Aprendizado De Regras Fuzzy
Mostrando 1-12 de 16 artigos, teses e dissertações.
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1. HYBRID SYSTEM FOR RULE EXTRACTION APPLIED TO DIAGNOSIS OF POWER TRANSFORMERS / SISTEMA HÍBRIDO DE EXTRAÇÃO DE REGRAS APLICADO A DIAGNÓSTICO DE TRANSFORMADORES
Este trabalho tem como objetivo construir um classificador baseado em regras de inferência fuzzy, as quais são extraídas a partir de máquinas de vetor suporte (SVMs) e ajustadas com o auxílio de um algoritmo genético. O classificador construído visa a diagnosticar transformadores de potência. As SVMs são sistemas de aprendizado baseados na teoria do
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 10/09/2012
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2. Sistema de detecção de breakout em máquinas de lingotamento contínuo
O breakout e um dos principais problemas no processo de lingotamento continuo de aço devido ao alto risco de dano as pessoas e aos equipamentos associados a ele. Por este motivo, toda maquina de lingotamento continuo deve ser dotada de um sistema de detecção de breakout ou, como e mais comumente conhecido, Breakout Detection System (BDS). Hoje ha vários
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 04/08/2011
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3. Um mecanismo de decisão para inferência de contexto em ambientes pervasivos de tratamento de saúde
Este trabalho apresenta uma abordagem utilizando sistemas Fuzzy para o monitoramento de saúde de um paciente em ambientes de computação pervasiva. Um modelo de decisão considera três classes de variáveis que constituem as informações de contexto sendo coletadas: ambientais, fisiológicas e comportamentais. Um estudo de caso de monitoramento da press�
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2011-08
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4. Um método baseado em inteligência computacional para a geração automática de casos de teste de caixa preta. / A method based on computational intelligence for automatic Black Box test cases generation.
Este trabalho de dissertação apresenta um método baseado em técnicas de inteligência computacional, como aprendizado de conjunto de regras, redes neurais artificiais e lógica fuzzy, para propor o desenvolvimento de ferramentas capazes de gerar e classificar casos de testes de caixa preta com as finalidades de auxiliar na atividade de preparação de te
Publicado em: 2010
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5. Geração de Regras de Decisão Fuzzy Utilizando a Teoria dos Rough Sets
Este trabalho propõe um novo método para gerar automaticamente regras fuzzy baseado na teoria dos rough sets e na teoria dos conjuntos fuzzy. As regras derivadas são concisas em relação ao número de termos antecedentes e apresentam alta taxa de cobertura. O sistema de classicação baseado nestas regras fuzzy foi adaptado para discriminar entre a possi
Publicado em: 2009
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6. Aprendizado de máquina baseado em separabilidade linear em sistema de classificação híbrido-nebuloso aplicado a problemas multiclasse
Este trabalho de mestrado descreve um sistema classificador inteligente aplicado a problemas multiclasse não-linearmente separáveis chamado Slicer. O sistema adota uma estratégia de aprendizado supervisionado de baixo custo computacional (avaliado em ) baseado em separabilidade linear. Durante o período de aprendizagem o sistema determina um conjunto de
Publicado em: 2009
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7. Evolving participatory learning fuzzy modeling / Modelagem fuzzy funcional evolutiva participativa
Este trabalho propõe um modelo fuzzy funcional evolutivo que utiliza uma aplicação do aprendizado participativo para a construção de uma base de regras. O aprendizado participativo é um modelo de aprendizado baseado na noção de compatibilidade para a atualização do conhecimento do sistema. O aprendizado participativo pode ser traduzido em um algori
Publicado em: 2008
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8. Modelo Neuro-Fuzzy Hierárquico Politree com aprendizado por reforço para agentes inteligentes
Este trabalho apresenta um novo modelo híbrido neuro-fuzzy para aprendizado automático de ações efetuadas por agentes. O objetivo do modelo é dotar um agente de inteligência, tornando-o capaz de, através da interação com o seu ambiente, adquirir e armazenar o conhecimento e raciocinar (inferir uma ação). Este novo modelo, denominado Reinforcement
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2007-06
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9. Geração genética de Regras Fuzzy com pré-seleção de Regras Candidatas.
A construção da base de regras está entre as tarefas mais importantes e complexas na modelagem de Sistemas Fuzzy. As bases de regras fuzzy podem ser definidas a partir do conhecimento obtido de especialistas humanos. Entretanto, esta e uma tarefa bastante difícil e desafiadora e pode se tornar impossível para problemas complexos que apresentam muitas va
Publicado em: 2007
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10. Analises de series temporais e modelagem baseada em regras nebulosas / Time series analysis and modeling based on fuzzy rules the school of eletrical and computer engineering
Este trabalho propõe uma metodologia baseada em regras nebulosas para a modelagem e previsão de séries temporais. Inicialmente, os dados são pré-processados para, a seguir, ocorrer a seleção de variáveis que serão utilizadas pelos modelos de série temporal. Para essa finalidade, nesta tese propõe-se um conjunto de aproximações necessárias para
Publicado em: 2007
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11. Previsão em tempo atual de cheias com uso de sistema especialista difuso / Real-time flood forecasting using fuzzy expert systems
Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confia
Publicado em: 2007
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12. The application of the techniques of artificial intelligence in the process of glass production. / Aplicação de técnicas de inteligência artificial em processos de fabricação de vidro.
A Inteligência Artificial atualmente é um vasto campo de pesquisa. Existem diversas técnicas sendo pesquisadas, sendo que nesta tese foram utilizadas a Teoria Fuzzy, Árvores de Decisão e Redes Neurais. As três técnicas têm sido empregadas com sucesso nas mais diversas aplicações nas áreas de automação e controle, reconhecimento de padrões, reco
Publicado em: 2006