Síntese e caracterização do titanato de cálcio dopado com escândio

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicação de redes neurais no controle de teores de cobre e ouro do depósito de Chapada (GO)

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

Projeto otimizado de redes neurais artificiais para predição da rugosidade em processos de usinagem com a utilização da metodologia de projeto de experimentos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de cerâmicas multicamadas de carbeto de silício destinadas a aplicações térmicas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Redes neurais aplicadas em processos de usinagem da madeira

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Estatística espacial e redes neurais aplicadas no estudo de epidemias de huanglongbing e mancha preta na cultura dos citros

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Previsão de Preço (LMP) por Redes GRNN

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Projeto e implementação de redes neurais artificiais em distintos níveis de abstrações para o reconhecimento de deficiências de diversos macronutrientes e cultivares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Reduced graphene oxide multilayers for gas and liquid phases chemical sensing

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Chitosan and alginate biopolymer membranes for remediation of contaminated water with herbicides

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Polymeric Systems as Nanodevices for siRNA Delivery

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Desenvolvimento de sensores descartáveis de ouro nanoestruturado modificados com complexo metálico visando detecção in situ de corantes semipermanentes de cabelo

Pós-graduação em Química - IQ

Structural, dielectric, ferroelectric and optical properties of PBCT, PBST and PCST complex thin films on LaNiO3 metallic conductive oxide layer coated Si substrates by the CSD technique

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Pruning methods to MLP neural networks considering proportional apparent error rate for classification problems with unbalanced data

This article deals with classification problems involving unequal probabilities in each class and discusses metrics to systems that use multilayer perceptrons neural networks (MLP) for the task of classifying new patterns. In addition we propose three new pruning methods that were compared to other seven existing methods in the literature for MLP networks. All pruning algorithms presented in this paper have been modified by the authors to do pruning of neurons, in order to produce fully connected MLP networks but being small in its intermediary layer. Experiments were carried out involving the E. coli unbalanced classification problem and ten pruning methods. The proposed methods had obtained good results, actually, better results than another pruning methods previously defined at the MLP neural network area. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Social-spider optimization-based artificial neural networks training and its applications for Parkinson's disease identification

Evolutionary algorithms have been widely used for Artificial Neural Networks (ANN) training, being the idea to update the neurons' weights using social dynamics of living organisms in order to decrease the classification error. In this paper, we have introduced Social-Spider Optimization to improve the training phase of ANN with Multilayer perceptrons, and we validated the proposed approach in the context of Parkinson's Disease recognition. The experimental section has been carried out against with five other well-known meta-heuristics techniques, and it has shown SSO can be a suitable approach for ANN-MLP training step.