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Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita

Sistemas baseados em redes neurais artificiais fornecem altas taxas de computação devido ao uso de um número massivo de elementos processadores simples. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver uma rica classe de problemas de otimização. Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização restrita utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, uma rede de Hopfield modificada é desenvolvida cujos parâmetros internos são calculados usando a técnica de subespaço válido de soluções. A partir da obtenção destes parâmetros a rede tende a convergir aos pontos de equilíbrio que representam as possíveis soluções para o problema. Exemplos de simulação são apresentados para justificar a validade da abordagem proposta.

Desenvolvimento de um sistema dinâmico para predição de cargas elétricas por redes neurais através do paradigma de programação orientada a objeto sob a linguagem JAVA

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Teoria de conjuntos fuzzy e aplicações

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Roteamento de consultas em banco de dados peer-to-peer utilizando colônias de formigas e ontologias

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Uma proposta de framework como infra-estrutura de implementação de sistemas informacionais baseados na visão dos FRBR orientado a objetos

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Avaliação da resistência de união de diferentes sistemas adesivos à dentina bovina: influência de agentes dessensibilizantes

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Uma Contribuição aos Sistemas de Monitoramento de Integridade Estrutural Baseados na Impedância Eletromecânica

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