1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | plutao.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | J8LNKAN8RW/3D53668 |
Repositório | dpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.51.42 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2015:03.18.18.42.59 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.51.43 |
Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.01.54 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE--PRE/ |
DOI | 10.1109/IJCNN.2012.6252665 |
ISBN | 978-146731490-9 |
ISSN | 1098-7576 |
Rótulo | lattes: 8068157900374950 2 CortivoChalVelh:2012:CoMLAd |
Chave de Citação | CortivoChalCamp:2012:CoMLAd |
Título | A committee of MLP with adaptive slope parameter trained by the quasi-Newton method to solve problems in hydrologic optics |
Formato | Papel |
Ano | 2012 |
Data de Acesso | 29 mar. 2024 |
Tipo Secundário | PRE CI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 2234 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Cortivo, Fabio Dall 2 Chalhoub, Ezzat Selim 3 Campos Velho, Haroldo Fraga de |
Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JH3F 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3 |
Grupo | 1 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR 2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR 3 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 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 Autor | 1 fabio.cortivo@lac.inpe.br 2 ezzat@lac.inpe.br 3 haroldo@lac.inpe.br |
Endereço de e-Mail | ezzat@lac.inpe.br |
Nome do Evento | International Joint Conference on Neural Networks, (IJCNN). |
Localização do Evento | Brisbane |
Data | 10-15 June 2012 |
Editora (Publisher) | Institute of Electrical and Electronics Engineers |
Cidade da Editora | Piscataway |
Páginas | 1-8 |
Título do Livro | Proceedings |
Tipo Terciário | Paper |
Organização | IEEE Computational Intelligence Society (CIS); International Neural Network Society (INNS |
Histórico (UTC) | 2012-11-28 23:06:20 :: lattes -> marciana :: 2012 2013-01-21 12:26:43 :: marciana -> administrator :: 2012 2018-06-05 00:01:54 :: administrator -> marciana :: 2012 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | Hydrologic optics Multi layer perceptron Phase functions Quasi-Newton methods Single scattering albedo Artificial Neural Networks Multilayer Perceptron Backpropagation Quasi-Newton Method hydrologic optics Single Scattering Albedo |
Resumo | Artificial Neural Networks (ANNs) can be used to solve problems in Hydrologic Optics. A relevant problem is the estimation of the single scattering albedo and the phase function parameters, from the emitted radiation at the surface of natural waters. In this work we use a committee of ANNs of Multilayer Perceptron type to perform the estimation of the two mentioned parameters. The training of each network is formulated as a nonlinear optimization problem subject to constraints. In addition, each activation function has a distinct slope parameter, that is initially chosen by a random number generator function. This set of parameter (slopes) was included within the free variables network set in order to be adjusted to reach optimal values, together with the weights and biases, during the network training. This procedure (slope parameters inclusion) makes each one of the activation functions to have a different slope. Each network that composes the committee was trained independently, in order to become expert for the estimation of only one of the hydrologic parameters. For the networks training, we used the quasi-Newton method that is implemented in E04UCF subroutine, in the NAG library, developed by the Numerical Algorithms Group - NAG. The use of the quasi-Newton method to train the networks together with the distinct slope parameters resulted in a network with a fast learning and excellent generalization. Once the networks were trained, they were grouped so to share the input patterns, but remained independent from one another. For the validation/generalization test we used two distinct sets. For all considered noise levels, we obtained 100% of correct answers for the first set, and above 90% of correct answers for the second se. |
Área | COMP |
Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > A committee of... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
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4. Condições de acesso e uso | |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | cortivo_committee.pdf |
Grupo de Usuários | lattes marciana |
Grupo de Leitores | administrator marciana |
Visibilidade | shown |
Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Vinculação | Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP |
Divulgação | IEEEXplore |
Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
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6. Notas | |
Notas | Setores de Atividade: Educação. |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel edition editor lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject type url volume |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | marciana |
atualizar | |
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