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Reconhecimento de padrões em redes complexas por meio de autômatos

Processo: 15/05899-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2015
Vigência (Término): 31 de maio de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Odemir Martinez Bruno
Beneficiário:Gisele Helena Barboni Miranda
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):18/00147-5 - Reconhecimento de Padrões Evolutivo em Redes Complexas Biológicas, BE.EP.DR
Assunto(s):Reconhecimento de padrões   Autômatos celulares   Redes complexas

Resumo

A pesquisa em Redes Complexas tornou-se multidisciplinar e vem contribuindo para diferentes áreas do conhecimento. Qualquer sistema discreto pode ser representado pelas interações entre seus indivíduos e é por meio do estudo dos mecanismos envolvendo essas interações que podemos caracterizá-las e compará-las. Essa flexibilidade de representação aliada ao crescente interesse no estudo de sistemas dinâmicos tem motivado diversos trabalhos na área de Redes Complexas. O avanço dessa área ao longo da última década auxiliou o entendimento de características estruturais e dinâmicas das redes. Esses resultados abrem caminho para investigações na área de reconhecimento de padrões em Redes Complexas, que ainda apresenta um grande potencial a ser explorada. Entre as ferramentas computacionais e matemáticas para o estudo de sistemas complexos estão os autômatos celulares e as caminhadas determinísticas. Combinadas às redes complexas essas ferramentas podem ser usadas para se mapear o relacionamento entre a arquitetura da rede e seus aspectos dinâmicos da perspectiva da formação de padrões. O objetivo deste trabalho é a proposta, a implementação e a análise de métodos para o reconhecimento de padrões em redes complexas a partir de modelos baseados em autômatos. Pretende-se investigar a utilização de autômatos celulares e da caminhada do turista, que possuem raízes na teoria dos autômatos, como meios de extração de atributos de redes. Desta forma, identificamos neste projeto uma grande possibilidade de contribuição com novos métodos para a área de análise em Redes Complexas. (AU)

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Publicações científicas (4)
(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)
MIRANDA, GISELE H. B.; BAETENS, JAN M.; BOSSUYT, NATHALIE; BRUNO, ODEMIR M.; DE BAETS, BERNARD. Real-time prediction of influenza outbreaks in Belgium. EPIDEMICS, v. 28, SEP 2019. Citações Web of Science: 0.
MIRANDA, GISELE H. B.; MACHICAO, JEANETH; BRUNO, ODEMIR M. An optimized shape descriptor based on structural properties of networks. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, v. 82, p. 216-229, NOV 2018. Citações Web of Science: 0.
MACHICAO, JEANETH; CORREA, JR., EDILSON A.; MIRANDA, GISELE H. B.; AMANCIO, DIEGO R.; BRUNO, ODEMIR M. Authorship attribution based on Life-Like Network Automata. PLoS One, v. 13, n. 3 MAR 22 2018. Citações Web of Science: 0.
BARBONI MIRANDA, GISELE HELENA; MACHICAO, JEANETH; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Exploring Spatio-temporal Dynamics of Cellular Automata for Pattern Recognition in Networks. SCIENTIFIC REPORTS, v. 6, NOV 22 2016. Citações Web of Science: 3.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
. Modelagem espacialmente explícita em redes: compreendendo padrões e descrevendo processos. 2019. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.

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