Paralelização de um método de aprendizado indutivo de máquina baseado na teoria de conjuntos aproximados

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUchôa, Joaquim Quinteiro-
Autor(es): dc.contributorAlbuquerque, Jones Oliveira de-
Autor(es): dc.contributorCardoso, Olinda Nogueira Paes-
Autor(es): dc.creatorMonte-Mor, Juliana de Almeida-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:35:19Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:35:19Z-
Data de envio: dc.date.issued2015-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2015-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2015-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2002-03-26-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/5561-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1164317-
Descrição: dc.descriptionEste 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+.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Título: dc.titleParalelização de um método de aprendizado indutivo de máquina baseado na teoria de conjuntos aproximados-
Tipo de arquivo: dc.typeTCC-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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