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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentifierJ8LNKAN8RW/3E7UR2F
Repositorydpi.inpe.br/plutao/2013/05.31.19.25.16
Last Update2013:07.15.14.03.11 (UTC) administrator
Metadata Repositorydpi.inpe.br/plutao/2013/05.31.19.25.17
Metadata Last Update2018:06.04.23.39.09 (UTC) administrator
ISSN0103-4308
Labellattes: 8201805132981288 1 NegriSantDutr:2013:ApMoAp
Citation KeyNegriSantDutr:2013:ApMoAp
TitleAplicação de Modelos de Aprendizado Semissupervisionado na Classificação de Imagens de Sensoriamento Remoto
Year2013
Access Date2024, May 19
Type of Workjournal article
Secondary TypePRE PN
Number of Files1
Size2003 KiB
2. Context
Author1 Negri, Rogério Galante
2 Sant'Anna, Sidinei João Siqueira
3 Dutra, Luciano Vieira
Resume Identifier1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
Group1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Affiliation1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Author e-Mail Address1 rogerio@dpi.inpe.br
2
3 dutra@dpi.inpe.br
e-Mail Addressrogerio@dpi.inpe.br
JournalRevista de Informática Teórica e Aplicada
Volume20
Number2
Pages32-54
History (UTC)2013-05-31 21:38:07 :: lattes -> administrator :: 2013
2018-06-04 23:39:09 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
KeywordsAprendizado Semissupervisionado
Classificação de Imagens
Sensoriamento Remoto
AbstractNas mais diversas aplicações, a escassez de informação para o devido treinamento e utilização de métodos de Aprendizado de Máquina supervisionado é um problema persistente. Este fato motivou o desenvolvimento do paradigma de aprendizado semissupervisionado, que pode ser entendido como uma combinação de conceitos dos paradigmas supervisionado e não supervisionado. A maneira como o aprendizado é conduzido permite organizar os métodos semissupervisonados em diferentes modelos. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre diferentes modelos de aprendizado semissupervisionado. É também proposta uma versão semissupervisonada do método SVM, o qual alcançou melhor desempenho nas comparações realizadas. ABSTRACT: In many applications, the dearth of information to a proper training and use of supervised Machine Learning methods is a persistent problem. This fact led to the development of the semi-supervised learning paradigm. This paradigm can be understood as a combination of concepts of unsupervised and supervised paradigms. The way how the learning is conducted allows to organize the semi-supervised methods in different models. This paper presents a comparative study between different semisupervised learning models. It is also proposed a semi-supervised version of SVM, which achieved better performance in the comparisons made.
AreaSRE
Arrangement 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Aplicação de Modelos...
Arrangement 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Aplicação de Modelos...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Contentthere are no files
4. Conditions of access and use
data URLhttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3E7UR2F
zipped data URLhttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3E7UR2F
Languagept
Target File36371-153838-1-PB.pdf
User Groupadministrator
lattes
marciana
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Reader Groupadministrator
marciana
Visibilityshown
Archiving Policyallowpublisher allowfinaldraft
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Mirror Repositoryiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Citing Item Listsid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 2
URL (untrusted data)http://seer.ufrgs.br/rita/article/view/rita_v20_n2_p32
DisseminationPORTALCAPES
Host Collectiondpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notes
Empty Fieldsalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype
7. Description control
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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