Modelo de predição para análise comparativa de técnicas neuro-fuzzy e de regressão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Oliveira, Alessandro Bertolani
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: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Informática
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Informática
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
004
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/6389
Resumo: We investigate strategies to define prediction models for a quality parameter of an industrial process. We estimate this variable using computational intelligence and in special regression methods. The main contribution of this paper is the comparative analysis of heuristic training models to create the prediction system. We propose two main paradigms to obtain the system, machine learning and hybrid artificial neural networks. The resulting system is a prototype for the intelligent supervision of a real-time production process. Statistical tools are used to compare the performance of the regression based predictor and the neuro-fuzzy based predictor, considering the degree of adaptation of the system to the problem and its generalization ability.