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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Ramirez Pozo, Aurora Trinidad | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática | - |
Autor(es): dc.creator | Lopes, Fábio Mendonça | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-08-22T00:19:35Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-08-22T00:19:35Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011-02-08 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011-02-08 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011-02-08 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/1884/25094 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/25094 | - |
Descrição: dc.description | Resumo O presente trabalho teve como objetivo a obtenção e implementação de um algoritmo de geração de um classificador, no contexto da Mineração de Dados. Este classificador utilizou Algoritmos Genéticos (AGs). Alguns dos fundamentos que justificaram a escolha deste paradigma, foram baseados em sua grande capacidade em lidar com ruídos, dados inválidos ou imprecisos e, sua facilidade de adaptação frente à diferentes domínios de dados. A principal contribução do algoritmo projetado é a utilização de listas tabu restringindo o processo de seleção do AG. Esta restrição permite gerar um conjunto de regras potenciais para o classificador. Este tipo de estrategia foi proposta recentemente para trabalhar com funções multimodais e ainda não tinha sido avaliado seu comportamento no contexto de mineração de dados. Para análise da eficiência do algoritmo implementado foram realizados testes em cinco bases de dados, e os resultados comparados a 34 algoritmos classificadores. Posteriormente, foram realizados testes com adição de ruídos nas bases de dados. O algoritmo implementado demonstrou ser efeciente e robusto. A estratégia utilizada para manter a diversidade do AGs se mostrou válida, pois mesmo na utilização de populações menores, o algoritmo conseguiu manter sua precisão de classificação. A maior dificuldade encontrada no algoritmo foi o ajuste da medida de distância, parâmetro utilizado para as listas Tabu, o que afetou diretamente os resultados da precisão de classificação do algoritmo. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teses | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmos geneticos | - |
Título: dc.title | Algoritmo genético restrito por listas tabu no contexto de mineração de dados | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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