Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5082
metadata.teses.dc.title: Estudo e adaptação da técnica de otimização por exame de partículas (pso) aplicada ao agrupamento e classificação em bases de dados textuais
metadata.teses.dc.creator: Araújo, Fernando Pereira Alves de
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Esmin, Ahmed Ali Abdala
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Toledo, Cláudio Fabiano Motta
Oliveira, Humberto César Brandão de
metadata.teses.dc.description.concentration: Inteligência computacional
metadata.teses.dc.subject: Otimização por enxame de partículas
Recuperação de informação
Classificação
Agrupamento
Base da dados textual
Particle swarm optimization
Information retrieval
Classification
Clustering
metadata.teses.dc.date.issued: 2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: ARAÚJO, F. P. A. de. Estudo e adaptação da técnica de otimização por exame de partículas (PSO) aplicada ao agrupamento e classificação em bases de dados textuais. 2008. 50 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.
metadata.teses.dc.description.resumo: Buscando aumentar a produtividade e comodidade de indivíduos, além de economia de tempo, a automatização de tarefas tornou-se essencial. Nessa linha de raciocínio, com o aumento das bases de dados pela geração e armazenamento de dados para análise e manuseio futuro, objetivamos nesse trabalho desenvolver e mostrar os resultados de uma técnica de otimização (Otimização por Enxame de Partículas - PSO) com duas novas funções de avaliação aplicada ao problema de agrupamento e classificação automática de bases de dados textuais.
metadata.teses.dc.description.abstract: In the way of improve individual’s productivity and convenience, besides reduction of time spent, task automation becomes essential. With growth of data bases size by encountering information and storing the correspondent data for future analysis and managing, this work goals to develop and show the results of a optimization technique (Particle Swarm Optimization - PSO) with two new function of avaliation applied to automatic textual databases clustering and classification problem.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5082
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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