Introdução às células neurais artificiais paraconsistentes

• Autores: João Inácio da Silva Filho
• Localización: Seleção Documental: Inteligência Artificial e novas Tecnologias, ISSN 1809-0648, Nº. 8, 2007, págs. 5-14
• Idioma: portugués
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• Resumen

  • Neste trabalho é utilizado o método de interpretação da Lógica Paraconsistente através dos conceitos de uma Lógica Paraconsistente Anotada com anotação de dois valores LPA2v, o qual permite a construção de uma família de Células Neurais Artificiais Paraconsistentes (CNAPs) que traz inovação nas aplicações de Redes Neurais. As CNAPs apresentam comportamento capaz de modelar Neurônio biológico oferecendo simplicidade para implementações em hardware ou em software, compondo Redes Neurais Paraconsistentes. Construídas a partir de uma Célula Paraconsistente básica representada pelo Algoritmo que descreve o reticulado associado à Lógica Paraconsistente Anotada denominado de "Para-Analisador" as componentes da família de células são projetadas para específicas funções em uma rede paraconsistente de reconhecimento de padrões. Neste trabalho cada tipo de Célula Paraconsistente é descrita por um modelo matemático originando um algoritmo de fácil implementação em linguagem de programação. Através de um ensaio utilizando o algoritmo de aprendizagem é demonstrado que uma CNAP pode aprender guardar padrões, com características similares aos Neurônios Artificiais aplicados comumentemente em redes neurais clássica. Cada Célula Neural Artificial Paraconsistente é fundamentada em equações matemáticas simples, o que na prática facilita a sua estruturação possibilitando a implementação e aplicações em projetos de Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes que modelem eficientemente a funcionalidade do cérebro humano. Os resultados do ensaio utilizando o algoritmo de aprendizagem é apresentado no final deste trabalho demonstrando as características funcionais das CNAPs.