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Explorando abordagens de aprendizado sequencial para Floresta de Caminhos Ótimos

Processo: 11/14058-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2012
Vigência (Término): 31 de agosto de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos, AP.JP
Assunto(s):Aprendizado computacional   Reconhecimento de padrões

Resumo

Técnicas de reconhecimento de padrões tradicionais, geralmente, encontram dificuldades em lidar com problemas que requerem uma certadependência espacial e/ou temporal. Em determinadas aplicações como, por exemplo, identificação de ataques em uma rede de computadores, cada amostra da base de dados é modelada como sendo um acesso a um determinado computador. O vetor de características é criadoutilizando-se informações do pacote TCP/IP, tais como endereço de origem e destino, tamanho do pacote e permissão para executar algum processo, por exemplo. Ocorre que, muitas vezes, são necessários vários acessos à mesma máquina para ser caracterizado um determinado ataque. Dessa maneira, analisando-se cada acesso individualmente, pode não ser uma alternativa muito interessante. Nesse sentido, técnicas deaprendizado supervisionado sequenciais fazem uso dessa informação com o intuito de aumentar a eficácia das abordagens tradicionais. Dentreas inúmeras abordagens convencionais, podemos citar o classificador Floresta de Caminhos Ótimos (Optimum-Path Forest - OPF), o qual foirecentemente desenvolvido com o intuito de aliar eficiência no processo de treinamento dos dados com eficácia em sua classificação. Assim sendo, o presente trabalho de pesquisa objetiva o estudo dealgumas abordagens de aprendizado sequencial e sua implementação utilizando OPF. A originalidade da proposta consiste na implementaçãodo classificador OPF no ambiente de aprendizado supervisionado sequencial, dado que isto ainda não foi realizado até o momento.

Publicações científicas (5)
(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)
SAITO, PRISCILA T. M.; NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; AMORIM, WILLIAN P.; PAPA, JOAO P.; DE REZENDE, PEDRO J.; FALCAO, ALEXANDRE X. Choosing the Most Effective Pattern Classification Model under Learning-Time Constraint. PLoS One, v. 10, n. 6 JUN 26 2015. Citações Web of Science: 3.
COSTA, KELTON A. P.; PEREIRA, LUIS A. M.; NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; PEREIRA, CLAYTON R.; PAPA, JOAO P.; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER. A nature-inspired approach to speed up optimum-path forest clustering and its application to intrusion detection in computer networks. INFORMATION SCIENCES, v. 294, p. 95-108, FEB 10 2015. Citações Web of Science: 30.
NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; GARCIA FONSECA, LEILA MARIA; DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX; TORRES, RICARDO DA S.; YANG, XIN-SHE; PAPA, JOAO PAPA. Nature-Inspired Framework for Hyperspectral Band Selection. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, v. 52, n. 4, p. 2126-2137, APR 2014. Citações Web of Science: 30.
PAPA, JOAO P.; NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; FALCAO, ALEXANDRE X.; TAVARES, JOAO MANUEL R. S. Computer techniques towards the automatic characterization of graphite particles in metallographic images of industrial materials. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 40, n. 2, p. 590-597, FEB 1 2013. Citações Web of Science: 30.
PEREIRA, LUIS A. M.; NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; DE SOUZA, GUILHERME F. S.; MARTINS, DAGOBERTO; PAPA, JOAO P. Aquatic weed automatic classification using machine learning techniques. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 87, p. 56-63, SEP 2012. Citações Web of Science: 12.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
NAKAMURA, Rodrigo Yuji Mizobe. Explorando abordagens de aprendizado sequencial para floresta de caminhos ótimos. 2014. 55 f. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociencias, Letras e Ciencias Exatas..

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