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Metodos de kernel e agrupamento de maquinas para processamento de sinais em telecomunicacoes.

Processo: 04/09597-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2005
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2006
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
Pesquisador responsável:Fernando José von Zuben
Beneficiário:Clodoaldo Aparecido de Moraes Lima
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:02/12216-3 - Técnicas avançadas de processamento de sinais em telecomunicações: desconvolução e identificação, AP.TEM
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Agrupamento De Maquinas | Arranjo Adaptativo De Antenas | Deteccao Multi-Usuario | Maquinas De Vetores-Suporte

Resumo

Os problemas de processamento de sinais em telecomunicações requerem a proposição de técnicas avançadas para análise de dados, classificação e filtragem. As limitações existentes junto às abordagens lineares motivam a proposição de extensões e generalizações fundamentadas em abordagens não-lineares. Com a introdução de funções de kernel, são mantidas vantagens características dos métodos lineares, acrescidas de contribuições advindas do tratamento não-linear. Este cenário é evidenciado com a solução de problemas desafiadores em telecomunicações a partir do emprego de máquinas de vetores- suporte (SVM). Além da modelagem não-linear, a atual disponibilidade de recursos computacionais vem impulsionando a proposição de soluções que integram diversas funcionalidades, processo conhecido como agrupamento de máquinas. Sendo assim, este projeto de pesquisa visa à síntese e implementação computacional de técnicas avançadas de solução para problemas de processamento de sinais, baseadas em: (1) modelagem não-linear, particularmente modelagem não- paramétrica multidimensional baseada em métodos de kernel; (2) agrupamento de máquinas, particularmente ensembles e mistura de especialistas. As principais linhas de aplicação envolvem equalização supervisionada e não supervisionada, detecção multi-usuário e síntese de arranjos adaptativos de antenas. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LIMA, CLODOALDO A. M.; COELHO, ANDRE L. V.; VON ZUBEN, FERNANDO; MOURELLE, LD; NEDJAH, N; KACPRZYK, J; ABRAHAM, A. Analysis of sensitivity to the kernel parameter choice: Comparing the performance profiles exhibited by standard and least-squares SVM classifiers. PROCEEDINGS OF THE 7TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS DESIGN AND APPLICATIONS, v. N/A, p. 2-pg., . (04/09597-0)
LIMA‚ C.A.M.; COELHO‚ A.L.V.; VON ZUBEN‚ F.J.. Hybridizing mixtures of experts with support vector machines: Investigation into nonlinear dynamic systems identification. INFORMATION SCIENCES, v. 177, n. 10, p. 2049-2074, . (04/09597-0)
LIMA, CLODOALDO A. M.; COELHO, ANDRE L. V.; VON ZUBEN, FERNANDO J.. Pattern classification with mixtures of weighted least-squares support vector machine experts. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, v. 18, n. 7, p. 843-860, . (04/09597-0)

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