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La classificazione di immagini telerilevate mediante reti neurali fuzzy Artmap: tecniche di apprendimento incrementale

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Anteprima della tesi: La classificazione di immagini telerilevate mediante reti neurali fuzzy Artmap: tecniche di apprendimento incrementale, Pagina 5
necessari alla rete neurale per rappresentare un certo insieme di patterns) con una perdita di
capacità di generalizzazione contenuta (5.3).
Nel sesto capitolo, "Risultati sperimentali", viene analizzato l'utilizzo della rete neurale fuzzy ARTMAP
in applicazioni di classificazione supervisionata di alcune immagini telerilevate (6.1). 
In  6.2  vengono  presentate  le  tecniche  generali  peculiari  delle  reti  neurali  fuzzy  ARTMAP  a  scopo  di
classificazione supervisionata. 
In 6.3 sono attuate alcune sperimentazioni sull'apprendimento delle singole immagini e sono confrontati i
risultati ottenuti con quelli prodotti da altre reti neurali. 
In 6.4 vengono discusse le sperimentazione di apprendimento incrementale su una sequenza di immagini
multitemporali,  verificando  la  tecnica  delle  added  classes  in  un  problema  di  classificazione
multitemporale  dove sono introdotte  nuove classi informative;  la  tecnica del  similitude mapping  in  un
problema  di  riaddestramento  non  supervisionato  ed  in  tutti  gli  esperimenti  di  riaddestramento
sequenziale é stata sperimentata con successo la tecnica del tunable pruning. 
Infine  i  risultati  sperimentali  ottenuti  con  il  classificatore  fuzzy  ARTMAP  opportunamente  modificato
sono stati confrontati con quelli del classificatore incrementale RBF RSIA. 
Nel  settimo  capitolo  " Conclusioni "  si  delineano  i  vantaggi  e  le  limitazioni  delle  reti  neurali  fuzzy
ARTMAP utilizzate nella classificazione, si traggono le considerazioni finali sulle sperimentazioni fatte e
si delineano i possibili sviluppi futuri di utilizzo dei sistemi ART. 
Infine in "Riferimenti bibliografici" vengono riportati tutti i riferimenti di articoli studiati ed utilizzati per
questa dissertazione ed è fornito un elenco di siti web in qualche modo utili allo studio delle reti ART.  
  
  
 
1.4 Notazione e guida all'uso dell'ipertesto 
[c][n]
  
Il  documento  é  stato  scritto  in  forma  elettronica  ipertestuale  sperando  di  facilitare  al  lettore  la
navigazione tra  le  informazioni: Il  testo é "navigabile"  con un HTML browser  attraverso l'uso di links
che  permettono  di  scorrere  agevolmente  il  testo,  spostandosi  velocemente  tra  posizioni  distanti  nel
documento. Inoltre ogni titolo di capitolo é seguito da alcuni tasti-link (racchiusi tra parentesi quadrate)
per spostarsi agevolmente da un capitolo all'altro: il tasto [ i ] sposta la posizione corrente all'indice nella
posizione contestuale al capitolo stesso, il  tasto [c] sposta la posizione corrente all'inizio del capitolo di
livello più esterno, il  tasto [ n ]  sposta la posizione corrente all'inizio del capitolo successivo, il  tasto [p]
sposta la posizione corrente all'inizio del capitolo precedente. 
Sono stati  utilizzati  i  termini  tecnici  lasciandoli  scritti  in  lingua inglese (in  stile  corsivo).  Si  ritiene che
spesso  siano  maggiormente  evocativi  e  di  immediata  comprensione  i  termini  anglosassoni  originali
piuttosto  che  le  traduzioni  in  lingua  italiana.  Questa  considerazione  é  verificabile  sicuramente  nel
tentativo  di  tradurre  in  lingua  italiana  la  terminologia  usata  da  Steven  Grossberg  nell'analisi  di
meccaniche  ed  algoritmi  della  Adaptive  Resonance  Theory :  la  traduzione  in  italiano  corretto  risulta
difficilmente  comprensibile  ed  si  è  preferito  infine  lasciare  i  termini  anglosassoni  originali,  che  hanno
ormai un significato scientifico storico. 
Non  tutti  i  ricercatori  che  si  sono  occupati  delle  reti  ART  hanno  usato  le  stesse  convenzioni  di
terminologia per indicare stessi oggetti logici. Ho cercato laddove possibile di utilizzare la terminologia
proposta da G. Carpenter e S. Grossberg nei loro articoli ufficiali nelle riviste: Neural Network e IEEE
Transaction  on  Neural  Networks.  La  notazione  utilizzata  dai  ricercatori  di  Boston  spesso  non  é
"perfetta" da un un punto di vista  formale-matematico, ma si  ritiene che questa  terminologia sia ormai
diventata  uno  "standard"  ed  usarla  aumenti  la  chiarezza  e  la  comprensione  del  lettore.  si  è  cercato
laddove possibile di usare la stessa denominazione sintattica per indicare gli stessi oggetti semantici nelle
varie architetture descritte. 

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La classificazione di immagini telerilevate mediante reti neurali fuzzy Artmap: tecniche di apprendimento incrementale

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Informazioni tesi

  Autore: Giorgio Robino
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1998-99
  Università: Università degli studi di Genova
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Carlo Regazzoni
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 174

FAQ

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Parole chiave

apprendimento incrementale on-line
artificial intelligence
fuzzy artmap
incremental learning
pattern recognition
remote sensing
telerilevamento
reti neurali
teoria della risonanza adattiva
riconoscimento di immagini
immagini telerilevate

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