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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5057
Título: | Algoritmo de aprendizado de máquina e representação de incerteza em sistemas baseados em conhecimento sob a ótica de funções de pertinência aproximada |
Autor : | Bernardes, Junior Assis Barreto |
Primeiro orientador: | Uchôa, Joaquim Quinteiro |
Primeiro membro da banca: | Toledo, Cláudio Fabiano Mota Esmin, Ahmed Ali Abdala |
Palavras-chave: | Aprendizado de máquina Sistemas baseados em conhecimento Teoria de conjuntos aproximados Funções de pertinência aproximada Machine learning Knowledge-based systems Rough set theory Rough membership functions |
Data da defesa: | 9-Nov-2010 |
Data da publicação: | 2015 |
Referência: | BERNARDES, J. A. B. Algoritmo de aprendizado de máquina e representação de incerteza em sistemas baseados em conhecimento sob a ótica de funções de pertinência aproximada. 2010. 108 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010. |
Resumo: | A Teoria de Conjuntos Aproximados tem sido utilizada em várias áreas de pesquisa, principalmente naquelas relacionadas com representação de conhecimento e aprendizado de máquina. Este trabalho investiga a possibilidade do uso de funções de pertinência aproximada (uma extensão das funções de pertinência clássicas no contexto de conjuntos aproximados) para auxiliar e modelar a construção de algoritmos de aprendizado de máquina e representação de incerteza. |
Abstract: | The Rough Sets Theory has been used in various areas of research, especially those related to knowledge reasoning and machine learning. This work investigates the possibility of using rough membership functions (an extension of the classical membership functions in the context of rough sets) to help and model the construction of machine learning algorithms and representation of uncertainty. |
URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5057 |
Idioma: | pt_BR |
Aparece nas coleções: | PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso) |
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