Classificação de dinâmicas de sistemas utilizando redes neurais LVQ adaptativas
Renan Fonteles Albuquerque1; Arthur Plínio de Souza Braga1; Bismark Claure Torrico1; Laurinda Lúcia Nogueira dos Reis1
1 Universidade Federal do Ceará
Resumo
A classificação de dinâmicas em sistemas é uma área de pesquisa emergente, nascido no campo de análise de sinais e séries temporais. O reconhecimento de padrões em séries temporais é um problema de interesse em diversas áreas, e um cenário interessante para aplicação de técnicas de inteligência computacional. Entre as soluções de algoritmos para reconhecimento de dinâmicas de sistemas, as Redes Neurais Artificiais, por sua capacidade de generalização, tornam-se interessante para tratar o problema. Este trabalho apresenta uma variação adaptativa do algoritmo Learning Vector Quantization (LVQ) com o objetivo de ser aplicado na classificação de dinâmicas em sinais e sistemas. A metodologia de avaliação do algoritmo proposto consiste de um estudo de caso que trata da classificação de atividades realizadas por pessoas a partir dos sinais obtidos de um acelerômetro. A acurácia média obtida com o algoritmo proposto é de aproximadamente 92\% e os resultados obtidos foram comparados com outras variações do LVQ.