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

• Processo: 18/13657-1
• Linha de fomento: 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

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)

Publicações científicas

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(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; CAMPIOTTI, ISRAEL. Extreme learning machine for a new hybrid morphological/linear perceptron. NEURAL NETWORKS, v. 123, p. 288-298, MAR 2020. (17/10224-4, 18/13657-1)

WASQUES, VINICIUS F.; ESMI, ESTEVAO; BARROS, LAECIO C.; SUSSNER, PETER. The generalized fuzzy derivative is interactive. INFORMATION SCIENCES, v. 519, p. 93-109, MAY 2020. (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, 2020. (16/26040-7, 18/13657-1)

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, JAN 2022. (18/13657-1, 20/09838-0)