Tesis sobre el tema "Linear perceptrons"
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Ferronato, Giuliano. "Intervalos de predição para redes neurais artificiais via regressão não linear". Florianópolis, SC, 2008. http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/91675.
Texto completoMade available in DSpace on 2012-10-24T01:24:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 258459.pdf: 252997 bytes, checksum: a0457bb78b352c0aab2bb1f48ab79985 (MD5)
Este trabalho descreve a aplicação de uma técnica de regressão não linear (mínimos quadrados) para obter predições intervalares em redes neurais artificiais (RNA#s). Através de uma simulação de Monte Carlo é mostrada uma maneira de escolher um ajuste de parâmetros (pesos) para uma rede neural, de acordo com um critério de seleção que é baseado na magnitude dos intervalos de predição fornecidos pela rede. Com esta técnica foi possível obter as predições intervalares com amplitude desejada e com probabilidade de cobertura conhecida, de acordo com um grau de confiança escolhido. Os resultados e as discussões associadas indicam ser possível e factível a obtenção destes intervalos, fazendo com que a resposta das redes seja mais informativa e consequentemente aumentando sua aplicabilidade. A implementação computacional está disponível em www.inf.ufsc.br/~dandrade. This work describes the application of a nonlinear regression technique (least squares) to create prediction intervals on artificial neural networks (ANN´s). Through Monte Carlo#s simulations it is shown a way of choosing the set of parameters (weights) to a neural network, according to a selection criteria based on the magnitude of the prediction intervals provided by the net. With this technique it is possible to obtain the prediction intervals with the desired amplitude and with known coverage probability, according to the chosen confidence level. The associated results and discussions indicate to be possible and feasible to obtain these intervals, thus making the network response more informative and consequently increasing its applicability. The computational implementation is available in www.inf.ufsc.br/~dandrade.
Louche, Ugo. "From confusion noise to active learning : playing on label availability in linear classification problems". Thesis, Aix-Marseille, 2016. http://www.theses.fr/2016AIXM4025/document.
Texto completoThe works presented in this thesis fall within the general framework of linear classification, that is the problem of categorizing data into two or more classes based on on a training set of labelled data. In practice though acquiring labeled examples might prove challenging and/or costly as data are inherently easier to obtain than to label. Dealing with label scarceness have been a motivational goal in the machine learning literature and this work discuss two settings related to this problem: learning in the presence of noise and active learning
Coughlin, Michael J. y n/a. "Calibration of Two Dimensional Saccadic Electro-Oculograms Using Artificial Neural Networks". Griffith University. School of Applied Psychology, 2003. http://www4.gu.edu.au:8080/adt-root/public/adt-QGU20030409.110949.
Texto completoManesco, Luis Fernando. "Modelagem de um processo fermentativo por rede Perceptron multicamadas com atraso de tempo". Universidade de São Paulo, 1996. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-22012018-103016/.
Texto completoldentification and Control of dynamic systems using Artificial Neural Networks has been widely investigated by many researchers in the last few years, with special attention to the application of these in nonlinear systems. ls this works, a study on the utilization of a particular type of Artificial Neural Networks, a Time Delay Multi Layer Perceptron, in the state estimation of the fermentative phase of the Reichstein process of the C vitamin production. The use of Artificial Neural Networks can be justified by the presence of problems, such as uncertain and unmeasurable state variables and process non-linearity, and by the fact that a conventional model that works on all phases of the fermentative processes is very difficult to obtain. The efficiency of the Levenberg Marquadt algorithm on the acceleration of the training process is also studied. Also, a comparison is performed between the studied Artificial Neural Networks and an extended Kalman filter based on a non-structured model for this fermentative process. The analysis of lhe Artificial Neural Networks is carried out using lhe mean square errors taking into consideration lhe activation function and the number of units presents in the hidden layer. A set of batch experimental runs, interpolated to the desired time interval, is used for training and validating the Artificial Neural Networks.
Power, Phillip David. "Non-linear multi-layer perceptron channel equalisation". Thesis, Queen's University Belfast, 2001. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.343086.
Texto completoBueno, Felipe Roberto 1985. "Perceptrons híbridos lineares/morfológicos fuzzy com aplicações em classificação". [s.n.], 2015. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306338.
Texto completoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica
Made available in DSpace on 2018-08-26T15:06:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bueno_FelipeRoberto_M.pdf: 1499339 bytes, checksum: 85b58d8b856fafa47974349e80c1729e (MD5) Previous issue date: 2015
Resumo: Perceptrons morfológicos (MPs) pertencem à classe de redes neurais morfológicas (MNNs). Estas redes representam uma classe de redes neurais artificiais que executam operações de morfologia matemática (MM) em cada nó, possivelmente seguido pela aplicação de uma função de ativação. Vale ressaltar que a morfologia matemática foi concebida como uma teoria para processamento e análise de objetos (imagens ou sinais), por meio de outros objetos chamados elementos estruturantes. Embora inicialmente desenvolvida para o processamento de imagens binárias e posteriormente estendida para o processamento de imagens em tons de cinza, a morfologia matemática pode ser conduzida de modo mais geral em uma estrutura de reticulados completos. Originalmente, as redes neurais morfológicas empregavam somente determinadas operações da morfologia matemática em tons de cinza, denominadas de erosão e dilatação em tons de cinza, segundo a abordagem umbra. Estas operações podem ser expressas em termos de produtos máximo aditivo e mínimo aditivo, definidos por meio de operações entre vetores ou matrizes, da álgebra minimax. Recentemente, as operações da morfologia matemática fuzzy surgiram como funções de agregação das redes neurais morfológicas. Neste caso, falamos em redes neurais morfológicas fuzzy. Perceptrons híbridos lineares/morfológicos fuzzy foram inicialmente projetados como uma generalização dos perceptrons lineares/morfológicos existentes, ou seja, os perceptrons lineares/morfológicos fuzzy podem ser definidos por uma combinação convexa de uma parte morfológica fuzzy e uma parte linear. Nesta dissertação de mestrado, introduzimos uma rede neural artificial alimentada adiante, representando um perceptron híbrido linear/morfológico fuzzy chamado F-DELP (do inglês fuzzy dilation/erosion/linear perceptron), que ainda não foi considerado na literatura de redes neurais. Seguindo as ideias de Pessoa e Maragos, aplicamos uma suavização adequada para superar a não-diferenciabilidade dos operadores de dilatação e erosão fuzzy utilizados no modelo F-DELP. Em seguida, o treinamento é realizado por intermédio de um algoritmo de retropropagação de erro tradicional. Desta forma, aplicamos o modelo F-DELP em alguns problemas de classificação conhecidos e comparamos seus resultados com os produzidos por outros classificadores
Abstract: Morphological perceptrons (MPs) belong to the class of morphological neural networks (MNNs). These MNNs represent a class of artificial neural networks that perform operations of mathematical morphology (MM) at every node, possibly followed by the application of an activation function. Recall that mathematical morphology was conceived as a theory for processing and analyzing objects (images or signals), by means of other objects called structuring elements. Although initially developed for binary image processing and later extended to gray-scale image processing, mathematical morphology can be conducted very generally in a complete lattice setting. Originally, morphological neural networks only employed certain operations of gray-scale mathematical morphology, namely gray-scale erosion and dilation according to the umbra approach. These operations can be expressed in terms of (additive maximum and additive minimum) matrix-vector products in minimax algebra. It was not until recently that operations of fuzzy mathematical morphology emerged as aggregation functions of morphological neural networks. In this case, we speak of fuzzy morphological neural networks. Hybrid fuzzy morphological/linear perceptrons was initially designed by generalizing existing morphological/linear perceptrons, in other words, fuzzy morphological/linear perceptrons can be defined by a convex combination of a fuzzy morphological part and a linear part. In this master's thesis, we introduce a feedforward artificial neural network representing a hybrid fuzzy morphological/linear perceptron called fuzzy dilation/erosion/linear perceptron (F-DELP), which has not yet been considered in the literature. Following Pessoa's and Maragos' ideas, we apply an appropriate smoothing to overcome the non-differentiability of the fuzzy dilation and erosion operators employed in the proposed F-DELP models. Then, training is achieved using a traditional backpropagation algorithm. Finally, we apply the F-DELP model to some well-known classification problems and compare the results with the ones produced by other classifiers
Mestrado
Matematica Aplicada
Mestre em Matemática Aplicada
Siu, Sammy. "Non-linear adaptive equalization based on a multi-layer perceptron architecture". Thesis, University of Edinburgh, 1991. http://hdl.handle.net/1842/11916.
Texto completoEvans, John Thomas. "Investigation of a multi-layer perceptron network to model and control a non-linear system". Thesis, Liverpool John Moores University, 1994. http://researchonline.ljmu.ac.uk/4945/.
Texto completoSamuel, Nikhil J. "Identification of Uniform Class Regions using Perceptron Training". University of Cincinnati / OhioLINK, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1439307102.
Texto completoRocha, Fabiano Lopes. "Identificação de sistemas não-lineares multivariáveis usando redes neurais perceptron multicamadas e função de base radial / Fabiano Lopes Rocha ; orientador, Leandro dos Santos Coelho". reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_PR, 2006. http://www.biblioteca.pucpr.br/tede/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=450.
Texto completoInclui bibliografia
A identificação de sistemas dinâmicos não-lineares multivariáveis é uma área importante em várias áreas da Engenharia. Esta dissertação apresenta o estudo de uma metodologia baseada em redes neurais artificiais para identificação de sistemas não-lineares
Wilgenbus, Erich Feodor. "The file fragment classification problem : a combined neural network and linear programming discriminant model approach / Erich Feodor Wilgenbus". Thesis, North-West University, 2013. http://hdl.handle.net/10394/10215.
Texto completoMSc (Computer Science), North-West University, Potchefstroom Campus, 2013
Luvizotto, Luiz Guilherme Justi. "Abordagens de identificação de sistemas térmicos baseadas em rede neural perceptron multicamadas e máquinas de vetor de suporte / Luiz Guilherme Justi Luvizotto ; orientadora, Viviana Cocco Mariani ; coorientador, Leandro dos Santos Coelho". reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_PR, 2011. http://www.biblioteca.pucpr.br/tede/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2038.
Texto completoBibliografia: f.89-95
A modelagem matemática baseada em leis elementares da física nem sempre é uma tarefa possível se a complexidade do sistema estudado for considerada alta. Porém, utilizando técnicas de identificação de sistemas, é possível obter modelos matemáticos a parti
Mathematical modelling based on elementary laws of physics is not always possible if the complexity of the studied system is high. However, using system identification techniques, it is possible to build mathematical models based on real observed data fro
Leonavičius, Romas. "Melizmų sintezė dirbtinių neuronų tinklais". Doctoral thesis, Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), 2007. http://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20070112_145929-44906.
Texto completoGALLI, FABIAN. "Predicting PV self-consumption in villas with machine learning". Thesis, KTH, Skolan för industriell teknik och management (ITM), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-300433.
Texto completoI Sverige finns ett starkt och växande intresse för solenergi. De senaste åren har antalet solcellsanläggningar ökat dramatiskt och en stor del är distribuerade nätanslutna solcellssystem, dvs takinstallationer. För närvarande är elexportpriset betydligt lägre än importpriset, vilket har gjort mängden egenanvänd solel till en kritisk faktor vid bedömningen av systemets lönsamhet. Egenanvändning (EA) beräknas med tidssteg upp till en timmes längd och är i hög grad beroende av solstrålningsmönstret för platsen av intresse, PV-systemkonfigurationen och byggnadens energibehov. Eftersom detta varierar för alla potentiella installationer är det svårt att göra uppskattningar utan att ha historiska data om både energibehov och lokal solstrålning, vilket ofta inte är tillgängligt. En metod för att förutsäga EA med allmän tillgänglig information är därför att föredra. Det finns en brist på dokumenterad EA-data och endast ett fåtal rapporter som behandlar kartläggning och prediktion av EA. I denna uppsats undersöks möjligheten att använda maskininlärning för att skapa modeller som kan förutsäga EA. De variabler som ingår är årlig energiförbrukning, årlig solcellsproduktion, lutningsvinkel och azimutvinkel för modulerna och latitud. Med programmeringsspråket Python skapas sju modeller med hjälp av olika regressionstekniker, där energiförbruknings- och simulerad solelproduktionsdata från södra Sverige används. Modellerna utvärderas med hjälp av determinationskoefficienten (R2) och mean absolute error (MAE). Teknikerna som används är linjär regression, polynomregression, Ridge regression, Lasso regression, K-nearest neighbor regression, Random Forest regression, Multi-Layer Perceptron regression. En additionell linjär regressions-modell skapas även med samma metodik som används i en tidigare publicerad rapport. En parametrisk analys av modellerna genomförs, där en variabel exkluderas åt gången för att bedöma modellens beroende av varje enskild variabel. Resultaten är mycket lovande, där fem av de åtta undersökta modeller uppnår ett R2-värde över 0,9. Den bästa modellen, Random Forest, har ett R2 på 0,985 och ett MAE på 0,0148. Den parametriska analysen visar också att även om ingångsdata är till hjälp, är det tillräckligt att använda årlig energiförbrukning och årlig solcellsproduktion för att göra bra förutsägelser. Det måste dock påpekas att modellprestandan endast är tillförlitlig för södra Sverige, från var beräkningsdata är hämtad, och inte tillämplig för områden utanför de valda latituderna eller land.
Khan, Muhammad Alam Z. "Transient engine model for calibration using two-stage regression approach". Thesis, Loughborough University, 2011. https://dspace.lboro.ac.uk/2134/8456.
Texto completoThorén, Daniel. "Radar based tank level measurement using machine learning : Agricultural machines". Thesis, Linköpings universitet, Programvara och system, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-176259.
Texto completoGau, Olivier. "Ensemble learning with GSGP". Master's thesis, 2020. http://hdl.handle.net/10362/93780.
Texto completoThe purpose of this thesis is to conduct comparative research between Genetic Programming (GP) and Geometric Semantic Genetic Programming (GSGP), with different initialization (RHH and EDDA) and selection (Tournament and Epsilon-Lexicase) strategies, in the context of a model-ensemble in order to solve regression optimization problems. A model-ensemble is a combination of base learners used in different ways to solve a problem. The most common ensemble is the mean, where the base learners are combined in a linear fashion, all having the same weights. However, more sophisticated ensembles can be inferred, providing higher generalization ability. GSGP is a variant of GP using different genetic operators. No previous research has been conducted to see if GSGP can perform better than GP in model-ensemble learning. The evolutionary process of GP and GSGP should allow us to learn about the strength of each of those base models to provide a more accurate and robust solution. The base-models used for this analysis were Linear Regression, Random Forest, Support Vector Machine and Multi-Layer Perceptron. This analysis has been conducted using 7 different optimization problems and 4 real-world datasets. The results obtained with GSGP are statistically significantly better than GP for most cases.
O objetivo desta tese é realizar pesquisas comparativas entre Programação Genética (GP) e Programação Genética Semântica Geométrica (GSGP), com diferentes estratégias de inicialização (RHH e EDDA) e seleção (Tournament e Epsilon-Lexicase), no contexto de um conjunto de modelos, a fim de resolver problemas de otimização de regressão. Um conjunto de modelos é uma combinação de alunos de base usados de diferentes maneiras para resolver um problema. O conjunto mais comum é a média, na qual os alunos da base são combinados de maneira linear, todos com os mesmos pesos. No entanto, conjuntos mais sofisticados podem ser inferidos, proporcionando maior capacidade de generalização. O GSGP é uma variante do GP usando diferentes operadores genéticos. Nenhuma pesquisa anterior foi realizada para verificar se o GSGP pode ter um desempenho melhor que o GP no aprendizado de modelos. O processo evolutivo do GP e GSGP deve permitir-nos aprender sobre a força de cada um desses modelos de base para fornecer uma solução mais precisa e robusta. Os modelos de base utilizados para esta análise foram: Regressão Linear, Floresta Aleatória, Máquina de Vetor de Suporte e Perceptron de Camadas Múltiplas. Essa análise foi realizada usando 7 problemas de otimização diferentes e 4 conjuntos de dados do mundo real. Os resultados obtidos com o GSGP são estatisticamente significativamente melhores que o GP na maioria dos casos.