ANÁLISE DAS REDES NEURAIS COMPLEXAS NA DETECÇÃO DE ESPÍCULAS E PISCADAS EM SINAIS DE EEG 

A Autora apresenta ao longo da obra, um estudo com objetivo de analisar a capacidade da rede CMLP de separar as espículas das piscadas em sinais de EEG (Eletroencefalograma). A opção de utilizar a rede MLP (Perceptron Multicamadas) com algoritmo backpropagation-complexo para a verificação, está baseada em fatos como: (a) A média da velocidade de aprendizado da MLP com algoritmo backpropagation complexo

é superior à velocidade média de aprendizado da rede MLP com algoritmo

backpropagation-real. (b) O número de pesos e bias necessários para a MLP com algoritmo backpropagation-complexo fica em torno da metade daqueles necessários na MLP com backpropagation-real. (c) Alguns valores matemáticos reais são melhor entendidos quando considerados no plano complexo, pois considera-se um maior número de informações, que não seriam levadas em conta no plano real.