Inferência em cadeias de salto com memória de alcance variável

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPinto, Douglas Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorPinto, Douglas Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorYaginuma, Karina Yuriko-
Autor(es): dc.contributorSouza, Márcio Watanabe Alves de-
Autor(es): dc.contributorValdes, Jaime Antonio Utria-
Autor(es): dc.contributorYaginuma, Karina Yuriko-
Autor(es): dc.contributorPinto, Douglas Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorYaginuma, Karina Yuriko-
Autor(es): dc.creatorMachado, Thaís de Almeida-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:29:30Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:29:30Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-28-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-28-
Data de envio: dc.date.issued2021-05-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/25457-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/751397-
Descrição: dc.descriptionSaber o quanto de informação do passado é relevante para predições é a principal motivação deste trabalho. Aqui são apresentadas as cadeias de salto com memória de alcance variável, processos a tempo contínuo que dependem de uma parte do passado que não é fixa, mas variável – chamada de contexto. Esses processos se caracterizam por possuir uma árvore probabilística de contextos imersa, definidas como sendo o conjunto de contextos ao qual é relevante retornar. São apresentados métodos de estimação para os parâmetros desse processo, e, em particular, é estudado de forma mais aprofundada o estimador definido para a árvore de contextos, similar ao Algoritmo Contexto, mas que além de levar em conta os estados ele também considera o tempo de permanência em cada estado. A fim de avaliar a sua performance, são realizadas simulações de amostras geradas a partir de diversos conjuntos de parâmetros diferentes, com o objetivo de verificar em que situações há uma maior taxa de acertos ou de erros do estimador em estimar a verdadeira árvore desses processos. Também é realizado um estudo acerca do comportamento do estimador em amostras com ruídos. Para isso são inseridos três tipos de ruídos nas amostras em três quantidades diferentes, e é realizada uma comparação do desempenho do estimador conforme as mudanças de cenário apresentadas.-
Descrição: dc.description55 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal Fluminense-
Publicador: dc.publisherNiterói-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectProcessos de salto-
Palavras-chave: dc.subjectTaxas de salto-
Palavras-chave: dc.subjectÁrvore de contextos-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo Contexto-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística-
Palavras-chave: dc.subjectSimulação-
Palavras-chave: dc.subjectSimulação por computador-
Palavras-chave: dc.subjectCadeia de Markov-
Palavras-chave: dc.subjectInferência estatística-
Título: dc.titleInferência em cadeias de salto com memória de alcance variável-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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