Modelo de predição para análise comparativa de técnicas neuro-fuzzy e de regressão

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

12/02/2010

RESUMO

Neste trabalho são investigadas estratégias para a elaboração de Modelos de Predição que possam ser utilizados no monitoramento de uma variável de qualidade pertencente a um determinado Processo Produtivo Industrial. Neste cenário, a variável de qualidade é estimada por meio de técnicas da Inteligência Computacional e empiricamente avaliada na resolução de problemas de regressão. A principal contribuição desta monografia é a análise comparativa de Técnicas da Inteligência Computacional associadas às estratégias heurísticas de treinamento para a construção dos Modelos de Predição. São propostas duas linhas de pesquisa investigadas a partir de uma pesquisa empírica dos dados, e analisados a partir de dois grandes ramos da Inteligência Computacional Aprendizagem de Máquina e Redes Neurais Híbridas. Os Modelos de Predição desenvolvidos são protótipos conceituais para potencial implementação de Sistemas Inteligentes em tempo real de uma planta industrial. O método de construção dos Modelos de Predição por técnicas de Regressão é comparado com o método de construção do Modelo de Predição por redes Neuro-Fuzzy e analisados por critérios estabelecidos a partir de ferramentas estatísticas que levam em consideração os níveis de adequação e generalização dos mesmos. Ao final, são apresentados resultados dos métodos implementados sobre a mesma base de dados bem como os pertinentes trabalhos futuros.

ASSUNTO(S)

inteligência computacional redes neurais (computação) funções de kernel ciencia da computacao teoria da previsão análise de regressão

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