Memórias Associativas Recorrentes Exponenciais Fuzzy Generalizadas Aplicadas à Classificação de Padrões

Autores/as

  • Aline Cristina de Souza
  • Marcos Eduardo Valle

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2017.005.01.0180

Palabras clave:

Memórias Associativas, Medidas de Similaridade, Classificação de Padrões.

Resumen

Memórias associativas são modelos matemáticos biologicamente inspirados para o armazenamento e recordação de um conjunto finito de itens. As memórias associativas recorrentes exponenciais fuzzy generalizadas (GRE-FAMs) podem ser efetivamente utilizadas para o armazenamento e recordação de uma famı́lia finita de conjuntos fuzzy. Neste trabalho, descrevemos como uma GRE-FAM pode ser aplicada em um problema de classificação de padrões. Experimentos computacionais mostraram que a acurácia obtida pelos classificadores definidos com base nas GRE-FAMs é competitiva comparada a outros classificadores da literatura.

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Publicado

2017-04-14

Número

Sección

Trabalhos Completos - Matemática Aplicada à Engenharia