Nível
Graduação
Nome da disciplina
Métodos Morfológicos de Computação em Reticulados
Número de Créditos
4
Oferecimento
A Critério da Unidade
Pré-requisito
MS580
Ementa
Ordem parcial; reticulado completo; homomorfismos; operadores morfológicos algébricos; adjunção; morfologia matemática L-fuzzy; redes neurais morfológicas; memórias associativas em reticulados; medidas em reticulados; raciocínio em reticulados fuzzy; aplicações em processamento de imagens e inteligência computacional.
Conteúdo / Programa
1. Ordem parcial e reticulados completos. Homeomorfismos.<br><br>2. Adjunção e operadores morfológicos algébricos.<br><br>3. Conjuntos L-fuzzy e morfologia matemática L-fuzzy.<br><br>4. Redes neurais morfológicas.<br><br>5. Memórias associativas em reticulados.<br><br>6. Medidas em reticulados.<br><br>7. Raciocínio em reticulados fuzzy.<br><br>8. Aplicações em processamento de imagens e inteligência computacional.
Referência Bibliográfica
[1] Garrett Birkhoff. Lattice Theory. Colloquium Publications: 25. American Mathematical Society, 3a ed., 1993.<br>[2] B. A. Davey e H. A. Priestley. Introduction to Lattices and Order. Cambridge University Press, 2a ed., 2002.<br>[3] Vassilis G. Kaburlasos e Gerhard X. Ritter. Computational Intelligence Based on Lattice Theory. Studies in Computational Intelligence: 67. Springer, 2007.<br>[4] Henk J. A. M Heijmans. Morphological Image Operators. Advances in Electronics and Electron Physics: Supplement 25. Academic Press, 1994.<br>[5] Hung T. Nguyen e E. Walker. A First Course in Fuzzy Logic. Chapman and Hall/CRC, 3a ed., 2006.<br>[6] Peter Sussner. Some approaches towards lattice computing in mathematical morphology and computational intelligence. Em Proceedings of 11th International FLINS Conference on Decision Making and Soft Computing, página L–18, João Pessoa, 2014.<br>[7] Peter Sussner, Mike Nachtegael, Tom Mélange, Glad Deschrijver, Estevão Esmi, e Etienne Kerre. Intervalvalued and intuitionistic fuzzy mathematical morphologies as special cases of L-fuzzy mathematical<br>morphology. J Math Imaging and Vis, 43:50–71, 2012.<br>[8] Marcos Eduardo Valle e Peter Sussner. Storage and recall capabilities of fuzzy morphological associative memories with adjunction-based learning. Neural Networks, 24(1):75–90, 2011.<br>[9] Estevão Esmi, Peter Sussner, e Sandra Sandri. Tunable equivalence fuzzy associative memories. Fuzzy Sets and Systems, 292:242–260, 2016.<br>[10] Vassilis G. Kaburlasos e Athanasios Kehagias. Fuzzy inference system (FIS) extensions based on the lattice theory. IEEE Transactions on Fuzzy System, 22(3):531–546, 2014.
Forma de Avaliação
Por nota e frequência
