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UM ESTUDO SOBRE A VIOLÊNCIA EM GRANDES METRÓPOLES UTILIZANDO UM TRATAMENTO DAS VARIÁVEIS VIA REDES NEURAIS MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS

Martins, Isnard T. ; Martins, Edgard T. ;

Artigo:

Este ensaio oferece uma classificação da violência nas capitais brasileiras, tratando índices de homicídios relacionados com a população, agrupando os resultados processados por meio de redes neurais. Os dados-fonte compreendem indicadores de homicídios por 100.000 mil habitantes, referentes às capitais brasileiras, editados pelo Ministério da Saúde (ano 2000) e os índices demográficos divulgados pelo IBGE (ano 2003). A visão final do estudo será o resultado do tratamento das variáveis processadas via rede neural, utilizando uma arquitetura SOM (Self Organized Method) Aprendizado Competitivo, agrupando as capitais em quatro clusters. Foi desenvolvido um método para extração de amostras organizacionais plotadas em espaço trigonométrico, complementado por algoritmo de classificação de estruturas que utilizam modelos de redes neurais com aprendizado não supervisionado SOM.

Artigo:

This paper provides a classification of violence in Brazilian cities, treating homicide rates related to population, grouping processed using neural networks results. The source data include indicators of homicides per 100,000 inhabitants, referring to the Brazilian capitals, edited by the Ministry of Health (2003) and demographic indexes disclosed by the IBGE (2010). The ultimate vision of the study will be the result of treatment of the variables processed via neural network, using SOM (Self Organized Method) Competitive Learning architecture, gathering the capitals in four clusters. An original method to extract organizational samples plotted on trigonometric space was used.

Palavras-chave: Redes Neurais, Aprendizado Competitivo, Pesquisa Operacional, Neural Networks,

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/marine-spolm2014-126677

Referências bibliográficas
  • [1] HAUCK, R.V. H. et al. Using coplink to analyze criminal-justice data. IEEE Computer 35 (3), p. 30-37, 2002.
  • [2] HAYKIN, S. Neural networks: a comprehensive foundation. Macmillan College Publishing Company: USA, 2008.
  • [3] ______. Redes neurais, princípios e prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
  • [4] HOLLMEN, J. et al. Process modeling using the self-organizing map. Integrated Computer-Aided Engineering Journal IOS Press, 1999.
  • [5] KIANG, Melody. Extending the Kohonen self-organizing map networks for clustering analysis. Computational Statistics Andamp; Data Analysis, 38, p. 161-180, 2001.
  • [6] KOHONEN, T. The basic som: self-organizing maps. Springer Berlin Heidelberg, p. 105-176, 2001.
  • [7] ______. Self-organization maps. Berlin: Springer-Verlag, 1995.
  • [8] MARTINS, Isnard. Software visual som - competitive learning: redes neurais. DEI, PUC, Rio de Janeiro, 2005/2006/2009.
  • [9] ______. Descoberta de conhecimento em históricos criminais: algoritmos e sistemas. 2003. Monografia (Tese de Doutorado – Engenharia Industrial) – PUC, Rio de Janeiro.
  • [10] VELASCO, Marley. Redes neurais – notas. ICA Núcleo de Pesquisa em Inteligência Computacional Aplicada, PUC, Rio de Janeiro, 2005.
  • [11] VESANTO, J.; ALHONIEMI, E. Clustering of the self-organizing map. IEEE Trans. Neural Networks, 11, p. 586-600, 2000.
  • [12] XU, Jennifer; CHEN, H. Fighting organized crimes: using shortest-path algorithms to identify associations in criminal networks. Decision Support System, 38, p. 473-487, 2004.
Como citar:

Martins, Isnard T.; Martins, Edgard T.; "UM ESTUDO SOBRE A VIOLÊNCIA EM GRANDES METRÓPOLES UTILIZANDO UM TRATAMENTO DAS VARIÁVEIS VIA REDES NEURAIS MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS", p. 660-671 . In: Anais do XVII Simpósio de Pesquisa Operacional e Logística da Marinha - SPOLM 2014. São Paulo: Blucher, 2014.
ISSN 2175-6295, ISBN: 2175-6295
DOI 10.5151/marine-spolm2014-126677

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