Metáforas biológicas combinadas para projeto de redes neurais artificiais

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação.A Computação Evolucionária (CE) tem sido utilizada na área de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para evolução de três grandes constituintes: pesos das conexões, arquiteturas e regras de aprendizado. A evolução de arquiteturas possibilita o projeto automático de Redes Neurais Artificiais (RNAs), permitindo adapta-las para diferentes tarefas sem a intervenção humana. O objetivo desta pesquisa é introduzir uma metodologia a mais plausível biologicamente, que permita gerar RNAs com boa capacidade de generalizção, pequeno erro e grande tolerância a ruídos. Para isso três metáfora biológicas foram usadas: Algoritmos Genéticos, Sistemas de Lindenmayer e RNAs. Testou-se quatro classes de problemas: XOR, paridade, problema das lâmpadas e botões e as linguagens de Tomita. O método é superior em relação aos outros, pois aumenta o paralelismo implícito do algoritmo genético e pelos aspectos de plausibilidade biológica. O sistema gera arquiteturas mínimas satisfatórias que resolvem determinadas tarefas, reduzindo os custos de projeto e aumentando o desempenho das redes neurais obtidas. Finalmente sugerem-se estratégias racionais que podem fornecer uma eficiência adicional ao algoritmo genético tradicional

Biomedizinische Relevanz der quantitativen EEG-Analyse

Die vorliegende Arbeit stellt eine Zusammenfassung der bisherigen EEG-Publikationen und Ergebnisse des Verfassers dar. Das Ziel der Dissertation besteht darin, die Möglichkeiten und biomedizinische Relevanz der rechnergestützten EEG-Analyse exemplarisch aufzuzeigen. Dies erfolgt mit geeigneten Methoden der Signalverarbeitung, Nachrichtentechnik, Informationstheorie, Mustererkennung, Chaostheorie und Statistik an Hand von EEG-Daten aus verschiedenen Forschungsbereichen. Dabei werden quantitative EEG-Veränderungen, insbesondere in Abhängigkeit von dem Alter, der Vigilanz, den Schlafstadien, dem Menstruationszyklus, der Intelligenz sowie entwicklungsneurologischen Störungen, speziell beim Down Syndrom, untersucht und z. Teil hochsignifikante Ergebnisse erzielt. Besonderer Schwerpunkt wird auf die Analyse der zeitlichen Ordnung bzw. Rhythmizität des EEG-Signals mit Hilfe der Chaosanalyse gelegt, die eine signaltheoretisch bedeutende Alternative zur klassischen Spektralanalyse darstellt. Eine Störung dieser zeitlichen Ordnung kann einen prädiktiven Wert bei funktionellen Störungen des zentralen Hirnstammsystems haben. Es kann gezeigt werden, dass die diagnostische Aussagekraft des EEGs durch den Einsatz der rechnergestützten EEG-Analyse wesentlich erhöht wird. Insbesondere bei morphologischen und funktionellen Störungen des ZNS können die maschinellen EEG-Parameter als ergänzende Faktoren zur Diagnosefindung herangezogen werden. Somit tragen die Parameter der automatischen EEG-Analyse zu einer erheblich differenzierten Betrachtungsweise des EEG bei und eröffnen zusätzliche diagnostische, therapeutische und verlaufsbeurteilende Perspektiven für die klinische Elektroenzephalographie

Temporal Structure of Neural Activity and Modelling of Information Processing in the Brain

this paper, we consider several hypotheses which have been put forward to explain the role of temporal structure of neural activity for information processing. We describe neural networks that have been developed in support of these hypotheses and whose analysis reveals what kind of model neurons or neural assemblies are suitable and how their interaction should be organised to implement different types of information coding and processing. Neuronal Codin