Inteligência Artificial

Utilizando os modelos perceptron e backpropagation, Sigillito & Hutton realizaram a classificação de sinais de radar [SIG 90]. O radar transmite múltiplos padrões de sinais para a ionosfera e aguarda o retorno. A função da rede neural aqui é classificar os sinais de retorno em bons ou maus. Os testes apontaram o reconhecimento dos sinais de retorno ao nível de um especialista humano.

A partir do modelo backpropagation, Zaremba construiu uma rede para análise do mercado financeiro. Com base em valores mensais de ativos, são definidos padrões construídos a partir de janelas para cada 4 meses, com cinco valores por mês. Para cada ativo, há um aprendizado e, portanto, um mapeamento de pesos específico. A função da rede neural nesta aplicação é aprender as flutuações do mercado em sua história para posterior reconhecimento de tendências do mercado futuro. O êxito deste tipo de aplicação depende enormemente dos dados ensinados, ou, em outras palavras, do modelo adotado para o pré-processamento destes dados.

Eberhart & Dobbins utilizaram uma variante do modelo backpropagation para realizar o reconhecimento de notas musicais, permitindo a composição automática. As notas são diferenciadas por sua freqüência e duração, permitindo sua codificação e treinamento da rede neural com estes padrões. A representação das notas pode-se dar por valoração direta, onde cada nota possui um valor, ou por transição, onde se ensina para a rede uma transição de notas, exigindo assim um conjunto harmonioso de…