UMA REDE NEURAL DE BASE RADIAL BASEADA EM COMPUTAÇÃO EVOLUCIONÁRIA Juliano F. da Mota a,c , Paulo H. Siqueira b,c , Luzia V. de Souza b,c e Adriano Vitor a,c a Departamento de Matemática, Universidade Estadual do Paraná - Campus de Campo Mourão,87303-100, Campo Mourão, PR, Brasil, http://www.fecilcam.br b Departamento de Expressão Gráfica, Universidade Federal do Paraná, Centro Politécnico, Jardim das Américas, 81531-970, Curitiba, PR, Brasil, http://www.degraf.ufpr.br c Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia, Universidade Federal do Paraná, Centro Politécnico, 81531-970, Curitiba, PR, Brasil, http://www.ppgmne.ufpr.br Palavras Chave: Redes Neurais de Base Radial, Computação Evolucionária, Classificação de Padrões. Resumo. Um dos problemas da modelagem de uma RBFNN - Radial Basis Neural Network, Rede Neural de Base Radial, consiste em determinar os pesos da camada de saída, geralmente representados por uma matriz retangular. Um inconveniente nesta fase é a necessidade da pseudo-inversão da matriz com os valores de ativação da camada intermediária. Esta operação, nos casos em que a quantidade de variáveis é grande ou os valores de ativação formam uma ma- triz mal condicionada, pode se tornar computacionalmente custosa ou pode ocasionar erros de arredondamento, fazendo com que o modelo não consiga classificar corretamente os padrões. Nesta pesquisa, são utilizados Algoritmos Genéticos de variáveis contínuas para determinar os pesos da camada de saída de uma RBFNN e também é feita uma comparação com o desempenho do método tradicionalmente utilizado, que é o da pseudo-inversão. A abordagem proposta con- siste em gerar matrizes de pesos aleatórios normalmente distribuídos, que são os indivíduos da população e aplicar os operadores genéticos de Michalewicz até que algum dos critérios de parada seja atingido. Foram testados quatro bancos de dados de classificação de padrões e os resultados apontam um acerto contido no intervalo 91–98%, no melhor caso e 58–63%, no pior caso. XXXII CILAMCE: Congresso Ibero Latino Americano de Métodos Computacionais em Engenharia 13 a 16 de novembro de 2011 - Ouro Preto - MG