REFERENCIAL SEMÂNTICO NO SUPORTE DA IDENTIFICAÇÃO BOTÂNICA DE ESPÉCIES AMAZÔNICAS

A identificação botânica de espécies vegetais nativas da Amazônia é parte integrante do inventário florestal, imprescindível para o plano de manejo florestal e essencial para que a comunidade científica conheça mais e melhor a floresta Amazônica. No entanto, o processo usual de identificação botânica normalmente usa apenas o conhecimento empírico de nativos conhecedores da floresta (mateiros), os quais adotam nomes vernaculares (populares) na determinação das espécies, que por sua vez, apresentam divergêcias dos nomes científicos catalogados por taxonomistas. Tendo esta problemática como cenário de pesquisa, este trabalho propõe um modelo conceitual para suportar um referencial semântico que apoie o processo de identificação de espécies botânicas da Amazônia, com intuito de minimizar as divergências de conhecimento entre taxonomistas e mateiros, e consequentemente aumentar a acurácia do método de identificação. Para tal, são utilizados recursos semânticos (e.g. ontologia e vetores semânticos) na formalização do conhecimento capturado. Dois cenários de aplicação são usados para avaliar este trabalho, nomeadamente: (i) o cenário Inventário Florestal que utiliza como instrumento avaliativo o sistema especialista para identificação botânica por características; (ii) o cenário Imagem Madeira que utiliza como instrumento avaliativo o sistema especialista para classificação de imagem de madeira. Como parte dos resultados, estes cenários utilizam o reconhecimento de padrão no apoio à tomada de decisão usando ferramentas computacionais no auxílio ao processo de identificação de espécies florestais comercializadas na Amazônia, com taxas de acertos de 65% de reconhecimento em imagens de madeira. Por conseguinte conclui-se que o referencial semântico proposto neste trabalho contribui sobremaneira no âmbito ambiental, no que tange à produção de conhecimento sobre a Amazôni

Experimental Evaluation of Growing and Pruning Hyper Basis Function Neural Networks Trained with Extended Information Filter

In this paper we test Extended Information Filter (EIF) for sequential training of Hyper Basis Function Neural Networks with growing and pruning ability (HBF-GP). The HBF neuron allows different scaling of input dimensions to provide better generalization property when dealing with complex nonlinear problems in engineering practice. The main intuition behind HBF is in generalization of Gaussian type of neuron that applies Mahalanobis-like distance as a distance metrics between input training sample and prototype vector. We exploit concept of neuron’s significance and allow growing and pruning of HBF neurons during sequential learning process. From engineer’s perspective, EIF is attractive for training of neural networks because it allows a designer to have scarce initial knowledge of the system/problem. Extensive experimental study shows that HBF neural network trained with EIF achieves same prediction error and compactness of network topology when compared to EKF, but without the need to know initial state uncertainty, which is its main advantage over EKF