ABSTRACT
Este artigo tem por objetivo propor uma metodologia de aprendizagem integrando os conceitos entre redes neurais qrtificiais (RNAs) e a teoria dos conjuntos difusos (TCDs). O maior interesse da pesquisa é examinar a aplicabilidade das operações aritméticas t-normas e t-conormas, implementadas através de dois tipos de neurônios difusos. Os resultados mostram que a operação aritmética Soma/Produto de Einstein E/OU implementado com o neurônio difuso proposto por Kwan-Cai obteve os melhores índices de acertos do SND. Os resultados foram analisados considerando os indicadores quantitativos de modelagem. A área de domínio, utilizada para provar a validade da metodologia, é no diagnóstico de eventos paroxístico (EPs), envolvendo os eventos epilépticos (EEs) e os eventos não epilépticos (ENEs).
Subject(s)
Learning , Nerve Net , MethodsABSTRACT
Esta pesquisa tem como objetivo a análise de modelos de aprendizagem utilizando diferentes operações aritméticas aplicadas em um Sistema Neuro-Difuso (SND). A pesquisa integra os conceitos entre as Redes Neurais Artificiais (RNAs) e a Teoria dos Conjuntos Difusos (TCDs). Descreve diferentes combinações de operações aritméticas para compor as regras difusas utilizando expressões de entrada lingüísticas e numéricas. Para avaliar a validade da proposta, um SND é proposto para diagnosticar Eventos Paroxísticos envolvendo os Eventos Epilépticos(EEs) e os Eventos não Epilépticos (ENEs). Após uma simulação realizada constatou-se que as operações aritméticas Produto/Soma Algébrica e Produto/Soma de Hamacher apresentaram um valor final mais próximo em relação ao valor fornecido pelo especialista de domínio.
Subject(s)
Humans , Artificial Intelligence , Diagnosis, Differential , Fuzzy Logic , Models, Neurological , Neural Networks, Computer , SeizuresABSTRACT
Este artigo apresenta um Sistema Baseado em Conhecimentos (SBC) para auxiliar no Diagnóstico Clínico das Crises Epiléticas (CE). Foi baseado na classificaçäo por tipo de crise da International League Against Epilepsia/ILAE81. O objetivo do sistema é obter um conjunto de sintomas apresentado pelo paciente, classificar o tipo de crise e indicar um provável diagnóstico. Para fazer o tratamento da incerteza será utilizado o Teorema de Bayes. O modo de classificaçäo utilizou as técnicas da Inteligência Artificial Simbólica através do Shell Kappa-PC e o paradigma de Orientaçäo a objetos
Subject(s)
Humans , Male , Female , Bayes Theorem , Epilepsy/diagnosis , Artificial IntelligenceABSTRACT
Apresenta-se um sistema baseado em conhecimentos, para auxiliar no diagnóstico clínico das crises epilépticas, tendo como modêlo a classificação por tipo de crise da International League against Epilepsia. O objetivo do sistema é obter um conjunto de sintomas apresentado pelo paciente, classificar o tipo de crise e indicar o provável diagnóstico...