Professor do campus Serra tem trabalhos aprovados em eventos acadêmicos
O professor da coordenadoria de informática, Fidelis Zanetti de Castro, teve dois trabalhos aprovados para apresentação em eventos acadêmicos. O primeiro trabalho intitulado "Redes de Hopfield Quaterniônicas na Hiperesfera Unitária", será apresentado no III Congresso de Matemática Aplicada e Computacional (III CMAC-Sudeste 2015), que será realizado no período de 5 a 8 de setembro, no campus Goiabeiras da Universidade Federal do Espírito Santo (Ufes).
Com o título "Uso da abordagem ensemble em uma série temporal para predição de casos de dengue na cidade de São Paulo - SP", o segundo trabalho será apresentado no IX Congresso Latino Americano de Biomatemática (Solabima 2015) e está concorrendo ao prêmio de melhor artigo na categoria Epidemiologia. Esse evento acontecerá entre os dias 13 e 17 de julho, no Instituto de Biociências de Botucatu, na Universidade Estadual Paulista (Unesp-SP).
Confira o resumo dos trabalhos:
"Redes de Hopfield Quaterniônicas na Hiperesfera Unitária"
Resumo: O trabalho trata de generalizações da rede neural de Hopfield usando vetores com entradas quaterniônicas e da sua utilização para implementação de memórias associativas. É apresentado um modelo geral de redes neurais de Hopfield quaterniônicas e, em seguida, dois modelos específicos, o MV-QHNN - Multivalued Quaternionic Hopfield Neural Network e o CV-QHNN - Continuous Valued Quaternionic Hopfield Neural Network, ambos com entradas na hiperesfera quaterniônica unitária. Por fim, são apresentadosos resultados das implementações computacionais baseadas nos dois modelos supracitados, analisando recuperação de imagens coloridas e verificando, comparativamente, a capacidade de armazenamento e a de tolerância a ruídos gaussianos e do tipo "salt and pepper" desses modelos.
"Uso da abordagem ensemble em uma série temporal para predição de casos de dengue na cidade de São Paulo - SP, Brasil"
Resumo: Dispondo-se do número total de casos confirmados de dengue na cidade de São Paulo - SP, fornecidos pelo Sistema Único de Saúde (SUS), no período de 2000 a 2014, separados por semanas, foi implementada uma série temporal para predição do total de casos de dengue em São Paulo - SP, semana a semana. Inicialmente foram reservados 15% dos dados fornecidos para teste. Em seguida, usando k-fold cross-validation, foram criados dez conjuntos de treinamento-validação. Por fim, foi implementada a abordagem ensemble para um modelo auto-regressivo linear, para uma rede neural MLP (perceptron de múltiplas camadas), e para uma máquina de aprendizado extremo, gerando para cada modelo três ensembles: média, OLS (ordinary least square) e LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) e foram comparados os resultados determinados pelos nove ensembles obtidos a partir dos três modelos supracitados.
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