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Data e hora local de busca: 26/04/2024 23:06.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7JPD
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.22.05
Última Atualização2015:02.12.12.27.42 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.22.06
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.41 (UTC) administrator
ISBN978-2-9549779
Rótulolattes: 2720072834057575 1 AnochiCampFurtLuz:2014:SeTwTy
Chave de CitaçãoAnochiCampFurtLuz:2014:SeTwTy
TítuloSelf-configuring two types neural networks by MPCA
Ano2014
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho458 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana Aparecida
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
3 Furtado, Helaine C. M.
4 Luz, Eduardo F. P. da
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
3 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 juliana.anochi@lac.inpe.br
2 haroldo@lac.inpe.br
3 helaine.furtado@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
Nome do EventoUncertainties.
Localização do EventoRouen, France
Data2014
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2014-12-01 13:22:06 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:41 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
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-ChaveNeural networks
MPCA (Multiple Particle Collision Algorithm)
Data assimilation
ResumoNeural network is a technique successfully employed in many applications on several research fields. An appropriate configuration for a neural networks is a tedious task, and it often requires the knowledge of an expert on the application. In this paper, a technique for automatic configuration for two types of neural networks is presented. The multilayer perceptron and recurrent Elman are the neural networks used here. The determination of optimal parameters for the neural network is formulated as an optimization problem, solved with the use of meta-heuristic MPCA (Multiple Particle Collision Algorithm). The self-configuring networks are applied to perform data assimilation.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > LABAC > Self-configuring two types...
Arranjo 2urlib.net > CAP > Self-configuring two types...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7JPD
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7JPD
Idiomaen
Arquivo AlvoAnochi_self.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 4
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1
URL (dados não confiáveis)http://uncertainties2014.insa-rouen.fr/index.html
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor format issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject type volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3JJPDUR
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2015/06.01.12.55.44
Última Atualização2016:01.06.15.15.34 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2015/06.01.12.55.45
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.25.37 (UTC) administrator
ISSN2159-5275
Rótulolattes: 2720072834057575 1 AnochiCampFurtLuz:2015:SeTwTy
Chave de CitaçãoAnochiCampFurtLuz:2015:SeTwTy
TítuloSelf-configuring Two Types of Neural Networks by MPCA
Ano2015
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho329 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana Aparecida
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
3 Furtado, Helaine C. M.
4 Luz, Eduardo F. P. da
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 haroldo@lac.inpe.br
RevistaJournal of Mechanics Engineering and Automation
Volume5
Número2
Páginas112-120
Nota SecundáriaB5_ENGENHARIAS_III
Histórico (UTC)2015-06-01 12:55:45 :: lattes -> administrator ::
2015-06-01 12:58:36 :: administrator -> lattes :: 2015
2015-06-01 13:33:59 :: lattes -> administrator :: 2015
2018-06-04 23:25:37 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Self-configuring Two Types...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Self-configuring Two Types...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3JJPDUR
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3JJPDUR
Idiomaen
Grupo de Usuárioslattes
simone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1
URL (dados não confiáveis)http://www.davidpublisher.com/Home/Journal/JMEA
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosabstract alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn keywords lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7JPF
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.22.07
Última Atualização2015:02.12.12.25.16 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.22.08
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.41 (UTC) administrator
Rótulolattes: 2720072834057575 1 AnochiCampShigLuz:2014:DaAsAr
Chave de CitaçãoAnochiCampShigLuz:2014:DaAsAr
TítuloData assimilation with arti cial neural networks self-con guring by MPCA
Ano2014
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho94 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana Aparecida
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
3 Shiguemori, Elcio Hideiti
4 Luz, Eduardo F. P. da
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
Endereço de e-Mail do Autor1 juliana.anochi@lac.inpe.br
2 haroldo@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
Nome do EventoEngOpt.
Localização do EventoLisbon
Data2014
Título do LivroAbstracts
Histórico (UTC)2014-12-01 13:22:08 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:41 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoArtificial Neural Networks (ANN) are computational techniques that present a mathematical model inspired by the neural structure of biological organisms, acquiring knowledge through experience, which have been a technique successfully employed in many applications on several research fields and currently under intensive research worldwide. ANN with learning supervised have emerged as excellent tools for deriving data oriented models, due to their inherent characteristic of plasticity that permits the adaptation of the learning task when data is provided. In addition to plasticity, ANN also present generalization and fault tolerance characteristics that are fundamental for systems that depend on observational. Although much has been studied, there are still many questions about the ANN models that need to be addressed. One of the main issues of research in supervised ANN is to search for an architecture optimum. In this paper, the determination of optimal parameters for the neural network is formulated as an optimization problem, solved with the use of meta-heuristic Multiple Particle Collision Algorithm (MPCA). The MPCA optimization algorithm emulates a collision process of multiple particles greatly inspired on two physical behaviour inside of a nuclear reactor absorption and scattering. The cost function has two terms: a square difference between ANN output and the target data (for two data set: learning process, and the generalization, and a penalty term used to evaluate the complexity for the new network architecture at each iteration. The concept of network complexity is associated to the number of neurons and the number of iterations in the training phase. In this work, two types of neural networks are used, the radial basis function network (RBF) and recurrent Elman. Here, the self-configuring networks are applied to perform data assimilation to emulate the Kalman filter is carried out with linear 1D wave equation.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Data assimilation with...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Data assimilation with...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7JPF
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7JPF
Idiomaen
Arquivo AlvoAnochi_data.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 2
URL (dados não confiáveis)http://www.dem.ist.utl.pt/engopt2014/
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor format isbn issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarytype type volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/43T9DRB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2021/01.05.14.39   (acesso restrito)
Última Atualização2021:01.05.14.39.32 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2021/01.05.14.39.32
Última Atualização dos Metadados2022:04.04.04.50.15 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--/
DOI10.1007/978-3-030-53669-5_18
ISBN978-303053668-8
Chave de CitaçãoAnochiTorrCamp:2021:ClPrPr
TítuloClimate precipitation prediction with uncertainty quantification by self-configuring neural network
Ano2021
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho2328 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana Aparecida
2 Torres, Reynier Hernández
3 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 DIPTC-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIPE1-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
3 COPDT-CGIP-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 juliana.anochi@inpe.br
2 reynier.torres@inpe.br
3 haroldo.camposvelho@inpe.br
EditorCursi, J. E. S.
Título do LivroProceedings of the 5th International Symposium on Uncertainty Quantification and Stochastic Modelling
Editora (Publisher)Springer
Páginas242-253
Histórico (UTC)2021-01-05 14:39:32 :: simone -> administrator ::
2022-04-04 04:50:15 :: administrator -> simone :: 2021
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-ChaveNeural network · Precipitation climate prediction · MPCA metaheuristic
ResumoArtificial neural networks have been employed on many applications. Good results have been obtained by using neural network for the precipitation climate prediction to the Brazil. The input are some meteorological variables, as wind components for several levels, air temperature, and former precipitation. The neural network is automatically configured, by solving an optimization problem with Multi-Particle Collision Algorithm (MPCA) metaheuristic. However, it is necessary to address, beyond the prediction the uncertainty associated to the prediction. This paper is focused on two-fold. Firstly, to produce a monthly prediction for precipitation by neural network. Secondly, the neural network output is also designed to estimate the uncertainty related to neural prediction.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > CGCT > Climate precipitation prediction...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGPI > Climate precipitation prediction...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 05/01/2021 11:39 1.8 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoanochi_climate.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46KUES5
8JMKD3MGPCW/46L2FGP
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber city copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel documentstage e-mailaddress edition format issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor seriestitle session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/439C6CE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/09.17.12.20   (acesso restrito)
Última Atualização2020:09.17.12.20.34 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/09.17.12.20.34
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.24 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISBN978-303053668-8
ISSN21954356
Chave de CitaçãoAnochiTorrCamp:2020:ClPrPr
TítuloClimate precipitation prediction with uncertainty quantification by self-configuring neural network
Ano2020
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2249 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana Aparecida
2 Torres, Reynier Hernández
3 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 DIDOP-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 COAMZ-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 juliana.anochi@inpe.br
2 elcio@ieav.cta.br
3 haroldo.camposvelho@inpe.br
EditorCursi, J. E. S.
Nome do EventoInternational Symposium on Uncertainty Quantification and Stochastic Modelling, 5
Localização do EventoRouen, France
Data29 jun. - 03 jul.
Editora (Publisher)Springer
Páginas242-253
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2020-09-17 12:20:34 :: simone -> administrator ::
2022-01-04 01:35:24 :: administrator -> simone :: 2020
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-ChaveNeural network
Precipitation climate prediction
MPCA metaheuristic
ResumoArtificial neural networks have been employed on many applications. Good results have been obtained by using neural network for the precipitation climate prediction to the Brazil. The input are some meteorological variables, as wind components for several levels, air temperature, and former precipitation. The neural network is automatically configured, by solving an optimization problem with Multi-Particle Collision Algorithm (MPCA) metaheuristic. However, it is necessary to address, beyond the prediction the uncertainty associated to the prediction. This paper is focused on two-fold. Firstly, to produce a monthly prediction for precipitation by neural network. Secondly, the neural network output is also designed to estimate the uncertainty related to neural prediction.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Climate precipitation prediction...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COAMZ > Climate precipitation prediction...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Climate precipitation prediction...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/09/2020 09:20 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoanochi_climate.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3ETL435
8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasLecture Notes in Mechanical Engineering
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition format label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7JPK
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.22.11
Última Atualização2021:03.08.19.30.19 (UTC) marcelo.pazos@inpe.br
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.22.12
Última Atualização dos Metadados2021:03.08.19.30.19 (UTC) marcelo.pazos@inpe.br
Rótulolattes: 2720072834057575 1 AnochiCamp:2014:ClPrPr
Chave de CitaçãoAnochiCamp:2014:ClPrPr
TítuloClimate precipitation prediction on South of Brazil by self-configuring neural network
Ano2014
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho65 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana Aparecida
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Meteorologia, 18.
Localização do EventoRecife
Data2014
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioResumo Estendido
Histórico (UTC)2014-12-01 13:22:12 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:41 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Climate precipitation prediction...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Climate precipitation prediction...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7JPK
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7JPK
Idiomapt
Arquivo Alvoanochi_climate.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1
URL (dados não confiáveis)http://www.cbmet2014.com/
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor electronicmailaddress format isbn issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RFKBH2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.18.16.21   (acesso restrito)
Última Atualização2020:02.10.17.16.43 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.18.16.21.06
Última Atualização dos Metadados2020:02.10.17.16.44 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISBN978-3-030-16077-7
Chave de CitaçãoPenhaNetoCampShig:2019:ImPrUA
TítuloImage processing for UAV autonomous navigation applying self-configuring neural network
Ano2019
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho701 KiB
2. Contextualização
Autor1 Penha Neto, Gerson da
2 Campos Velho, Haroldo Fraga de
3 Shiguemori, Elcio Hideki
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gerson.penha@inpe.br
2 haroldo.camposvelho@inpe.br
EditorConstanda, Christian
Harris, Paul
Título do LivroIntegral methods in science and engineering
Editora (Publisher)Springer
CidadeBrighton, UK
Páginas321-342
Histórico (UTC)2018-07-18 16:21:17 :: simone -> administrator :: 2018
2020-02-10 17:14:00 :: administrator -> simone :: 2018
2020-02-10 17:16:43 :: simone :: 2018 -> 2019
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-ChaveUnmanned aerial vehicles
Kalman filter
artificial neural networks
ResumoApplication and development of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have had a rapid growth. The flight control of these aircarfts can be performed remotely or autonomously. There are different strategies for the UAV autonomous navigation. The positioning estimation can be done by using inertial sensors and General Navigation Satellite Systems (GNSS). The use of the GNSS signal can present some difficulties: natural or not natural interference. An alternative for positioning adjustment is to use a data fusion from different sensors by a Kalman filter. A supervised artificial network (ANN) is trained to emulate the filter for reducing the computational effort. An automatic best topology for the neural network is obtained by minimizing a functional by a new meta-heurisc called Multi-Particle Collision Algorithm (MPCA). Our results show similar accuracy between the ANN and the Kalman filter, with better processing performance to the neural network.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Image processing for...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Image processing for...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 18/07/2018 13:21 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoPenha_image.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition format issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor seriestitle session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D53LKS
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.16.47.57
Última Atualização2015:03.16.17.03.40 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.16.47.58
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.02.06 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Rótulolattes: 2720072834057575 2 SambattiAnLuCaShCa:2012:MPMeAu
Chave de CitaçãoSambattiAnLuCaShCa:2012:MPMeAu
TítuloMPCA Meta-Heuristics for automatic architecture optimization of a supervised artificial neural network
Ano2012
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho147 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sambatti, Sabrina Bergoch Monteiro
2 Anochi, Juliana Aparecida
3 Luz, Eduardo F. Pacheco da
4 Carvalho, Adenilson R.
5 Shiguemori, Elcio Hideiti
6 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4
5
6 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4 SERPRO
5 Instituto de Estudos Avançado (IEAv)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 sabrinabms@gmail.com
2 juliana.anochi@lac.inpe.br
3
4
5
6 haroldo@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailjuliana.anochi@lac.inpe.br
Nome do EventoWorld Congress on Computational Mechanics, 10 (WCCM).
Localização do EventoSão Paulo
Data2012
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2012-11-28 23:06:29 :: lattes -> marciana :: 2012
2012-12-04 11:13:32 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 00:02:06 :: administrator -> marciana :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
ResumoArtificial neural networks (ANN) has been studied intensively, but there still are many unresolved issues. The search and definition of an optimal architecture remains a very relevant ANN research topic. The search space of neural network topology, each point represents a possible architecture. Associating each point to a performance level relies on the a priori establishment of some optimality criterion. Here, a new meta-heuristics, multi-particle collision algorithm (MPCA) was applied to design an optimum architecture for a supervised ANN. The MPCA optimization algorithm emulates a collision process of multiple particles inspired in processes of a neutron traveling in a nuclear reactor. The multilayer perceptron (MLP) was the neural network adopted here, and backpropagation strategy was used for calculating of the weight of connections to the MLP-NN. The MLP-NN configured by this optimal or inverse designs was applied to predict the seasonal mesoscale climate. The dataset for trainning is obtained from NCEP-NOAA reanalysis and from a metherological model. In order to reduce the dimension of the search space to find the optimized ANN, it is considered the following: three activation functions, up to three hidden layers, and up to 32 neurons per hidden layer. The comparison is performed between the ANN configuration obtained by automatic process and another configuration proposed by a human specialist.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > MPCA Meta-Heuristics for...
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Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3D53LKS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3D53LKS
Idiomaen
Arquivo Alvosambatti_mpca.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 3
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor format isbn issn keywords lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3FCLFCB
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2013/12.12.17.39
Última Atualização2014:01.10.14.55.43 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2013/12.12.17.39.14
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.23 (UTC) administrator
Rótulolattes: 5142426481528206 4 AnochiSambLuzCamp:2013:MPMeAp
Chave de CitaçãoAnochiSambLuzCamp:2013:MPMeAp
TítuloNew learning strategy for supervised neural network: MPCA meta-heuristic approach
Ano2013
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho453 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anochi, Juliana A
2 Sambatti, Sabrina B
3 Luz, Eduardo Fávero Pacheco da
4 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
3 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
4 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4 haroldo@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailharoldo@lac.inpe.br
Nome do EventoCongresso Brasileiro de Inteligência Computacional, (CBIC).
Localização do EventoRecife Natal (RN), Brasil
Data2013
Editora (Publisher)Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional
Volume01
Páginas01-06
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2013-12-12 17:39:14 :: lattes -> administrator ::
2014-01-09 13:38:08 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2013
2014-01-22 12:08:42 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-04 23:39:23 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-ChaveArtificial neural network
Learning process
MPCA: multi-particle collision algorithm
Sasonal precipitacion climate prediction
ResumoThe problem of parameter optimization for a feed- forward artificial neural network (ANN) to determined its best architecture is addressed. A new metaheuristic called Multiple Particle Collision Algorithm (MPCA), introduced by Luz et al. [12], was applied to design an optimum architecture for two models of supervised neural network: the Multilayer Perceptron (MLP), and recurrent Elman network. The NN obtained using this approach is said to be self-configurable. In addition, two strategies are employed for calculating the connection weights to the MLP and Elman networks: MPCA, and backpropagation algorithm. The resulting ANNs were applied to predict the monthly mesoscale climate for the precipitation field. The com- parison is performed between the ANN configuration obtained by automatic process and another configuration proposed by a human specialist.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > New learning strategy...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3FCLFCB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3FCLFCB
Idiomaen
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 5
URL (dados não confiáveis)http://brics-cci.org/technical-program-of-cbic/
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor format isbn issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark type
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