Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Pasa, Leandro Antonio |
| Orientador(a): |
Costa, José Alfredo Ferreira |
| 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 EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21570
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Resumo: |
A quantidade de informações coletadas e armazenadas cresce a cada dia nas mais diversas áreas do conhecimento e técnicas de mineração de dados são aplicadas a estes conjuntos de dados com o objetivo de extrair conhecimento útil. A utilização de um ou outro algoritmo, ou o mesmo algoritmo com diferentes atributos pode levar a diferentes resultados, devido à diversidade dos conjuntos de dados. Na busca por soluções eficientes para este problema, foram desenvolvidos métodos de comitês de máquinas. Um comitê de máquinas é um conjunto de redes neurais trabalhando independentemente cujos resultados são combinados em uma única saída, alcançando uma melhor generalização do que cada uma das redes trabalhando separadamente. A proposta deste trabalho é desenvolver um novo método para comitês de mapas de Kohonen, em que a combinação (fusão) dos mapas seja ponderada por índices de validação de agrupamentos, que seja válido para combinação de mapas de tamanhos iguais e mapas de tamanhos diferentes. O algoritmo proposto foi testado em variados conjuntos de dados provenientes do repositório UCI e do Conjunto de Problemas Fundamentais de Agrupamento. As simulações computacionais demonstram que o método proposto neste trabalho é capaz de alcançar resultados promissores, conseguindo elevar a performance em comparação com um único mapa de Kohonen. |
