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Título: Clusterização de dados usando algoritmos imunoinspirados
Autor(es): Leão, Antonio Augusto Conti Fernandes
Orientador: Uchôa, Joaquim Quinteiro
Membro da banca: Toledo, Cláudio Fabiano Motta
Esmin, Ahmed Ali Abdala
Assunto: Mineração de dados
Algoritmos imunoinspirados
Inteligência artificial
Data de Defesa: 16-Nov-2010
Data de publicação: 2015
Referência: LEÃO, A. A. C. F. Clusterização de dados usando algoritmos imunoinspirados. 2010. 53 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.
Resumo: Este trabalho tem como objetivo apresentar o CAIS (Clustering with Artificial Imumune System), um algoritmo inspirado no funcionamento do sistema imune para a resolução do problema da clusterização de dados. O algoritmo é baseado na teoria da rede imunológica e tem o algoritmo aiNet como inspiração. Para o seu desenvolvimento, foi utilizado o framework AISF (Artificial Immune System Framework), um conjunto de classes e funções em Python para a implementação de algoritmos imunoinspirados. Para testar a validade do algoritmo, ele foi avaliado utilizando-se de base de dados textuais e observando seu potencial de classificação dos dados.
Abstract: This paper aims to present the CAIS (Clustering with Artificial Imumune System), an algoritm inspired on the immune system for the resolution of the clustering problem. The algoritm is based on Immune Network, using the aiNet algoritm as inspiration. For the development, it uses the AISF (Artificial Immune System Framework), a collection of classes and functions in Python. To evaluate the algoritm, it was tested using a text database and observing the potential of the data classification.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5094
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Monografias)

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