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De LCAD
Revisão de 10h59min de 25 de janeiro de 2008 por Claudine (discussão | contribs) (→‎Como realizar os experimentos)
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Resultados do VS

Os resultados preliminares do classificador Vector Space (VS) são mostrados na tabela abaixo.


Tabela 1.3

Desempenho do VS com o dicionario_110_sub+bh.csv. PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (term frequency (TF)) ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (inverse document frequency (TFIDF)); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no lexicon; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no lexicon.
EXP. Dados de Treino Dados de Teste Revisão

do SCAE

Desempenho

(1 - one-error)

Tabela Coluna Limites PT CGD PFS Tabela Coluna Limites Nível PT
1.3.1 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 20000 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 SUBCLASSE TF 253
1.3.2 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 20000 DADOS_BH_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 0 a 3280 SUBCLASSE TF 253
1.3.3 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 20000 DADOS_BH_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 253
1.3.4 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_BH_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a -

TF art. prep. 20000 DADOS_BH_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 253
1.3.5 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_BH_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a -

TF art. prep. 20000 DADOS_BH_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 CLASSE TF 253
1.3.6 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_BH_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a -

TF art. prep. 20000 DADOS_BH_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 GRUPO TF 253
1.3.7 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_BH_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a -

TF art. prep. 20000 DADOS_BH_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 DIVISÃO TF 253
1.3.8 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_BH_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a -

TF art. prep. 20000 DADOS_BH_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SEÇÃO TF 253



Tabela 1.2

Desempenho do VS com o DICIONÁRIO COMPLETO, que abrange cerca de 1,2 milhões de palavras. Para os experimentos 1.2.1 à 1.2.3, o lexicon é composto por 1366 palavras. Já para os experimentos 1.2.4 à 1.2.8, o lexicon é composto por 3392 palavras. PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (term frequency (TF)) ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (inverse document frequency (TFIDF)); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no lexicon; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no lexicon.
EXP. Dados de Treino Dados de Teste Revisão

do SCAE

Desempenho

(1 - one-error)

Tabela Coluna Limites PT CGD PFS Tabela Coluna Limites Nível PT
1.2.1 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 SUBCLASSE TF 236 99.07%
1.2.2 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 0 a 3280 SUBCLASSE TF 236 53.76%
1.2.3 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 236 57.22%
1.2.4 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 236 81.47%
1.2.5 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 CLASSE TF 236 84.28%
1.2.6 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 GRUPO TF 236 87.39%
1.2.7 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 DIVISÃO TF 236 91.16%
1.2.8 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SEÇÃO TF 236 93.60%


Resultados do WNN

Os resultados preliminares do classificador Weightless Neural Network (WNN) são mostrados nas tabelas abaixo.

Validação

Para ajustar os parâmetros do WNN, o conjunto de treino(-e-validação) foi dividido em um conjunto de treino, usado para construir indutivamente o categorizador, e um conjunto de validação, usado para avaliar o desempenho do categorizador na série de experimentos para otimização de parâmetros. A tabela abaixo descreve os conjuntos de treino e validação.

Conjuntos de treino e validação. PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (term frequency (TF)) ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (inverse document frequency (TFIDF)); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no lexicon; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no lexicon.

Exp. Dados de Treino Dados de Validação Revisão

do SCAE

Desempenho

(1 - one-error)

Tabela Coluna Limites Dicionário PT CGD PFS Tabela Coluna Limites Nível PT


2.1.4.v CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 819

subclasse TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 820 a 1640 SUBCLASSE TF 250 ver Figura 1
2.2.4.v CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 819

completo TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 820 a 1640 SUBCLASSE TF 250 ver Figura 2

As Figuras 1 e 2 apresentam os resultados dos experimentos de validação 2.1.4.v e 2.2.4.v, respectivamente, empregados para ajustar o número de neurônios e sinapses por neurônio do WNN. Esses gráficos mostram o desempenho do classificador em termos de (1 - one-error) em função do número de neurônios e sinapses por neurônio.

Figura 1: Resultados dos experimentos de validação 2.1.4.v
Figura 2: Resultados dos experimentos de validação 2.2.4.v

Tabela 2.2

Desempenho do WNN com o DICIONÁRIO COMPLETO, que abrange cerca de 1,2 milhões de palavras. A rede neural é configurada com 14x14 neurônios. Para os experimentos 2.2.1 à 2.2.3, o lexicon é composto por 1366 palavras e a rede neural é configurada com uma imagem 37x37 e 256 sinapses. Já para os experimentos 2.2.4 à 2.2.8, o lexicon é composto por 3392 palavras e a rede neural é configurada com uma imagem 59x58 e 512 sinapses. PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (term frequency (TF)) ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (inverse document frequency (TFIDF)); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no lexicon; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no lexicon.
Exp. Dados de Treino Dados de Teste Revisão

do SCAE

Desempenho

(1 - one-error)

Tabela Coluna Limites PT CGD PFS Tabela Coluna Limites Nível PT


2.2.1 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 SUBCLASSE TF 236 98.56%
2.2.2 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 0 a 3280 SUBCLASSE TF 236 63.03%
2.2.3 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 236 66.48%
2.2.4 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 236 72.70%
2.2.5 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 CLASSE TF 236 78.61%
2.2.6 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 GRUPO TF 236 84.16%
2.2.7 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 DIVISÃO TF 236 90.43%
2.2.8 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SEÇÃO TF 236 92.69%


Tabela 2.1

Desempenho do WNN. A rede neural é configurada com 14x14 neurônios. Para os experimentos 2.1.1 à 2.1.3, o lexicon é composto por 1367 palavras e a rede neural é configurada com uma imagem 37x37 e 256 sinapses. Já para os experimentos 2.1.4 à 2.1.8, o lexicon é composto por 1438 palavras e a rede neural é configurada com uma imagem 38x38 e 256 sinapses. PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (term frequency (TF)) ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (inverse document frequency (TFIDF)); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no lexicon; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no lexicon.

Exp. Dados de Treino Dados de Teste Revisão

do SCAE

Desempenho

(1 - one-error)

Tabela Coluna Limites PT CGD PFS Tabela Coluna Limites Nível PT


2.1.1 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 SUBCLASSE TF 78 98.48%
2.1.2 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 0 a 3280 SUBCLASSE TF 78 63.43%
2.1.3 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 78 66.48%
2.1.4 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 109 75.69%
2.1.5 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 CLASSE TF 122 79.59%
2.1.6 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 GRUPO TF 122 84.39%
2.1.7 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 DIVISÃO TF 122 88.90%
2.1.8 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SEÇÃO TF 122 92.32%



Resultados do WNN-COR

Os resultados preliminares do classificador Weightless Neural Network with Data Correlation (WNN-COR) são mostrados na tabela abaixo.

Tabela 3.2

Desempenho do WNN_COR com o DICIONÁRIO COMPLETO, que abrange cerca de 1,2 milhões de palavras.A rede neural é configurada com 14x14 neurônios. Para os experimentos 3.2.1 à 3.2.3, o lexicon é composto por 1366 palavras e a rede neural é configurada com uma imagem 37x37 e com 256 sinapses. Já para os experimentos 3.2.4 à 3.2.8, o lexicon é composto por 3392 palavras e a rede neural é configurada com uma imagem 59x58 e com 512 sinapses. PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (term frequency (TF)) ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (inverse document frequency (TFIDF)); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no lexicon; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no lexicon.
Exp. Dados de Treino Dados de Teste Revisão

do SCAE

Desempenho

(1 - one-error)

Tabela Coluna Limites PT CGD PFS Tabela Coluna Limites Nível PT


3.2.1 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 SUBCLASSE TF 236 98.56%
3.2.2 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 0 a 3280 SUBCLASSE TF 236 63.24%
3.2.3 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 236 66.48%
3.2.4 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 236 77.82%
3.2.5 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 CLASSE TF 236 80.56%
3.2.6 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 GRUPO TF 236 77.39%
3.2.7 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 DIVISÃO TF 236 81.47%
3.2.8 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SEÇÃO TF 236 85.37%


Tabela 3.1

Desempenho do WNN-COR. PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (term frequency (TF)) ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (inverse document frequency (TFIDF)); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no lexicon; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no lexicon.
Exp. Dados de Treino Dados de Teste Revisão

do SCAE

Desempenho

(1 - one-error)

Tabela Coluna Limites PT CGD PFS Tabela Coluna Limites Nível PT


3.1.1 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 SUBCLASSE TF 110 98.65%
3.1.2 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 0 a 3280 SUBCLASSE TF 110 63.87%
3.1.3 CNAE_110_SUBCLASSE DESCRICAO_SUB 0 a 1182 TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 110 66.48%
3.1.4 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SUBCLASSE TF 110 80.18%
3.1.5 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 CLASSE TF 122 81.59%
3.1.6 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 GRUPO TF 122 84.94%
3.1.7 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 DIVISÃO TF 122 90.43%
3.1.8 CNAE_110_SUBCLASSE

DADOS_VITORIA_SUB_110

DESCRICAO_SUB

OBJETO_SOCIAL

0 a 1182

0 a 1639

TF art. prep. 10000 DADOS_VITORIA_SUB_110 OBJETO_SOCIAL 1640 a 3280 SEÇÃO TF 122 93.29%



Como realizar os experimentos

Os experimentos são realizados considerando que o sistema SCAE esteja instalado. Para realizar os experimentos, siga os seguintes passos:

1. No diretório code/CORES/DB_CORE executar: 

make clean
make

2. Construir as tabelas do DB_CORE. No diretório code/CORES/DB_CORE/ existem arquivos .bat para construir as tabelas do DB_CORE. Normalmente, esses arquivos começam com a palavra build. Para maiores esclarecimentos consulte Criando tabelas no DB_CORE.

Para os experimentos que correspondem à tabela CNAE_110_SUBCLASSE-DESCRICAO_SUB rodar o seguinte script: 

./build_tables_subclasse_110.bat

Já para os experimentos que correspondem às tabelas CNAE_110_SUBCLASSE-DESCRICAO_SUB e DADOS_VITORIA_SUB_110-OBJETO_SOCIAL rodar o seguinte script 

./build_tables_subclasse_110_sub+vit.bat

Obs: A cada comando build para os cores que alterem a MAE (WNN_CORE e WNN_COR_CORE), recalcular a raiz quadrada do tamanho do lexicon para posterior edicao dos arquivos class_cnae.con. Após obtida a raiz quadrada, editar, no diretório scae/code/CORES/WNN_CORE ou scae/code/CORES/WNN_COR_CORE, os respectivos arquivos class_cnae.con nas seguintes linhas dos mesmos: 

   const IN_WIDTH	= 37;
   const IN_HEIGHT	= 37;
esse caso representa um lexicon de tamanho 1366, cuja funcao teto da raiz quadrada, 37, é o valor mais adequado para const IN_WIDTH e 
const IN_HEIGHT, de modo que o resultado da multiplicacao dessas constantes mais se aproxima do tamanho do lexicon.

A cada comando build para os cores que alterem a MAE (WNN_CORE e WNN_COR_CORE), usar como valor de const SYNAPSES a potência de 2 mais próxima e menor que aproximadamente 1/4 do tamanho do lexicon. 

  const SYNAPSES       = 256;
esse caso representa um lexicon de tamanho 1366. 1/4 desse valor aproximadamente é 342. A potência de 2 que mais se aproxima e é menor que esse valor
obtido é 256, o valor a ser preenchido.

3. Em code/CORES/DB_CORE, inicializar o servidor DB_CORE: 

./db_core init_server ports.cfg

4. Mudar as categorias (atributo Níveis das tabelas) em cada código fonte para cada "core", quando necessário (default é SUBCLASSE):

Em code/CORES/VS_CORE 

kdevelop vector_space.c &

Ou em code/CORES/WNN_CORE/class_cnae_user_functions 

kdevelop class_cnae_user_functions.c &

Ou em code/CORES/WNN_COR_CORE/class_cnae_user_functions 

kdevelop class_cnae_user_functions.c &

5. Experimentos:

5.1. Para realizar experimentos com o VS_CORE:

No diretório code/CORES/VS_CORE execute:

make clean
make
./vs_core

No diretório code/CORES/USER_INTERFACE execute o experimento, por exemplo: 

./experimento_1.1.1_train.bat
./experimento_1.1.1_test.bat

5.2. WNN_CORE

5.2.1. Para realizar experimentos com o WNN_CORE:

No diretório code/CORES/WNN_CORE execute:

make clean
make
./wnn_core

No diretório code/CORES/USER_INTERFACE execute o experimento, por exemplo: 

./experimento_2.1.1_train.bat
./experimento_2.1.1_test.bat

5.2.2. Para realizar os experimentos de validação com o WNN_CORE, com o objetivo de ajustar o número de neurônios e sinapses por neurônios:

No diretório code/CORES/WNN_CORE, edite o arquivo class_cnae.con, e atribua o valor XXX para a constante NL_WIDTH, YYY para NL_HEIGHT e ZZZ para SYNAPSES: const NL_WIDTH = XXX; const NL_HEIGHT = YYY; const SYNAPSES = ZZZ; Esses valores serão alterados automaticamente pelo script dos experimentos de validação. <p>Ainda no arquivo class_cnae.con, altere o valor das constantes IN_WIDTH e IN_HEIGHT, de forma que o resultado da multiplicação dessas constantes seja o inteiro maior do que (e mais próximo de) o tamanho do lexicon: const IN_WIDTH = 38; const IN_HEIGHT = 38; No exemplo acima, o lexicon tem 1438 palavras. <p>No diretório code/CORES/USER_INTERFACE, dispare a série de experimentos de validação:

 ./experiment_2.1.4.v.bat > experiment_2.1.4.v.out

Para gerar o gráfico experiment_2.1.4.v.eps com os resultados, execute:

 awk '{if ($1=="NL_WIDTH=")printf("%s %s %s ",$2,$4,$6); if ($13=="HIT")printf("%s\n",$16)}' experiment_2.1.4.v.out > experiment_2.1.4.v.dat
 gnuplot experiment_2.1.4.v.gp

5.3. Para realizar experimentos com o WNN_COR_CORE:

No diretório code/CORES/WNN_COR_CORE execute:

make clean
make
./wnn_cor_core

No diretório code/CORES/USER_INTERFACE execute o experimento, por exemplo: 

./experimento_3.1.1_train.bat
./experimento_3.1.1_test.bat
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