Reconhecimento Invariante de Padrões Utilizando Redes Complexas

• Processo: 09/08650-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2010
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Zhao Liang
• Beneficiário: Erich Gonçalves Nogueira dos Santos
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial Reconhecimento de padrões Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | detecção de comunidades | Reconhecimento de Padrões | reconhecimento invariante de padrões | Redes Complexas | Inteligência Artificial

Resumo

Este projeto tem como objetivo de desenvolver técnicas de aprendizado de máquina para análise de dados baseado em redes complexas. Especificamente, será estudada uma técnica de detecção de comunidades em redes complexas baseadas em competição de partículas. Logo, se realizará a adaptação desta técnica para a abordagem de aprendizado semi-supervisionado. Neste caso, alguns vértices da rede são rotulados, ou seja, suas classes são previamente definidas. O modelo a ser desenvolvido deverá ser capaz de propagar os rótulos para os outros vértices da rede. Finalmente, a técnica semi-supervisionada desenvolvida será aplicada para tratar problemas de reconhecimento invariante de padrões, principalmente em casos de presença de distorções não-lineares nos padrões analisados. A idéia principal é reconhecer um padrão com certa variância através da propagação do seu rótulo até o padrão armazenado correspondente via padrões intermediários, todos representados por vértices em rede.