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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: GPFIS: A GENERIC GENETIC-FUZZY SYSTEM BASED ON GENETIC PROGRAMMING Autor: ADRIANO SOARES KOSHIYAMA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR
RICARDO TANSCHEIT - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 26560
Catalogação: 08/06/2016 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS trabalho premiado
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26560@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26560@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26560
Resumo:
Título: GPFIS: A GENERIC GENETIC-FUZZY SYSTEM BASED ON GENETIC PROGRAMMING Autor: ADRIANO SOARES KOSHIYAMA
RICARDO TANSCHEIT - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 26560
Catalogação: 08/06/2016 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS trabalho premiado
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26560@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26560@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26560
Resumo:
Genetic Fuzzy Systems constitute an area that brings together Fuzzy
Inference Systems and Meta-Heuristics that are often related to natural
selection and genetic recombination. This area attracts great interest from
the scientific community, due to the knowledge discovery capability in
situations where the comprehension of the phenomenon under analysis is
lacking. It can also provides support to decision makers. This dissertation
aims at developing a new Generic Genetic Fuzzy System, called Genetic
Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). The main aspects of GPFIS
model are the components which are part of its Fuzzy Inference procedure.
This structure is basically composed of Multi-Gene Genetic Programming
and intends to: (i ) apply aggregation operators, negation and linguistic
hedges in a simple manner; (ii ) make use of heuristics to define the
consequent term most appropriate to the antecedent part; (iii ) employ a
defuzzification procedure that, driven by the fuzzification step and under
some assumptions, can provide a most accurate estimate. All these features
are contributions that can be extended to other Genetic Fuzzy Systems.
In order to demonstrate the general aspect of GPFIS, its performance
and the relevance of each of its components, several investigations have
been performed. They deal with Classification, Forecasting, Regression and
Control problems. By using the best configuration obtained for each of the
four problems, results are compared to other Genetic Fuzzy Systems and
models in the literature. Finally, applications of GPFIS actual cases in each
category is reported.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |