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Título: Paralelização de um método de aprendizado indutivo de máquina baseado na teoria de conjuntos aproximados
Autor : Monte-Mor, Juliana de Almeida
Primeiro orientador: Albuquerque, Jones Oliveira de
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co: Uchôa, Joaquim Quinteiro
Primeiro membro da banca: Cardoso, Olinda Nogueira Paes
Data da publicação: 28-Abr-2015
Referência: 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.
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+.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5561
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções:PRG - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)



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