RECONHECIMENTO DE PADRÕES EM QUADRADOS MÁGICOS COM REDE NEURAL ARTIFICIAL

Ricardo Pinto Ferreira, Andréa Martiniano, Renato Jose Sassi

Resumo


O objetivo do trabalho foi aplicar uma rede neural artificial do tipo MultiLayer Perceptron no reconhecimento de padrões em quadrados mágicos. Quadrados mágicos são formados por números naturais consecutivos, de modo que em um arranjo de números em uma grade todas as linhas, colunas e diagonais principais se somadas resultam no mesmo número, chamado de constante mágica. Atualmente são aplicados para transmissão de dados codificados, autenticação de imagem e em criptografia.  Rede Neural Artificial (RNA) é uma técnica da Inteligência Computacional inspirada no funcionamento cérebro humano. Para isto, utiliza-se de unidades de processamento simples interconectadas chamadas de neurônios artificiais. São particularmente eficientes para reconhecimento de padrões, uma área da ciência cujo propósito é a classificação dentro de um conjunto de categorias ou classes. A MultiLayer Perceptron (MLP) é um tipo de RNA aplicada em classificação que utiliza o aprendizado supervisionado. A metodologia experimental consistiu na geração de 150 quadrados mágicos de ordem 5 iniciando com a sequência {1, 10, 20, 30,... 1490}. Dos 150 quadrados 120 foram utilizados na fase de treinamento e 30 na fase de teste da MLP. As constantes mágicas, os valores centrais dos quadrados e uma variável retirada de cada quadrado formam os padrões a serem reconhecidos pela MLP. Os resultados obtidos apontam positivamente para a aplicação da RNA do tipo MLP no  reconhecimento de padrões em quadrados mágicos.

Texto completo:

PDF

Apontamentos

  • Não há apontamentos.


Indexing:

       
   
   
   
ISSN: 2358-8411 
 

 This work is licensed under a Creative Commons License Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.