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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CR8G42
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/10.17.17.51
Última Atualização2012:10.17.17.53.37 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/10.17.17.51.56
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.13.12 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN2238-1007
Chave de CitaçãoCortivoChalVelh:2012:CoTwLe
TítuloComparison of two learning strategies for a supervised neural network
Ano2012
Data de Acesso22 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho2149 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cortivo, Fábio Dall
2 Chalhoub, Ezzat S.
3 Velho, Haroldo F. de Campos
Grupo1
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
3 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 fabio.cortivo@lac.inpe.br
2 ezzat@lac.inpe.br
3 haroldo@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
Nome do EventoInternational Symposium on Uncertainty Quantification and Stochastic Modeling, 1.
Localização do EventoSão Sebastião, SP
DataFeb. 26th to Mar. 2nd, 2012
Páginas366-380
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2012-12-27 16:35:11 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:13:12 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveinverse problems
artificial neural networks
backpropagation
quasi-newton method
hydrologic optics
ResumoArtificial neural networks can be used to solve inverse problems. One relevant problem in hydrologic optics is the estimatation of the single scattering albedo from the emitted surface radiation. The multi-layer perceptron (MLP) can be applied to determine the albedo from the measured radiation. The MLP is designed with one hidden layer, where the activation employs the sigmoid function, with backpropagation for set-upping the network parameters. Using the generalized delta rule for the learning process to determine the weight connections, the neural inverse operator (ANN-1) produces good results with 20 inputs (10 incident beams, and 10 emitted beams) and 40 neurons in the hidden layer in two different groups of neurons (30 and 10), with two different parameters for the sigmoid function. The second scheme for training the neural estimator applies the quasi-Newton optimization. For the last strategy, the final neural inverse operator (ANN-2) has 10 inputs (emitted radiation) and 20 neurons in the hidden layer in two different groups of neurons (15 and 5). The measured data were emulated considering five levels of noise. For the generalization test, the ANN-1 and ANN-2 operators obtained 100% of correct answers for the noiseless observational data. For noisy data, the ANN-1 operator obtained 94% of correct answers, while the ANN-2 operator obtained 100% of correct answers. The main difference between these two ANNs is the training method, and the number of neurons in the input and the hidden layer.
ÁreaCOMP
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/10/2012 14:51 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3CR8G42
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3CR8G42
Arquivo Alvo55-Fabio.pdf
Grupo de Usuáriosmarcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor format isbn label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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