Funções mistura generalizada e aplicações

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Farias, Antonio Diego Silva
• Orientador(a): Santiago, Regivan Hugo Nunes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Funções de Agregação; Funções de pré-agregação; Funções OWA; Integrais de Choquet; Lógica Fuzzy; Funções Mistura; Funções Mistura Generalizada; Funções Mistura Generalizada Limitada; t-normas; t-conormas; Funções DYOWA; Ordens Parciais; Reticulados; Redução de imagens; Comitês classificadores
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25885

Na literatura é bastante comum encontrar problemas que necessitam de mecanismos eficazes em realizar a tarefa de combinar entradas de uma mesma natureza em um valor do mesmo tipo que as entradas. As funções de agregação, como as “Médias Ponderadas Ordenadas” (Ordered Weighted Averaging - OWA), são modelos matemáticos eficientes em resolver esses problemas. Entretanto, outros tipos de funções, que não necessitam da condição de monotonicidade obrigatória para as funções de agregação, também podem ser utilizadas, como por exemplo, as “Pré-agregações” (Pre-aggregations), as funções “Mistura (Mixture) e “Mistura Generalizada” (Generalized Mixture - GM). Neste trabalho, apresenta-se um estudo detalhado sobre as funções mistura generalizada, que são uma ampliação do conceito de função OWA e diferentemente das OWAs, possuem pesos capazes de se adaptar a cada vetor de entradas dessa função. Além disso, propõe-se uma extensão para as funções mistura generalizada denominadas funções “Mistura Generalizada Limitada” (Bounded Generalized Mixture - BGM).Em continuidade, introduz-se algumas classes de funções de média ponderada com pesos dinâmicos e domínios de reticulados: as funções “OWA dinâmicas” (Dynamic Ordered Weighted Averaging - DYOWA), as funções OWA e OWA fundamentadas por ordens admissíveis e as funções “Reticulares de Mistura” - LGM. Por fim, apresenta-se duas aplicações para as funções mistura generalizada: um método de redução de imagens e uma estratégia de combinação de múltiplos algoritmos de comitês classificadores.