Método de identificação de transientes com abordagem possibilística, otimizado por algoritmo genético

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2001
Autor(a) principal: Almeida, José Carlos Soares de
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 Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Nuclear
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/6428
Resumo: This work develops a method for transient identification based on a possibilistic approach, optimized by Genetic Algorithm to optimize the number of the centroids of the classes that represent the transients. The basic idea of the proposed method is to optimize the partition of the search space, generating subsets in the classes, within a partition, defined as subclasses, whose centroids are able to distinguish the classes with the maximum correct classifications. The interpretation of the subclasses as fuzzy sets and the possibilistic approach provided a heuristic to establish influence zones of the centroids, allowing to achieve the "don't know" answer for unknown transients, that is, outside the training set.