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dc.creatorKunyosi, Marcos Kleber Soarespt_BR
dc.date.accessioned2016-03-15T19:38:09Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:43Z
dc.date.available2007-08-14pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:43Z
dc.date.issued2006-09-11pt_BR
dc.identifier.citationKUNYOSI, Marcos Kleber Soares. Método para determinação dos pesos sinápticos em uma rede de PLLs reconhecedora de imagens. 2006. 175 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2006.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24402
dc.description.abstractRecognition of patterns can be performed by using neural networks built with oscillators, like phase-locked loops (PLLs). These networks are modeled with differential equation systems and can be studied by using Dynamical System Theory, which is used in this work in order to investigate the dynamical behavior related to a synaptic configuration of a neural network. As a result of such an investigation, two methods (Brute Force and Algebric) that help to build neural networks formed by PLLs are presented. These methods aim to relate the synaptic configuration of the network to the corresponding basin of attraction of fixed points, which represent the stored patterns on the network. Also general properties of synaptic configuration are presented in order to generate other useful configurations. Then a model of an image recognition machine able to store in its memory a monochromatic image and able to determine if other image is similar to the memorized one is proposed.eng
dc.description.sponsorshipInstituto Presbiteriano Mackenziept_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Embargadopor
dc.subjectredes neuraispor
dc.subjectteoria de sistemas dinâmicospor
dc.subjectmalhas de sincronismo de fasepor
dc.subjectengenharia elétricapor
dc.subjectneural networkseng
dc.subjectdynamical system theoryeng
dc.subjectPhase-Locked Loops (PLLs)eng
dc.subjectelectrical engineeringeng
dc.titleMétodo para determinação dos pesos sinápticos em uma rede de PLLs reconhecedora de imagenspor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.description.resumoReconhecimento de padrões pode ser feito usando redes neurais construídas com osciladores, como malhas de sincronismo de fase (PLLs). Essas redes são modeladas por sistemas de equações diferenciais e podem ser estudas pela Teoria de Sistemas Dinâmicos, que é usada neste trabalho para investigar o comportamento dinâmico associado a uma configuração sináptica de uma rede neural. Como resultado dessa investigação, são apresentados dois métodos (Força Bruta e Algébrico) que auxiliam na construção de redes neurais formadas por PLLs. Esses métodos têm como objetivo relacionar a configuração sináptica da rede às respectivas bacias de atração de pontos atratores, os quais representam os padrões memorizados na rede. Também são apresentadas propriedades gerais da configuração sináptica que podem ser usadas para compor outras configurações de interesse. Por fim, é proposto um modelo de máquina reconhecedora de imagem capaz de armazenar em sua memória uma figura monocromática e determinar se uma imagem qualquer apresentada a ela é semelhante à memorizada.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0261533321627056por
dc.contributor.advisor1Monteiro, Luiz Henrique Alvespt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1820487447148268por
dc.contributor.referee1Caldas, Iberê Luizpt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2279792280361552por
dc.contributor.referee2Omar, Nizampt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2067336430076971por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3623/Marcos%20Kleber%20Soares%20Kunyosi.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1492/4/Divulga%C3%A7%C3%A3o%20n%C3%A3o%20autorizada%20pelo%20autor.docx


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