As Redes Neurais Artificiais tem se difundido ao longo dos anos e
sua utilização vem crescendo devido aos bons resultados encontrados na
solução de diversos problemas do mundo real. Porém o elevado grau de
complexidade presente nas Redes Neurais Artificiais torna sua computação
difícil, um dos fatores que prejudicam o desempenho da rede neural é a
presença de variáveis de entrada redundantes que nada acrescentam ao seu
processo de aprendizagem tornando assim o treinamento mais difícil e
demorado. Os métodos de seleção de características têm por objetivo
determinar quais variáveis (características) da entrada são mais relevantes
para a determinação da saída ou resposta da rede, isto possibilita a redução
do número de entradas da rede. Neste trabalho foram implementados cinco
métodos de seleção de características, o método de Garson, Perturb, PaD,
Análise de Sensibilidade e Correlação. Foram escolhidos três problemas
(Iris, CPU Performance, Resistência do concreto) para o treinamento das
redes neurais, após treinadas com o algoritmo backpropagation os métodos
foram executados obtendo-se a importância de cada entrada, as entradas
menos importantes foram excluídas e as redes retreinadas obtendo-se um
novo erro médio quadrático que foi comparado ao original de forma a avaliar
o desempenho do método. Para o problema da Iris considerado mais simples
todos os métodos obtiveram resultados semelhantes. Já para os problemas
mais complexos com a presença de mais variáveis como o da CPU
Performance e Resistência do Concreto os métodos Perturb e Correlação
apresentaram os piores resultados, o método de Garson obteve um resultado
satisfatório e o Pad e Análise de Sensibilidade apresentaram melhores
resultados e se destacaram em relação aos demais
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