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dc.creatorMonte-Mor, Juliana de Almeida-
dc.date.accessioned2015-04-29T00:22:31Z-
dc.date.available2015-04-29T00:22:31Z-
dc.date.issued2015-04-28-
dc.date.submitted2002-03-26-
dc.identifier.citationMONTE-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.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5561-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.titleParalelização de um método de aprendizado indutivo de máquina baseado na teoria de conjuntos aproximadospt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor-coUchôa, Joaquim Quinteiro-
dc.contributor.advisor1Albuquerque, Jones Oliveira de-
dc.contributor.referee1Cardoso, Olinda Nogueira Paes-
dc.description.resumoEste 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
Appears in Collections:PRG - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)



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