Paralelização de um método de aprendizado indutivo de máquina baseado na teoria de conjuntos aproximados

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Monte-Mor, Juliana de Almeida	-
dc.date.accessioned	2015-04-29T00:22:31Z	-
dc.date.available	2015-04-29T00:22:31Z	-
dc.date.issued	2015-04-28	-
dc.date.submitted	2002-03-26	-
dc.identifier.citation	MONTE-MOR, J. A. Paralelização de um método de aprendizado indutivo de máquina baseado na teoria de conjuntos aproximados. 2002. 66 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2002.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5561	-
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.rights	acesso aberto	pt_BR
dc.title	Paralelização de um método de aprendizado indutivo de máquina baseado na teoria de conjuntos aproximados	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Uchôa, Joaquim Quinteiro	-
dc.contributor.advisor1	Albuquerque, Jones Oliveira de	-
dc.contributor.referee1	Cardoso, Olinda Nogueira Paes	-
dc.description.resumo	Este trabalho apresenta e avalia a paralelização de um método de Aprendizado de Máquina baseado na Teoria de Conjuntos Aproximados, chamado de RS1+. Esta teoria é um importante formalismo para a representação de conhecimento e tratamento de incerteza em Sistemas Baseados em Conhecimento ou Sistemas Especialistas. É apresentado o algoritmo paralelo que implementa os conceitos da Teoria de Conjuntos Aproximados na geração de regras a partir de uma tabela de exemplos, chamado de PRS1+.	pt_BR
Aparece nas coleções:	PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)

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Arquivo	Descrição	Tamanho	Formato
MONOGRAFIA_Paralelização_de_um_método_de_aprendizado_indutivo_de_máquina_baseado_na_teoria_de_conjuntos_aproximados.pdf		795,97 kB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir