Introducing the Discriminative Paraconsistent Machine (DPM)

Guido, Rodrigo Capobianco; Barbon, Sylvio; Solgon, Regiane Denise; Paulo, Kátia Cristina Silva; Rodrigues, Luciene Cavalcanti; Silva, Ivan Nunes da; Escola, João Paulo Lemos

doi:10.1016/j.ins.2012.09.028

Cited by 9 publications

(16 citation statements)

References 26 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Possibly, this is due to the fact that ZCRs are, by themselves, neurocomputing agents, as shown in Section 2 . To treat much more complex problems, the potential of ZCRs may be enlarged by associating them with different types of neural networks [80] , SVMs [ [81][82][83] ], hidden markov models (HMMs) [84] , paraconsistent [85] , and others.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

ZCR-aided neurocomputing: A study with applications

Guido

2016

Knowledge-Based Systems

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

This paper covers a particular area of interest in pattern recognition and knowledge-based systems (PRKbS), being intended for both young researchers and academic professionals who are looking for a polished and refined material. Its aim, playing the role of a tutorial that introduces three feature extraction (FE) approaches based on zero-crossing rates (ZCRs), is to offer cutting-edge algorithms in which clarity and creativity are predominant. The theory, smoothly shown and accompanied by numerical examples, innovatively characterises ZCRs as being neurocomputing agents. Source-codes in C/C++ programming language and interesting applications on speech segmentation, image border extraction and biomedical signal analysis complement the text.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

ZCR-aided neurocomputing: A study with applications

Guido

2016

Knowledge-Based Systems

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…K-means algorithm is one of the best known non-iterative clustering methods for unsupervised learning [6], but given the use of gold standard in our methodology, we could apply supervised learning modeling. A supervised learning method could improve results and different types of evaluation approaches might be used, such as discriminative paraconsistent machine [9] or traditional artificial neural networks [3,25,23].…”

Section: K-means Clusteringmentioning

confidence: 99%

Robust computer vision system for marbling meat segmentation

Campos

Seixas

Barbon

et al. 2020

ELCVIA

View full text Add to dashboard Cite

In this study, we developed a robust automatic computer vision system for marbling meat segmentation. Our approach can segment intramuscular fat from meat samples using images acquired with different quality devices in an illumination varying environment, where there was external ambient light and artificial light; thus, professionals can apply this method without specialized knowledge in terms of image treatment or equipment, as well as without disruption to normal procedures, thereby obtaining a robust solution. The proposed approach for marbling segmentation is based on data clustering and dynamic thresholding. Experiments were performed using two datasets that comprised 82 images of 41 longissimus dorsi muscles acquired by different sampling devices. The experimental results showed that the computer vision system performed well with over 98% accuracy and a low number of false positives, regardless of the acquisition device employed.

show abstract

“…• Se anotarmos com [1,1], existe uma inconsistência na proposição, alguém forneceu uma informação que João estava com Pedro no momento do crime, enquanto outra pessoa afirmou que naquele momento João estava no cinema;…”

Section: Lógica Paraconsistente Anotada -Lpa 1vunclassified

“…• Se anotarmos com [1,0], crê-se totalmente que João matou Pedro, alguém afirmou que João estava com Pedro e viu o crime ocorrer;…”

Section: Lógica Paraconsistente Anotada -Lpa 1vunclassified

“…Para uso em cada uma das situações elencadas, Guido et al [1] desenvolveu uma nova ferramenta para reconhecimento de padrões chamado Máquina Paraconsistente Discriminativa (DPM -Discriminative Paraconsistent Machine), que consiste em um novo classificador elaborado com base na lógica paraconsistente anotada (LPA). É baseada em um modelo discriminativo de treinamento semi-supervisionado que incorpora critérios paraconsistência, permitindo um tratamento inteligente de contradições e indefinições.…”

Section: Lógica Paraconsistente Anotada -Lpa 2vunclassified

See 1 more Smart Citation

Identificação de padrões de sinais acústicos com base em classificação paraconsistente

Paulo¹

View full text Add to dashboard Cite

AgradecimentosPrimeiramente, gostaria de agradecer a Deus por me guiar, iluminar e me dar oportunidades de alcançar meus objetivos e não desanimar com as dificuldades.À minha mãe Nely por todo apoio e dedicação de avó nos momentos que eu mais precisava, estava sempre pronta para cuidar de seus netos. Ao meu pai Ademir, que foi quem me incentivou em realizar esse trabalho, dizendo que era um orgulho para ele, quase uma cobrança de pai, fico muito feliz em poder apresentar esse título de doutora ao senhor, pois eu nunca me esqueci de suas palavras. Obrigada por todo o esforço de vocês para minha formação.Ao meu marido Eduardo pela compreensão e apoio nos momentos difíceis e que é a pessoa que a vida escolheu para ser meu companheiro, amo você. Aos meus filhos Miguel e Leonardo que são as minhas maiores riquezas, benção de Deus.À minha irmã Claudia, sobrinhas e famílias que estavam sempre presentes, torcendo e orando por mim em cada momento, principalmente nos momentos de avaliações.À minha amiga Regiane, minha irmã de coração a qual estava sempre pronta a me ajudar, minha companheira de viagens para USP, de realizações das disciplinas e avaliações, momentos esses que ficarão gravados para sempre em minha vida. Ao meu amigo André por me ajudar nas horas mais difíceis, me mostrando que há sempre uma saída mais fácil e simples para seguir, admiro muito você.Ao meu amigo Tony, pelo seu conhecimento e profissionalismo, por me fornecer o banco de músicas, separadas por gêneros musicais, para que eu pudesse realizar todos os testes desse trabalho.. E principalmente ao meu orientador Professor Ivan que me aceitou como orientada e aluna, acreditando em meu trabalho e por toda experiência que me proporcionou durante esse tempo. E meu coorientador, Professor Rodrigo que não tenho palavras para agradecer, estando presente todo esse tempo, nunca me abandonou, estando também sempre pronto a me atender e ajudar e que me ensinou muito. Obrigada Rodrigo, se Deus te proporcionar a metade do que faz por nós, alunos e orientados, pode ter a certeza que vai ser feliz pelo resto de sua vida. Com o uso de um conceito ainda não explorado para fins de classificação de dados, baseado em Lógica Paraconsistente Anotada (LPA), este trabalho visa à construção de um sistema inteligente para classificação de gêneros musicais (Music Genre Classification -MGC). Este tema, de caráter emergente na literatura, tem recebido atenção crescente da comunidade científica, tendo em vista a sua grande aplicabilidade, destacando-se o potencial de comercialização de dados multimídia pela Internet, assim como a automatização de inúmeras tarefas de data mining que envolvem sinais musicais. Utilizando uma base de dados composta por amostras de músicas representativas de cada gênero musical, tais como jazz, bolero, bossa nova, forró, salsa e sertanejo, assim como de um classificador discriminativo paraconsistente, uma abordagem supervisionada é proposta para solucionar o problema. O primeiro módulo do sistema realiza a extração de características dos diversos segm...

show abstract

Introducing the Discriminative Paraconsistent Machine (DPM)

Cited by 9 publications

References 26 publications

ZCR-aided neurocomputing: A study with applications

ZCR-aided neurocomputing: A study with applications

Robust computer vision system for marbling meat segmentation

Identificação de padrões de sinais acústicos com base em classificação paraconsistente

Contact Info

Product

Resources

About