Implementação e desenvolvimento de técnicas de descoberta de conhecimento e tratamento de incerteza com ênfase na teoria de conjuntos aproximados

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dc.contributor.advisor1Uchôa, Joaquim Quinteiro
dc.contributor.referee1Oliveira, Mário Luiz Rodrigues de
dc.creatorFigueiredo, Matheus Garcia Barbosa de
dc.date.accessioned2015-05-07T20:54:37Z
dc.date.available2015-05-07T20:54:37Z
dc.date.issued2015-05-07
dc.date.submitted2003-12
dc.description.abstractSince 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.pt_BR
dc.description.resumoDesde 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.pt_BR
dc.identifier.citationFIGUEIREDO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/9377
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.titleImplementação e desenvolvimento de técnicas de descoberta de conhecimento e tratamento de incerteza com ênfase na teoria de conjuntos aproximadospt_BR
dc.typeTCCpt_BR

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