLISE E PREVISÃO DE DADOS
Título
[en] APPLICATIONS OF TECHNIQUES BASED ON THE SVD TO THE ANALYSIS AND FORECAST OF DATA.
Autor
[pt] EDGARD UBALDO GUILLEN SALAS
Vocabulário
[pt] REDE NEURAL
Vocabulário
[pt] ALGORITMO DE COOPERACAO
Vocabulário
[pt] DECOMPOSICAO SPECTRAL
Vocabulário
[pt] MODELO NEURO-FUZZY
Vocabulário
[en] NEURAL NETWORKS
Vocabulário
[en] ALGORITHM OF COOPERATION
Vocabulário
[en] SPECTRAL DECOMPISITION
Vocabulário
[en] NEURO-FUZZY MODELS
Resumo
[pt] O objetivo do presente trabalho é desenvolver uma técnica
para a
modelagem de sistemas, capaz de se adaptar a uma larga
classe de
problemas. Como aspecto inovador esta a forma como é
orientada a
modelagem do sinal, feita segundo a análise dos espaços dos
sinais de
entrada e saída, destes analises são feitas partições
iterativamente em tais
espaços até atingir o erro de modelagem desejado. A técnica
proposta aqui
foi desenvolvida usando redes neurais RBF e modelos Neuro-
fuzzy,
ajudando-se mutuamente com o objetivo de gerar uma
estimativa mais
próxima do ideal, esta ajuda mutua é feita pela combinação
lineal dos
autovetores e autovalores, de forma tal, a gerar novos
autovetores e
autovalores mais próximos dos ideais. Um objetivo extra,
associado ao
processo de identificação de sistemas, é a incorporação de
facilidades de
identificação nas relações entrada-saída por meio de
técnicas de
decomposição espectral. Desta forma, por um lado pretende-
se reduzir o
tempo de treinamento e análise para a identificação,
eliminando testes a
priori julgados desnecessários. Por outro lado, esta
técnica sinalaria
caminhos para soluções mais viáveis ao processo.
Resumo
[en] The objective of the present work is to develop one
technique for the
modeling of systems, capable of if adapting to a wide
classroom of
problems. As innovative aspect this the form as the
modeling of the signal,
made is guided according to analysis of the spaces of the
entrance signals
and exit, of these you analyze are made partitions
iteratively in such spaces
until reaching the desired error of modeling. The
technique proposal was
developed here using neural nets RBF and Neuro-fuzzy
models, helping
itself with the objective to generate a estimate next to
the ideal, this aid
lends is made by the lineal combination of the autovetores
and autovalores,
form such, to generate new autovetores and autovalores
next to the ideals.
An extra objective, associated to the process of
identification of systems, is
the incorporation of easinesses of identification in the
relations enter-exit by
means of techniques of spectral decomposition. Of this
form, on the other
hand it is intended to reduce the time of training and
analysis for the
identification, being eliminated tests a priori
unnecessary judgeships. On the
other hand, this technique would sinalaria ways for more
viable solutions to
the process.
Orientador(es)
JACQUES SZCZUPAK
Banca
CARLOS EDUARDO PEDREIRA
Banca
JACQUES SZCZUPAK
Banca
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO
Banca
ALEXANDRE PINTO ALVES DA SILVA
Banca
LUIZ PEREIRA CALOBA
Banca
BRUNO COSENZA DE CARVALHO
Catalogação
2005-04-07
Apresentação
2004-09-09
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
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Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6236@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6236@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.6236
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