Esse trabalho mostra detalhes de implementação de uma biblioteca Python para análise de similaridade de ângulos. A estratégia tomada foi converter os ângulos em números complexos equivalentes e usar uma função de similaridade para números complexos, denominada correntropia complexa.

É notória a distância entre a linguagem popular e a linguagem técnica do Direito. Nesse sentido, é difícil para um não especialista em Direito identificar qual subárea na qual seu problema se enquadra e, a partir disso, escolher um advogado especialista nesta temática. Pensando nesse obstáculo, este trabalho apresenta um classificador de textos escritos em linguagem popular para uma subárea do Direito. O Processamento de Linguagem Natural foi aplicado em textos minerados da internet para treinar uma rede neural que foi capaz de distinguir, a princípio, três áreas do Direito: Direito da Família, Consumidor e do Trabalho. Os resultados mostram uma acurácia alta para o classificador desenvolvido.

Recent studies have demonstrated that correntropy is an efficient tool for analyzing higher-order statistical moments in nonGaussian noise environments. Although correntropy has been used with complex data, no theoretical study was pursued to elucidate its properties, nor how to best use it for optimization. This paper presents a probabilistic interpretation for correntropy using complex-valued data called complex correntropy. A recursive solution for the maximum complex correntropy criterion (MCCC) is introduced based on a fixed point solution. This technique is applied to a simple system identification case study, and the results demonstrate prominent advantages when compared to the complex recursive least squares (RLS) algorithm. By using such probabilistic interpretation, correntropy can be applied to solve several problems involving complex data in a more straightforward way. Keywords: complex-valued data correntropy, maximum complex correntropy criterion, fixed-point algorithm.

Anais do Encontro Nacional de Modelagem Computacional e Encontro de Ciência e Tecnologia dos Materiais (978-65-272-0154-0) - Abordagem Fixed Forced Detection Na Aceleração De Simulações Tomograficas Utilizando O Código Gate

The use of correntropy as a similarity measure has been increasing in different scenarios due to the well-known ability to extract high-order statistic information from data. Recently, a new similarity measure between complex random variables was defined and called complex correntropy. Based on a Gaussian kernel, it extends the benefits of correntropy to complex-valued data. However, its properties have not yet been formalized. This paper studies the properties of this new similarity measure and extends this definition to positive-definite kernels. Complex correntropy is applied to a channel equalization problem as good results are achieved when compared with other algorithms such as the complex least mean square (CLMS), complex recursive least squares (CRLS), and least absolute deviation (LAD).