Filtragem linear e abordagem geométrica baseada em grafos para o ajuste de parâmetros e redução de complexidade de redes neurais RBF

O desempenho de redes neurais RBF depende da escolha dos parâmetros das funções de bases radiais que são normalmente definidas pelo usuário ou por métodos de validação. Neste trabalho são usadas informações geométricas da estrutura dos dados de entrada e um discriminante linear para selecionar os neurônios da camada escondida. A abordagem proposta mostrou resultados promissores sendo capaz de reduzir o número de neurônios da camada escondida comparada a outros métodos, assim reduzindo também a complexidade das soluções.