Síntese de comitê de árvores de padrões fuzzy através da programação genética cartesiana em ambientes não estacionários

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Jorge, Patrícia Macedo da Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica
• Palavras-chave em Português: Electronic Engineering; Fuzzy systems; Structured programming; Data flow (Computers); Concept Drift; Fuzzy Pattern Trees; Cartesian Genetic Programming; Non-Stationary; Interpretability; Classification; Engenharia eletrônica; Sistemas difusos; Programação estruturada; Fluxo de dados (Computadores); Árvores de Padrões Fuzzy; Programação Genética Cartesiana; Não Estacionário; Interpretabilidade; Classificação; CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11758

A extração de dados em ambientes não estacionários requer técnicas diferentes das tradicionalmente utilizadas no aprendizado supervisionado. Aplicações como medição de temperatura por sensores, detecção de spam, previsão climática e preferência de compras de um consumidor são alguns dos exemplos de situações para as quais não é possível se supor que a distribuição dos dados não mudará no decorrer do tempo. Ambientes onde este cenário ocorre é caracterizado por mudanças denominadas concept drift. Neste trabalho é proposto um método baseado em um comitê de classificadores de árvores de padrões fuzzy, induzidos pela programação genética cartesiana, o qual deve ser capaz de se auto adaptar e manter o desempenho acurado, além de fornecer conhecimento de forma a auxiliar na tarefa de análise e interpretação dos dados. Para a execução dos experimentos foram analisadas bases de dados reais e artificiais com drifts distintos, alta dimensionalidade e diferentes balanceamentos entre as classes. Os resultados mostraram que o método é robusto e competitivo em comparação com outros da literatura.