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Algumas abordagens de computação em reticulados a inteligência computacional, processamento e análise de imagens

Processo: 18/13657-1
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2018 - 31 de agosto de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Peter Sussner
Beneficiário:Peter Sussner
Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência computacional  Inteligência artificial  Reticulados  Lógica fuzzy  Morfologia matemática  Processamento de imagens  Análise de imagens 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Computação em reticulados | conjuntos e sistemas L-fuzzy | estruturas algébricas da teoria de reticulados | Inteligência computacional | morfologia matematica L-fuzzy | processamento e análise de imagens | inteligência artificial

Resumo

O termo técnico "Lattice computing" (computação em reticulados) foi recentemente concebido para se referir a an evolving collection of tools and mathematical modeling methodologies with the capacity to process lattice ordered data per se including logic values, numbers, sets, symbols,graphs, etc. Neste contexto, note que muitas classes de grânulos de informação - que surgem naturalmente em diversas aplicações - tais como as classes dos números inteiros e dos reais extendidos, intervalos, conjuntos fuzzy e suas extensões podem ser processados usando estruturas algébricas da teoria de reticulados. Desde os anos 90, alguns pesquisadores incluindo eu estão transferindo operadores, ideias e conceitos da álgebra de reticulados à área da inteligência computacional. Este projeto de pesquisa visa desenvolver novas abordagens de computação em reticulados com aplicações em inteligência computacional, processamento e análise de imagens, em particular abordagens a sistemas de inferência e morfologia matemática L-fuzzy, onde L denota um reticulado ou semirreticulado completo. (AU)

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Publicações científicas (8)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SUSSNER, PETER; CAMPIOTT, ISRAEL; QUISPE TORRES, MANUEL ALEJANDRO; IEEE. Hybrid Gray-Scale and Fuzzy Morphological/Linear Perceptrons Trained By Extreme Learning Machine. 2020 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), v. N/A, p. 8-pg., . (18/13657-1, 17/10224-4)
SUSSNER, PETER; ESMI, ESTEVAO; JARDIM, LUIS GUSTAVO; KEARFOTT, RB; BATYRSHIN, I; REFORMAT, M; CEBERIO, M; KREINOVICH, V. A Subsethod Interval Associative Memory with Competitive Learning. FUZZY TECHNIQUES: THEORY AND APPLICATIONS, v. 1000, p. 12-pg., . (18/13657-1, 16/26040-7)
WASQUES, VINICIUS F.; ESMI, ESTEVAO; BARROS, LAECIO C.; SUSSNER, PETER. Numerical Solution for Fuzzy Initial Value Problems via Interactive Arithmetic: Application to Chemical Reactions. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL INTELLIGENCE SYSTEMS, v. 13, n. 1, p. 1517-1529, . (16/26040-7, 18/13657-1)
SUSSNER, PETER; CARAZAS, LISBETH CORBACHO; NOVAK, V; MARIK, V; STEPNICKA, M; NAVARA, M; HURTIK, P. An Approach Towards Image Edge Detection Based on Interval-Valued Fuzzy Mathematical Morphology and Admissible Orders. PROCEEDINGS OF THE 11TH CONFERENCE OF THE EUROPEAN SOCIETY FOR FUZZY LOGIC AND TECHNOLOGY (EUSFLAT 2019), v. 1, p. 8-pg., . (18/13657-1)
WASQUES, VINICIUS F.; ESMI, ESTEVAO; BARROS, LAECIO C.; SUSSNER, P.; NOVAK, V; MARIK, V; STEPNICKA, M; NAVARA, M; HURTIK, P. Numerical Solution for Lotka-Volterra Model of Oscillating Chemical Reactions with Interactive Fuzzy Initial Conditions. PROCEEDINGS OF THE 11TH CONFERENCE OF THE EUROPEAN SOCIETY FOR FUZZY LOGIC AND TECHNOLOGY (EUSFLAT 2019), v. 1, p. 6-pg., . (18/13657-1, 16/26040-7)
WASQUES, VINICIUS F.; ESMI, ESTEVAO; BARROS, LAECIO C.; SUSSNER, PETER. The generalized fuzzy derivative is interactive. INFORMATION SCIENCES, v. 519, p. 93-109, . (18/13657-1, 16/26040-7)
SUSSNER, PETER; CAMPIOTTI, ISRAEL. Extreme learning machine for a new hybrid morphological/linear perceptron. NEURAL NETWORKS, v. 123, p. 288-298, . (18/13657-1, 17/10224-4)
SUSSNER, PETER; CARO CONTRERAS, DAVID ERNESTO. Generalized morphological components based on interval descriptors and n-ary aggregation functions. INFORMATION SCIENCES, v. 583, p. 14-32, . (18/13657-1, 20/09838-0)

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