Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Cruz, Dávila Patrícia Ferreira
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| Orientador(a): |
Silva, Leandro Nunes de Castro
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Presbiteriana Mackenzie
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24377
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Resumo: |
Com a popularização da Internet, o avanço dos dispositivos eletrônicos e a facilidade de armazenamento, o volume de dados armazenados e disponibilizados por empresas de diversos ramos tem aumentado rapidamente. Com isso, torna-se necessária a utilização de técnicas avançadas capazes de extrair desses dados informações úteis e conhecimentos que, na maioria das vezes, estão implícitos. Nesse contexto, a Mineração de Dados tem sido alvo de diversas pesquisas por prover um conjunto de técnicas inteligentes para a exploração de grandes volumes de dados. O presente projeto visa à investigação e desenvolvimento de novos algoritmos inspirados no comportamento coletivo das colônias de abelhas para aplicação em problemas complexos de classificação e agrupamentos de dados, que são importantes tarefas da Mineração de Dados. Mais especificamente, esse projeto propõe adaptações de um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de abelhas, sua aplicação em problemas de agrupamento de dados e para o posicionamento de centros de redes neurais do tipo RBF. Os resultados experimentais em bases de dados da literatura mostraram a viabilidade e benefícios das propostas, tanto para problemas de agrupamento, quanto para problemas de classificação. |
