Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2009 |
| Autor(a) principal: |
RISSINO, Silvia das Dores |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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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: Doutorado - Engenharia Elétrica
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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/123456789/1535
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Resumo: |
Os constantes avanços em tecnologia de informação possibilitam o armazenamento de grandes bases de dados históricas. O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia que descubra um conjunto mínimo de atributos relevantes com a garantia da manutenção das características das informações. O desenvolvimento da tese está baseado nos trabalhos dos mais importantes pesquisadores da área de Teoria de Conjuntos Aproximados e Lógica Paraconsistente. Pretende-se desenvolver uma metodologia de avaliação da relevância de atributos de grandes bases de dados, onde o resultado é a seleção de um conjunto mínimo de atributos relevantes, que represente o conhecimento embutido na base de dados, através do uso da Teoria de Conjuntos Aproximados. A identificação e classificação das incompletudes dos dados é realizada através da aplicação da Lógica Paraconsistente. A metodologia proposta proporciona a descoberta de um conjunto reduzido de atributos relevantes com dados classificados, que permita uma extração de conhecimento rápida e confiável. |
