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Título: RANDOMFIS: UM SISTEMA DE CLASSIFICAÇÃO FUZZY PARA PROBLEMAS DE ALTA DIMENSIONALIDADE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): OSCAR HERNAN SAMUDIO LEGARDA

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
RICARDO TANSCHEIT - Coorientador
Número do Conteúdo: 28469
Catalogação:  20/12/2016 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=28469@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28469@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28469

Resumo:
Hoje em dia, grande parte do conhecimento acumulado está armazenada em forma de dados. Dentre as ferramentas capazes de atuar como modelos representativos de sistemas reais, os Sistemas de Inferência Fuzzy têm se destacado pela capacidade de fornecer modelos precisos e, ao mesmo tempo, interpretáveis. A interpretabilidade é obtida a partir de regras linguísticas, que podem ser extraídas de bases de dados bases históricas e que permitem ao usuário compreender a relação entre as variáveis do problema. Entretanto, tais sistemas sofrem com a maldição da dimensionalidade ao lidar com problemas complexos, isto é, com um grande número de variáveis de entrada ou padrões, gerando problemas de escalabilidade. Esta dissertação apresenta um novo algoritmo de geração automática de regras, denominado RandomFIS, especificamente para problemas de classificação, capaz de lidar com grandes bases de dados tanto em termos de número de variáveis de entrada (atributos) quanto em termos de padrões (instâncias). O modelo RandomFIS utiliza os conceitos de seleção de variáveis (Random Subspace) e Bag of Little Bootstrap (BLB), que é uma versão escalável do Bootstrapping, criando uma estrutura de comitê de classificadores. O RandomFIS é avaliado em várias bases benchmark, demostrando ser um modelo robusto que mantém a interpretabilidade e apresenta boa acurácia mesmo em problemas envolvendo grandes bases de dados.

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