Célula Neural Artificial Paraconsistente de Aprendizagem (CNAPap) Aplicada em Software de Interface gráfica

Leonardo do Espirito Santo, Rodrigo Silvério da Silveira, João Inácio da Silva Filho, Cláudio Luís Magalhaes Fernandes

Abstract


As Células Neurais Artificiais Paraconsistentes (CNAPs) são baseadas na lógica Paraconsistente Anotada com anotação de dois valores (LPA2v) e foram construídas  para oferecer  características semelhantes as de um neurônio biológico. Estas células quando agrupadas permitem que sejam criadas Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes (RNAP) de modo a apresentar as funcionalidades de um cérebro humano. Este trabalho apresenta a modelagem de uma célula neural artificial Paraconsistente de Aprendizagem (CNAPap) em um software de interface gráfica. Esta interface permite que seja configurado um Padrão e um Fator de aprendizagem, no qual a cada reinserção do padrão é gerado um novo resultado de aprendizado. Todos esses dados são monitorados por meio de um gráfico on-line que pode ser ajustado quando necessário.

 

Palavras-Chave: Célula Neural Artificial, Lógica Paraconsistente, Redes Neurais Artificiais, Simulação.


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