Métodos de inteligência computacional e processamento de imagens baseados em morfologia matemática e álgebra de reticulados

Resumo

A teoria de reticulados representa a estrutura teórica apropriada para conduzir a morfologia matemática em um contexto geral. Nos últimos anos, vários pesquisadores utilizaram conhecimentos da morfologia matemática e da teoria de reticulados para desenvolver abordagens para inteligência computacional. Com a chegada da computação granular, o papel das abordagens para inteligência computacional baseada em teoria de reticulados deve aumentar ainda mais porque muitas classes de grânulos de informação constituem reticulados. Neste projeto pretende-se conduzir pesquisa referente aos seguintes assuntos: 1. Avanços em morfologia matemática em reticulados completos; 2. Extensões da morfologia matemática fuzzy com aplicações em processamento de imagens; 3. Memórias associativas morfológicas fuzzy (FMAMs) e equações relacionais fuzzy com aplicações em previsão; 4. Extensões de FMAMs e aplicações em computação granular; 5. Extensões e melhorias de outros modelos de redes neurais morfológicas tais como a "Kosko-Subsethood Fuzzy Associative Memory" (KS-FAM) e o "Morphological Perceptron with Competitive Learning" (MP/CL). (AU)