Implementação de uma abordagem para extração e otimização de Regras Fuzzy utilizando Sistemas Imunológicos Artificiais.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: CUNHA, João Roberto Del Ducca
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
Departamento: IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1508
Resumo: Esse trabalho de pesquisa apresenta um estudo analítico sobre a aplicabilidade e o potencial de uso de uma abordagem evolutiva denominada Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) no processo de Mineração de Dados (MD). Descreve o algoritmo AISFLO, que realiza a extração e a evolução de um sistema baseado em lógica fuzzy, composto pela base de regras e suas funções de pertinência, utilizando-se e um algoritmo de SIA de seleção clonal denominado GbCLONALG. Exemplos para a melhor compreensão desse algoritmo são apresentados. Detalha uma aplicação computacional que implementa o algoritmo CAISFLO, tanto em tarefas de classificação, quanto em tarefas de regressão. Ao final apresenta uma análise comparativa do algoritmo CAISFLO com outros algoritmos existentes na literatura. Em tarefas de classificação, o CAISFLO obteve resultados similares. Em tarefas de regressão, mostrou-se bem eficiente, dando uma precisão muito grande para o conjunto de dados testado.