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Este livro faz uma revisÆo de alguns tipos de rede neurais ART, apresentando mais detalhadamente a estrutura, o fluxograma e algoritmo, além de apresentar uma nova rede neural: ART-ARTMAP Fuzzy Euclidiana com Treinamento Continuado. Esta arquitetura apresenta três diferenciais em rela‡Æo a outras já utilizadas para abordar tal problema: (1) a rede é iniciada com apenas um neurônio ativado e vai se expandindo durante todo o treinamento/análise, (2) possui um módulo de treinamento continuado e (3) possui um módulo de detec‡Æo de intruso. No primeiro diferencial, a rede é iniciada com um neurônio e vai se expandindo de acordo com a aquisi‡Æo de conhecimento, isto faz com que esta se torne muito mais rápida e que o gasto computacional se torne mínimo. Com o módulo de treinamento continuado, a rede neural consegue armazenar novos dados sem a necessidade de realizar o retreinamento. Já o módulo de detec‡Æo de intruso faz com que, ao ser apresentada à rede uma configura‡Æo "estranha", a rede execute um treinamento específico para que esta configura‡Æo, com um número mínimo de entradas, seja incorporada definitivamente à rede neural.

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Graduada em Matemática pela FCT/UNESP, Mestrado em Matemática pelo ICMC/USP, doutorado pela FEIS/UNESP. Atualmente é professora adjunta da Universidade Federal de Alfenas. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Análise Funcional, e na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Redes Neurais Artificiais, em especial as redes ART.

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