Tese

Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas (2023)

• Authors:
  • Saire, Josimar Edinson Chire
  • Liang, Zhao (Orientador)
• Autor USP: SAIRE, JOSIMAR EDINSON CHIRE - ICMC
• Unidade: ICMC
• Sigla do Departamento: SCC
• DOI: 10.11606/T.55.2023.tde-02022024-172326
• Subjects: REDES COMPLEXAS; COLÔNIAS DE FORMIGAS; ALGORITMOS GENÉTICOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COVID-19
• Keywords: Algoritmo de colônia de formigas; Ant colony Algorithm; Classificação de alto nível; Classificação de dados; Complex networks; Data classification; Genetic algorithm; High-level classification; Network construction
• Agências de fomento:
  • Financiamento CAPES
• Language: Português
• Abstract: A classificação de dados desempenha um papel crucial no campo do aprendizado de máquina. Enquanto as técnicas tradicionais se concentram nas características físicas do conjunto de dados, denominadas classificação de baixo nível, propomos uma abordagem inovadora. Em contraste, o cérebro humano destaca-se na capacidade de discernir objetos com base na organização semântica, inspirando a classificação de alto nível. Apesar do progresso em diversas técnicas, desafios persistem. Neste contexto, apresentamos soluções para enfrentar esses desafios: 1) Em técnicas tradicionais, os testes de confirmação de padrões mostram pouca variabilidade, especialmente em redes de treinamento em grande escala, considerando medidas convencionais como assortatividade e coeficiente de clustering. Introduzimos medidas inovadoras baseadas em ciclos curtos e Minimum Spanning Tree (MST) da rede, ampliando a sensibilidade da confirmação de padrões. 2) Nas técnicas tradicionais, as redes correspondentes a cada classe são construídas com regras locais, como o método dos k Vizinhos Mais Próximos (kNN). Propomos otimizar as redes de treinamento para um desempenho aprimorado. 3) Aplicamos nossa técnica inovadora ao diagnóstico de COVID-19, classificando imagens de raio-X do tórax. Avançamos na precisão e eficácia da classificação de dados de alto nível, especialmente no diagnóstico de COVID-19 por meio de imagens de raio-X do tórax. Esses esforços representam avanços significativos na melhoria das técnicas declassificação, abrindo caminho para aplicações específicas, como o diagnóstico de COVID-19 com imagens de raio-X do tórax.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2023
• Data da defesa: 17.11.2023

Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2023.tde-02022024-172326 (Fonte: oaDOI API)
• Este periódico é de acesso aberto
• Este artigo é de acesso aberto
• URL de acesso aberto
• Cor do Acesso Aberto: gold
• Licença: cc-by-nc-sa

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How to cite

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• ABNT

  SAIRE, Josimar Edinson Chire. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/. Acesso em: 07 nov. 2024.

• APA

  Saire, J. E. C. (2023). Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

• NLM

  Saire JEC. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

• Vancouver

  Saire JEC. Classificação de Alto Nível Baseada em Redes Complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022024-172326/

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