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Type: TESE
Title: Memórias associativas recorrentes exponenciais fuzzy baseadas em medidas de similaridade
Title Alternative: Recurrent exponential fuzzy associative memories based on similarity measures.
Author: Souza, Aline Cristina de, 1991-
Advisor: Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle, 1979-
Abstract: Resumo: Memórias associativas são modelos matemáticos inspirados pela capacidade do cérebro humano de armazenar e recordar informações por meio de associações. Tais modelos são projetados para armazenar um conjunto finito de associações chamado de conjunto das memórias fundamentais. Além disso, espera-se que a memória associativa seja capaz de recuperar uma informação armazenada mesmo a partir de um item incompleto ou ruidoso. As Memórias Associativas Recorrentes Exponenciais Fuzzy (REFAMs, acrônimo do termo em inglês Recurrent Exponential Fuzzy Associative Memories) podem ser efetivamente utilizadas para o armazenamento e recordação de uma família finita de conjuntos fuzzy. Em geral, uma REFAM define recursivamente uma sequência de conjuntos fuzzy obtidos usando médias ponderadas e exponenciais dos valores de medida de similaridade. Experimentos computacionais relacionados à recuperação de imagens em tons de cinza ruidosas mostraram que os novos modelos podem apresentar ótima capacidade absoluta de armazenamento bem como excelente tolerância a ruído

Abstract: Associative memories are mathematical models inspired by the human brain ability to store and recall information by means of associations. Such models are designed for the storage of a finite set of associations called the fundamental memories set. Furthermore, the associative memory is expected to be able to retrieve a stored information even from an incomplete or noisy item. The Recurrent Exponential Fuzzy Associative Memories (REFAMs) can be effectively used for storage and recall of a finite family of fuzzy sets. In general, a REFAM defines recursively a sequence of fuzzy sets obtained using weighted averages and exponentials of similarity measure values. Computational experiments concerning the retrieval of noisy gray-scale images revealed that the novel models may exhibit optimal absolute storage capacity as well as excellent noise tolerance
Subject: Memória associativa
Redes neurais (Computação)
Sistemas fuzzy
Processamento de imagens
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2015
Appears in Collections:IMECC - Dissertação e Tese

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