MULTI-OBJECTIVE TRAINING OF RBF NETWORKS FOR LARGE DATA SETS WITH LMI’S

Título: MULTI-OBJECTIVE TRAINING OF RBF NETWORKS FOR LARGE DATA SETS WITH LMI’S

Autores: Wanner, Elizabeth F.; Moreira, Gladston J. P.; Carrano, Eduardo G.; Takahashi, Ricardo H. C.; Duczmal, Luiz H.

Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia de treinamento para uma rede RBF baseada em Desigualdades Lineares Matriciais que permite lidar com conjuntos extensos de dados. A metodologia proposta evita uma operação de uma inversão de matriz, necessária na metodologia tradicional, aumentando assim a dimensão dos problemas que podem ser resolvidos com a nova metodologia. O tratamento multiobjetivo para lidar com o problema de bias e variância pode ser diretamente incorporado à nova metodologia.

Palavras-chave: Radial Basis Function; Linear Matrix Inequality; Multi-objective Optimization

Páginas: 5

Código DOI: 10.21528/CBRN2009-001

Artigo em PDF: 001_CBRN2009.pdf

Arquivo BibTex: 001_CBRN2009.bib