CNM Example

 

Será mostrado um exemplo de construção do modelo neural combinatório utilizando a proposta de geração por contingência, que este programa implemanta.

Na tabela abaixo é exibido o arquivo de treinamento usado por Machado em sua proposta original, associando pacientes com doenças a sintomas. A base de treinamento é formada por quatro casos de pacientes que possuem a doença D1 ou D2 e que podem apresentar os sintomas S1, S2, S3 ou S4, ou combinação destes.

 

Nome

Sintoma

Doença

João

S1, S2, S3

D1

Diana

S1, S2, S4

D1

Maria

S1, S3, S4

D2

Pedro

S2, S3, S4

D2

Arquivo de treinamento usado no exemplo.

Com o uso do algoritmo de construção por contingência foram criados 22 neurônios na camada combinatória. Após a poda com pontos de corte um e dois, restaram apenas, dez e dois respectivamente, neuônios combinatoriais como pode ser observado na tabela a seguir.

 

Doença

Sintomas

Início

Acumuladores

Acc

Threshold

S1

S2

S3

S4

João

Diana

Maria

Pedro

1

2

D1

X

0

1

2

1

1

-

X

0

1

2

1

1

-

X

0

1

1

-1

-

-

X

X

0

1

2

2

2

2

X

X

0

1

1

0

-

-

X

X

0

1

1

0

-

-

X

X

X

0

1

1

1

1

-

X

0

1

-1

-

-

X

X

0

1

0

-

-

X

X

0

1

0

-

-

X

X

X

0

1

1

1

-

D2

X

0

1

1

-1

-

-

X

0

1

2

1

1

-

X

0

1

2

1

1

-

X

X

0

1

1

0

-

-

X

X

0

1

1

0

-

-

X

X

0

1

2

2

2

2

X

X

X

0

1

1

1

1

-

X

0

1

-1

-

-

X

X

0

1

0

-

-

X

X

0

1

0

-

-

X

X

X

0

1

1

1

-

Combinações geradas pelo algoritmo de geração por contingência.

Com as otimizações utilizadas neste modelo com relação ao uso de memória, foram criados apenas 14 neurônios na camada combinatória, com vários deles se ligando duas hipóteses de saída. E após a poda com os mesmos pontos de corte usados anteriormente, um e dois, também sobraram dez e dois neurônios respectivamente.