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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/12478| Tipo: | Dissertação |
| Título : | Projeto de classificadores de padrões baseados em protótipos usando evolução diferencial |
| Título en inglés: | On the efficient design of a prototype-based classifier using differential evolution |
| Autor : | Andrade Filho, Luiz Soares de |
| Tutor: | Barreto, Guilherme de Alencar |
| Palabras clave : | Teleinformática;Redes neurais |
| Fecha de publicación : | 2014 |
| Citación : | ANDRADE FILHO, L. S. Projeto de classificadores de padrões baseados em protótipos usando evolução diferencial. 2014. 115 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. |
| Resumen en portugués brasileño: | Nesta dissertação é apresentada uma abordagem evolucionária para o projeto e ciente de classifi cadores baseados em protótipos utilizando Evolução Diferencial. Para esta fi nalidade foram reunidos conceitos presentes na família de redes neurais LVQ (Learning Vector Quantization, introduzida por Kohonen para classifi cação supervisionada, juntamente com conceitos extraídos da técnica de clusterização automática proposta por Das et al. baseada na metaheurística Evolução Diferencial. A abordagem proposta visa determinar tanto o número ótimo de protótipos por classe, quanto as posições correspondentes de cada protótipo no espaço de cobertura do problema. Através de simulações computacionais abrangentes realizadas sobre vários conjuntos de dados comumente utilizados em estudos de comparação de desempenho, foi demonstrado que o classifi cador resultante, denominado LVQ-DE, alcança resultados equivalentes (ou muitas vezes até melhores) que o estado da arte em classifi cadores baseados em protótipos, com um número muito menor de protótipos |
| Abstract: | In this Master's dissertation we introduce an evolutionary approach for the eficient design of prototyp e-based classi ers using di erential evolution (DE). For this purp ose we amalgamate ideas from the Learning Vector Quantization (LVQ) framework for sup ervised classi cation by Kohonen (KOHONEN, 2001), with the DE-based automatic clustering approach by Das et al. (DAS; ABRAHAM; KONAR, 2008) in order to evolve sup ervised classi ers. The prop osed approach is able to determine b oth the optimal numb er of prototyp es p er class and the corresp onding p ositions of these prototyp es in the data space. By means of comprehensive computer simulations on b enchmarking datasets, we show that the resulting classi er, named LVQ-DE, consistently outp erforms state-of-the-art prototyp e-based classi ers |
| URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/12478 |
| Aparece en las colecciones: | DETE - Dissertações defendidas na UFC |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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