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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/9377| Título: | Implementação e desenvolvimento de técnicas de descoberta de conhecimento e tratamento de incerteza com ênfase na teoria de conjuntos aproximados |
| Autor : | Figueiredo, Matheus Garcia Barbosa de |
| Primeiro orientador: | Uchôa, Joaquim Quinteiro |
| Primeiro membro da banca: | Oliveira, Mário Luiz Rodrigues de |
| Data da defesa: | Dez-2003 |
| Data da publicação: | 7-Mai-2015 |
| Referência: | FIGUEIREDO, M. G. B. Implementação e desenvolvimento de técnicas de descoberta de conhecimento e tratamento de incerteza com ênfase na teoria de conjuntos aproximados. 2003. 71 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2003. |
| Resumo: | Desde sua introdução, a Teoria de Conjuntos Aproximados (TCA) tem atraído, principalmente, o interesse de pesquisadores interessados em aprendizado de máquina e aquisição de conhecimento para sistemas especialistas, o que têm propiciado o surgimento de diversas extensões aos seus conceitos originais. O presente trabalho tem por objetivo apresentar um novo algoritmo, denominado ML-VPM, baseado em uma dessas extensões, o modelo de conjuntos aproximados de precisão variável. |
| Abstract: | Since its introduction, the Rough Sets Theory (RST) has mainly attracted the interest of researches interested in machine learning and knowledge aquisition for expert systems, which has allowed the sprouting of a lot of extensions to its original concepts. The current work aims to present a new algorithm, denominated ML-VPM, based on one of these extensions, the variable precision rough set model. |
| URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/9377 |
| Idioma: | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| MONOGRAFIA_Implementação_e_desenvolvimento_de_técnicas_de_descoberta_de_conhecimento_e_tratamento_de_incerteza_com_ênfase_na_teoria_de_conjuntos_aproximados.pdf | 475,51 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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