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ISBN: 978-65-86901-04-7 

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METODOLOGIA DE CÁLCULO DE COMPONENTES PRINCIPAIS DE DISCRIMINAÇÃO PARA CONJUNTOS DE DADOS MULTICLASSE

Palavra-chaves: COMPONENTES PRINCIPAIS DE DISCRIMINAÇÃO (PCD), ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS (PCA), REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (RNA), , E-book AT 08: Engenharias

Resumo

NESTE TRABALHO É PROPOSTA UMA METODOLOGIA PARA CALCULAR OS COMPONENTES PRINCIPAIS DE DISCRIMINAÇÃO DE UM CONJUNTO DE DADOS. OS DADOS PREVIAMENTE DISCRIMINADOS FORAM UTILIZADOS PARA TREINAR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA CLASSIFICAR DADOS ENTRE TRÊS CLASSES. OS RESULTADOS OBTIDOS FORAM COMPARADOS COM REDES NEURAIS TREINADAS COM DADOS APENAS NORMALIZADOS E COM REDES NEURAIS TREINADAS COM DADOS PROCESSADOS POR ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS. AS REDES NEURAIS TREINADAS COM DADOS DISCRIMINADOS COM COMPONENTES PRINCIPAIS DE DISCRIMINAÇÃO OBTIVERAM MAIORES VALORES DAS MÉDIAS DOS PRODUTOS DAS EFICIÊNCIAS E MENOR DESVIO PADRÃO. OS RESULTADOS OBTIDOS MOSTRAM QUE COMPONENTES PRINCIPAIS DE DISCRIMINAÇÃO É UMA ALTERNATIVA VIÁVEL A ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS.

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