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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D53668
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.51.42   (acesso restrito)
Última Atualização2015:03.18.18.42.59 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.51.43
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.54 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/IJCNN.2012.6252665
ISBN978-146731490-9
ISSN1098-7576
Rótulolattes: 8068157900374950 2 CortivoChalVelh:2012:CoMLAd
Chave de CitaçãoCortivoChalCamp:2012:CoMLAd
TítuloA committee of MLP with adaptive slope parameter trained by the quasi-Newton method to solve problems in hydrologic optics
FormatoPapel
Ano2012
Data de Acesso29 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2234 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cortivo, Fabio Dall
2 Chalhoub, Ezzat Selim
3 Campos Velho, Haroldo Fraga de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JH3F
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3
Grupo1 LAC-CTE-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 fabio.cortivo@lac.inpe.br
2 ezzat@lac.inpe.br
3 haroldo@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailezzat@lac.inpe.br
Nome do EventoInternational Joint Conference on Neural Networks, (IJCNN).
Localização do EventoBrisbane
Data10-15 June 2012
Editora (Publisher)Institute of Electrical and Electronics Engineers
Cidade da EditoraPiscataway
Páginas1-8
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
OrganizaçãoIEEE 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
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-ChaveHydrologic 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
ResumoArtificial 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.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > A committee of...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvocortivo_committee.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
DivulgaçãoIEEEXplore
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Educação.
Campos Vaziosarchivingpolicy 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
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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