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dc.creatorKATO, Rodrigo Bentes-
dc.date.accessioned2013-01-14T18:15:00Z-
dc.date.available2013-01-14T18:15:00Z-
dc.date.issued2008-12-14-
dc.identifier.citationKATO, Rodrigo Bentes. Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa. 2008. Orientador: Roberto Célio Limão de Oliveira. 87 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2008. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/3314. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/3314-
dc.description.abstractSeveral of the traditional techniques of Data Mining have been applied successfully and others have some limitations. Both, in performance and the quality of knowledge generated. Recent research has shown that the techniques in the field of IA, such as GA and Fuzzy sets, can be used successfully. In this research we are interested in investigating the applicability of a hybrid combination of genetic algorithms and fuzzy sets to find rules in large and complex spaces. This paper presents a Genetic Algorithm (GA), using Fuzzy Logic, for coding, assessment and reproduction of chromosomes, looking for classifying data using extracted rules for the automatic way with the evolution of chromosomes. The Fuzzy Logic is used to make the rules clearer and closer to human language, using linguistic representations to identify continuous data.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2013-01-14T17:33:42Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ClassificacaoDadosUtilizando.pdf: 1117784 bytes, checksum: 44e9b4e473a61cec39eaf31d03ae8dfb (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-01-14T18:15:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ClassificacaoDadosUtilizando.pdf: 1117784 bytes, checksum: 44e9b4e473a61cec39eaf31d03ae8dfb (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2013-01-14T18:15:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ClassificacaoDadosUtilizando.pdf: 1117784 bytes, checksum: 44e9b4e473a61cec39eaf31d03ae8dfb (MD5) Previous issue date: 2008en
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pará-
dc.rightsAcesso Aberto-
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectLógica difusapt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectGenetic algorithmsen
dc.subjectData miningen
dc.subjectLogic fuzzyen
dc.subject-
dc.titleClassificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.publisher.countryBrasil-
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologia-
dc.publisher.initialsUFPA-
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS-
dc.contributor.advisor1OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4497607460894318-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7202920996985943-
dc.description.resumoVárias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica-
Aparece nas coleções:Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

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