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Título: SÍNTESE AUTOMÁTICA DE SISTEMAS DE INFERÊNCIA FUZZY PARA CLASSIFICAÇÃO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JORGE SALVADOR PAREDES MERINO

Colaborador(es):  RICARDO TANSCHEIT - Orientador
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Coorientador
Número do Conteúdo: 27007
Catalogação:  25/07/2016 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=27007@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27007@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27007

Resumo:
Hoje em dia, grande parte do conhecimento acumulado está armazenado em forma de dados. Para muitos problemas de classificação, tenta-se aprender a relação entre um conjunto de variáveis (atributos) e uma variável alvo de interesse. Dentre as ferramentas capazes de atuar como modelos representativos de sistemas reais, os Sistemas de Inferência Fuzzy são considerados excelentes com respeito à representação do conhecimento de forma compreensível, por serem baseados em regras linguísticas. Este quesito de interpretabilidade linguística é relevante em várias aplicações em que não se deseja apenas um modelo do tipo caixa preta, que, por mais precisão que proporcione, não fornece uma explicação de como os resultados são obtidos. Esta dissertação aborda o desenvolvimento de um Sistema de Inferência Fuzzy de forma automática, buscando uma base de regras que valorize a interpretabilidade linguística e que, ao mesmo tempo, forneça uma boa acurácia. Para tanto, é proposto o modelo AutoFIS-Class, um método automático para a geração de Sistemas de Inferência Fuzzy para problemas de classificação. As características do modelo são: (i) geração de premissas que garantam critérios mínimos de qualidade, (ii) associação de cada premissa a um termo consequente mais compatível e (iii) agregação de regras de uma mesma classe por meio de operadores que ponderem a influência de cada regra. O modelo proposto é avaliado em 45 bases de dados benchmark e seus resultados são comparados com modelos da literatura baseados em Algoritmos Evolucionários. Os resultados comprovam que o Sistema de Inferência gerado é competitivo, apresentando uma boa acurácia com um baixo número de regras.

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