Representação e aquisição de regras em sistemas conexionistas
Alexandre Ricardo Soares Romariz
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP R662r
Campinas, SP : [s.n.], 1995.
109 f.
Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica
Resumo: Este trabalho trata da representação de conhecimento estruturado (na forma de regras) em sistemas conexionistas. Primeiramente, é feito um estudo sobre redes conexionistas modulares, nas quais grupos de neurônios podem ser associados a antecedentes e conseqüências de regras. Em seguida,...
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Resumo: Este trabalho trata da representação de conhecimento estruturado (na forma de regras) em sistemas conexionistas. Primeiramente, é feito um estudo sobre redes conexionistas modulares, nas quais grupos de neurônios podem ser associados a antecedentes e conseqüências de regras. Em seguida, mostram-se formas pelas quais estas redes são associadas a conceitos de lógica nebulosa, nos chamados sistemas neuronebulosos. Um algoritmo de aquisição incremental é proposto para tais sistemas. Nele, promove-se alteração estrutural e não apenas adaptação de parâmetros da rede. Novas regras vão sendo adicionadas para lidar com padrões ainda não cobertos pelas regras existentes. O erro decorrente da aplicação de uma regra é usado como indicador da função de pertinência da mesma ... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital
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Abstract: This work addresses the problem of representing structured knowledge (as a set of rules) in connectionist systems. First, modular connectionist networks are studied. In this kind of network, groups of neurons may be associated with rule antecedents or consequents. Next, we show some ways...
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Abstract: This work addresses the problem of representing structured knowledge (as a set of rules) in connectionist systems. First, modular connectionist networks are studied. In this kind of network, groups of neurons may be associated with rule antecedents or consequents. Next, we show some ways by which these networks are associated with fuzzy logic concepts (neuro-fuzzy systems). An algorithm for incremental rule is proposed for these systems. Strucutural modification as well as parameters adaptation are considered. New rules are added periodically to deal with patterns which are not yet convered by the existing rules. The error that results from the application of each rule is used as an indication for membership function construction ... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations
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