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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SÍNTESE AUTOMÁTICA DE SISTEMAS DE INFERÊNCIA FUZZY PARA CLASSIFICAÇÃO Autor: JORGE SALVADOR PAREDES MERINO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RICARDO TANSCHEIT - ORIENTADOR
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 27007
Catalogação: 25/07/2016 Liberação: 15/08/2016 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:
Título: SÍNTESE AUTOMÁTICA DE SISTEMAS DE INFERÊNCIA FUZZY PARA CLASSIFICAÇÃO Autor: JORGE SALVADOR PAREDES MERINO
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 27007
Catalogação: 25/07/2016 Liberação: 15/08/2016 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.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |