Redes de elementos complexos para processamento de informação (2005)
- Autor:
- Autor USP: LIANG, ZHAO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCE
- Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; REDES DE INFORMAÇÃO; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
- Language: Português
- Abstract: Percepção humana é uma dinâmica complexa e não linear. Por um lado, é periódica e por outro lado é caótica. Este trabalho insere-se em uma linha de pesquisa iniciada a mais de duas décadas que tem por objetivo construir modelos dinâmicos de processamento de informação biologicamente plausível, de alto-desempenho, os quais possuem velocidade e flexibilidade de sistemas humanos (animais). O objetivo principal é desenvolver novos modelos de redes com elementos de dinâmicas complexas para processamento de informação, tais como recohecimento de padrões, clusterização de dados e segmentação de imagens. Os resultados a serem apresentados neste documento são parte de trabalhos feitos pelo presente candidato e seus colaboradores nos últimos anos, após a conclusão do seu doutorado
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2005
- Data da defesa: 12.05.2005
-
ABNT
LIANG, Zhao. Redes de elementos complexos para processamento de informação. 2005. Tese (Livre Docência) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2005. . Acesso em: 13 nov. 2025. -
APA
Liang, Z. (2005). Redes de elementos complexos para processamento de informação (Tese (Livre Docência). Universidade de São Paulo, São Carlos. -
NLM
Liang Z. Redes de elementos complexos para processamento de informação. 2005 ;[citado 2025 nov. 13 ] -
Vancouver
Liang Z. Redes de elementos complexos para processamento de informação. 2005 ;[citado 2025 nov. 13 ] - Structural outlier detection: a tourist walk approach
- Network-based high level data classification
- Uncovering overlapping structures via stochastic competitive learning
- Particle competition and cooperation to prevent error propagation from mislabeled data in semi-supervised learning
- Enhancing weak signal transmission through a feedforward network
- Multiple images set classification via network modularity
- Classification of multiple observation sets via network modularity
- Particle competition and cooperation in networks for semi-supervised learning with concept drift
- Aprendizado de máquina em redes complexas
- Data clustering using controlled consensus in complex networks
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