Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
CARVALHO, Marcos Alberto de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação
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| Departamento: |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1417
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Resumo: |
A Teoria dos Conjuntos Aproximados (TCA) trata, basicamente, da extração de conhecimento em bases de dados e torna possível a elaboração de modelos que auxiliem na tomada de decisões. O problema é que essas bases de dados muitas vezes possuem atributos contínuos sendo necessária a discretização desses antes da aplicação das técnicas da TCA. Os métodos clássicos realizam discretizações sem considerar a relação entre os atributos. Isso pode impedir a discretização consistente dificultando a identificação de informações supérfluas e impossibilitando a redução do volume de informações, como também pode inibir a obtenção de regras. Este trabalho apresenta um método de discretização de atributos contínuos utilizando Algoritmos Genéticos (AG). Os AG´s são utilizados para determinar os pontos de corte de cada atributo e obter uma discretização consistente. Nenhum método determinístico é utilizado para gerar pontos de corte para a população inicial, bem como qualquer outro tipo de préprocessamento do Sistema de Informação não discretizado. A população inicial é gerada aleatoriamente e, após gerações, evolui para soluções válidas. Os resultados obtidos mostram a efetividade do método de discretização proposto na aplicação das técnicas da TCA quando comparados com outros métodos de discretização. |
