• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-06032018-104226
Document
Auteur
Nom complet
Estéfane George Macedo de Lacerda
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 1999
Directeur
Jury
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Président)
Braga, Antonio de Padua
Rezende, Solange Oliveira
Titre en portugais
Otimização de Redes Neurais RBF Usando Algoritmos Genéticos e sua Aplicação na Área Financeira"
Mots-clés en portugais
Não disponível
Resumé en portugais
A escolha da topologia de uma Rede Neural RBF é geralmente realizada por tentativa e erro baseado na experiência do projetista. Os algoritmos de treinamento existentes que determinam a topologia da rede utilizam métodos locais, que apresentam uma grande possibilidade de cair em mínimos locais gerando soluções sub-ótimas. Algoritmos Genéticos representam um método de busca global apropriado para encontrar boas soluções em espaços de busca complexos, como o espaço de busca das topologias das Redes Neurais. Este trabalho propõe um Algoritmo Genético para otimizar a topologia de redes RBF limitando o espaço de busca através de uma técnica de aglomeração. Os resultados obtidos sugerem que esta otimização melhora o desempenho de redes RBF em aplicações financeiras.
Titre en anglais
Not available
Mots-clés en anglais
Not available
Resumé en anglais
The choice of the topology of a RBF Neural Network is usually carried out by trial and error based on the designer experience. The most common training algorithms that define the network topology use local methods which have a large possibility of being trapped at a local minima, producing sub-optima solutions. Genetic Algorithms represent a global search method appropriate to find good solutions in complex search spaces, like the space of Neural Networks topologies. This work proposes a Genetic Algorithm for RBF networks optimisation limiting the search space through a clustering technique. The results achieved suggest that this optimisation improves the performance of RBF networks in finance applications.
 
AVERTISSEMENT - Regarde ce document est soumise à votre acceptation des conditions d'utilisation suivantes:
Ce document est uniquement à des fins privées pour la recherche et l'enseignement. Reproduction à des fins commerciales est interdite. Cette droits couvrent l'ensemble des données sur ce document ainsi que son contenu. Toute utilisation ou de copie de ce document, en totalité ou en partie, doit inclure le nom de l'auteur.
Date de Publication
2018-03-19
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
Tous droits de la thèse/dissertation appartiennent aux auteurs
CeTI-SC/STI
Bibliothèque Numérique de Thèses et Mémoires de l'USP. Copyright © 2001-2022. Tous droits réservés.