Ottimizzazione Strutturale di Reti Neurofuzzy

Nella tesi sono stati scelti i modelli neurofuzzy come base di sviluppo di nuovi sistemi di modellamento che utilizzano anche le più recenti tecniche di ottimizzazione strutturale. In altre parole, la sintesi dei parametri del modello è integrata dalla determinazione automatica della complessità strutturale del modello stesso (ossia del numero dei suoi parametri), affinché ne sia massimizzata la capacità di generalizzazione. E’ bene precisare che, per ragioni di sintesi e di chiarezza espositiva, in questa tesi non sarà presentata tutta l’attività svolta nei tre anni di dottorato. Si è preferito concentrare l’attenzione su un particolare sistema di modellamento e sulla procedura di sintesi per esso realizzata, in modo tale da evidenziare i contributi più originali e significativi che hanno caratterizzato il lavoro di ricerca

Scale-Based Clustering with Latent Variables

The use of clustering systems is very important in those real-word applications where an efficient, both accurate and economical, representation of the data to be processed is necessary. When dealing with statistical models, such a problem is usually related to the estimate of their parameters in the Maximum Likelihood context. At this regard, we propose an EM-based algorithm that uses a hierarchical growing approach, based on a given splitting procedure, to determine in an efficient way the parameters of a mixture of Gaussian clusters. The splitting procedure and the determination of the correct number of clusters are based on a scale-based approach, which imitates the human perception of images. Moreover, each cluster is modelled by means of latent variables, which also ensure a local linear dimension reduction of the data being processed