Estrutura e aprendizado de redes neurais nebulosas dinamicas.

• Processo: 00/06198-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2000
• Data de Término da vigência: 10 de julho de 2002
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
• Pesquisador responsável: Fernando Antonio Campos Gomide
• Beneficiário: Rosangela Ballini
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Redes Neurais Nebulosas | Redes Neurais Recorrentes

Resumo

Em anos recentes, a ligação entre processamento simbólico e numérico têm sido investigado, resultando em arquiteturas as quais integram a capacidade de representação de sistemas nebulosos com a capacidade de aprendizado de redes neurais. A ligação de sistemas nebulosos e redes neurais, conhecida como redes neurais nebulosas, têm fornecido uma nova e poderosa ferramenta para projetar modelos e sistemas nebulosos. Atualmente, muitas arquiteturas e métodos de aprendizado de redes neurais nebulosas vêm sendo proposta. Entretanto, muitas das pesquisas são voltadas para redes estáticas. Este projeto tem como objetivo criar uma nova arquitetura de redes neurais nebulosas levando em conta a dinâmica do sistema nebuloso, Por suas inerentes características de memorização das informações passadas, redes dinâmicas são boas candidatas para processar padrões com dependência de espaço-temporal. Com base em uma rede neural nebulosa feedforward modificações são sugeridas na estrutura e um algoritmo de aprendizado será proposto. Inicialmente, simulações serão realizadas para verificar a validação da rede e, a seguir, o modelo será aplicado para o problema de previsão de vazões. Comparações entre os modelos serão realizadas considerando tempo de processamento, convergência e eficiência do algoritmo. (AU)