Título: Estratégia Evolucionária e Algoritmo Genético para Otimização Dinâmica de Parâmetros de EFuNNs
Autores: Minku, Fernanda L.; Ludermir, Teresa B.
Resumo: Redes neurais difusas com estrutura adaptativa (EFuNNs) são normalmente utilizadas para modelar processos dinâmicos, que se desenvolvem e se modificam de maneira contínua no tempo. Este tipo de rede neural possui alguns parâmetros fixos, que não se alteram durante o aprendizado. O melhor conjunto de parâmetros fixos normalmente depende dos dados apresentados, de forma que se os dados mudam, o melhor conjunto de parâmetros também muda. Este artigo apresenta duas abordagens que utilizam computação evolucionária para realizar a otimização on-line desses parâmetros. Uma delas utiliza um algoritmo genético e a outra utiliza uma estratégia evolucionária. As redes neurais foram utilizadas para previsão de séries temporais caóticas Mackey-Glass. Um estudo comparativo entre estas abordagens e algumas de suas variações é apresentado.
Palavras-chave:
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBRN2005-087
Artigo em PDF: CBRN2005_087.pdf
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