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Tipo de Mídia:
Texto
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Formato:
.pdf
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Tamanho:
656,87
KB
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Título: |
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Geração genética de classificador fuzzy intervalar do tipo-2 |
Autor: |
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Adinovam Henriques de Macedo Pimenta
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Categoria: |
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Teses e Dissertações |
Idioma: |
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Português |
Instituição:/Parceiro |
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[cp] Programas de Pós-graduação da CAPES
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Instituição:/Programa |
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UFSCAR/CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
Área Conhecimento |
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CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
Nível |
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Mestrado
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Ano da Tese |
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2009 |
Acessos: |
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213 |
Resumo |
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O objetivo deste trabalho é estudar, expandir e avaliar o uso de conjuntos fuzzy intervalares tipo-2 na representação do conhecimento em sistemas de inferência fuzzy, mais especificamente para os classificadores fuzzy, bem como sua geração automática a partir de conjuntos de dados, por meio de algoritmos genéticos. Esse trabalho investiga o uso de tais conjuntos com enfoque na questão de balanceamento entre o acréscimo de custo da representação e os ganhos em interpretabilidade e precisão, ambos decorrentes da complexidade de representação e processamento dos conjuntos fuzzy intervalares do tipo-2. Com este intuito, foi proposto e implementado um modelo evolutivo composto por três etapas. Na primeira etapa á gerada a base de regras, na segunda é otimizada a base de dados e, por fim, na terceira etapa o número de regras da base gerada é otimizado. O modelo desenvolvido foi avaliado em diversos conjuntos de dados benchmark e os resultados obtidos foram comparados com outros dois classificadores fuzzy, sendo um deles gerados pelo mesmo modelo, porém, utilizando conjuntos fuzzy do tipo-1 e, o outro, gerado pelo método de Wang&Mendel. Métodos estatísticos de comparação usualmente aplicados em contextos semelhantes mostraram aumento significativo na taxa de classificação do classificador fuzzy intervalar do tipo-2 gerado pelo modelo em relação aos outros dois classificadores utilizados para comparação. |
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