Geracao Automatica De Regras Fuzzy
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1. Geração genética multiobjetivo de sistemas fuzzy usando a abordagem iterativa
O objetivo deste trabalho é estudar, expandir e avaliar o uso dos algoritmos genéticos multiobjetivo e a abordagem iterativa na geração de sistemas fuzzy, mais especificamente para sistemas fuzzy baseados em regras, tanto na geração automática da base de regras fuzzy a partir de conjuntos de dados, como a otimização dos conjuntos fuzzy. Esse trabalh
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 28/06/2011
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2. 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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3. Geração genética de classificador fuzzy intervalar do tipo-2
The objective of this work is to study, expand and evaluate the use of interval type-2 fuzzy sets in the knowledge representation for fuzzy inference systems, specifically for fuzzy classifiers, as well as its automatic generation form data sets, by means of genetic algorithms. This work investigates the use of such sets focussing the issue of balance betwee
Publicado em: 2009
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4. Modelagem fuzzy usando agrupamento condicional
A combinação de sistemas fuzzy com algoritmos de agrupamento tem grande aceitação na comunidade científica devido; principalmente, a sua aderência ao princípio de balanceamento de vantagens da inteligência computacional, no qual metodologias diferentes colaboram entre si, potencializando a utilidade e aplicabilidade dos sistemas resultantes. A modela
Publicado em: 2008
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5. 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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6. 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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7. Um paradigma baseado em algoritmos genéticos para o aprendizado de regras Fuzzy.
A construção da base de conhecimento de sistemas fuzzy tem sido beneficiada intensamente por métodos automáticos que extraem o conhecimento necessário a partir de conjuntos de dados que representam exemplos do problema. A computação evolutiva, em particular os algoritmos genéticos, tem sido alvo de um grande número de pesquisas que tratam, usando ab
Publicado em: 2004