Particionamento Recursivo
Mostrando 1-7 de 7 artigos, teses e dissertações.
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1. O impacto do nível da metástase cervical no prognóstico dos pacientes com carcinoma epidermoide de cavidade oral
Em pacientes com carcinoma epidermoide oral, classifica-se o pescoço pelo número, tamanho e lateralidade das metastáses. OBJETIVO: Avaliar fatores de risco para metástase em nível IV/V e seu impacto no prognóstico do carcinoma epidermoide oral. MÉTODO: Estudo retrospectivo. Critérios de inclusão foram: diagnóstico de CEC, sítio primário em andar
Braz. j. otorhinolaryngol.. Publicado em: 2012-12
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2. Quem são os pacientes de baixo risco que poderiam beneficiar-se de conduta expectante do pescoço?
CONTEXTO E OBJETIVO: O manejo do pescoço clinicamente negativo é controverso, havendo um debate corrente sobre os critérios de indicação bem como o impacto prognóstico das diferentes modalidades terapêuticas. O objetivo foi comparar os resultados do esvaziamento cervical com a observação em pacientes com câncer de boca e clinicamente sem evidência
Sao Paulo Medical Journal. Publicado em: 2011
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3. LEGAL-Tree: a lexocographic genetic algorithm for learning decision trees / LEGAL-Tree: um algoritmo genético multi-objetivo para indução de árvores de decisão
Dentre as diversas tarefas em que os algoritmos evolutivos têm sido empregados, a indução de regras e de árvores de decisão tem se mostrado uma abordagem bastante atrativa em diversos domínios de aplicação. Algoritmos de indução de árvores de decisão representam uma das técnicas mais populares em problemas de classificação. Entretanto, os algo
Publicado em: 2010
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4. APLICAÇÃO DE MODELOS NÃO LINEARES EM NEGOCIAÇÃO AUTOMÁTICA NO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO / APPLICATION OF NONLINEAR MODELS FOR AUTOMATIC TRADING IN THE BRAZILIAN STOCK MARKET
Esta dissertação tem por objetivo comparar o desempenho de modelos não lineares de previsão de retornos em 10 ativos do mercado acionário brasileiro. Entre os modelos escolhidos, pode-se citar o STAR-Tree, que combina conceitos da metodologia STAR (Smooth Transition AutoRegression) e do algoritmo CART (Classification And Regression Trees), tendo como re
Publicado em: 2006
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5. TREE-STRUCTURED SMOOTH TRANSITION REGRESSION MODELS / MODELOS DE REGRESSÃO COM TRANSIÇÃO SUAVE ESTRUTURADOS POR ÁRVORES
O objetivo principal desta tese introduzir um modelo estruturado por árvores que combina aspectos de duas metodologias: CART (Classification and Regression Tree) e STR (Smooth Transition Regression). O modelo aqui denominado STR-Tree. A idéia especificar um modelo não-linear paramétrico através da estrutura de uma árvore de decisão binária. O modelo
Publicado em: 2005
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6. HIERARCHICAL NEURO-FUZZY BSP-MAMDANI MODEL / MODELO NEURO-FUZZY HIERÁRQUICOS BSP MAMDANI
Esta dissertação investiga a utilização de sistemas Neuro- Fuzzy Hierárquicos BSP (Binary Space Partitioning) para aplicações em classificação de padrões, previsão, sistemas de controle e extração de regras fuzzy. O objetivo é criar um modelo Neuro-Fuzzy Hierárquico BSP do tipo Mamdani a partir do modelo Neuro-Fuzzy Hierárquico BSP Class (NFH
Publicado em: 2002
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7. MODELOS NEURO-FUZZY HIERÁRQUICO BSP PARA CLASSIFICAÇÃO DE PADRÕES E EXTRAÇÃO DE REGRAS FUZZY EM BANCO DE DADOS. / MODELOS NEURO-FUZZY JERÁRQUICO BSP PARA CLASIFICACIÓN DE PADRONES Y EXTRACCIÓN DE REGLAS FUZZY EN BASES DE DATOS / NEURAL-FUZZY HIERARCHICAL MODELS FOR PATTERN CLASSIFICATION AND FUZZY RULE EXTRACTION FROM DATABASES
Esta dissertação investiga a utilização de sistemas Neuro- Fuzzy Hierárquicos BSP (Binary Space Partitioning) para classificação de padrões e para extração de regras fuzzy em bases de dados. O objetivo do trabalho foi criar modelos específicos para classificação de registros a partir do modelo Neuro-Fuzzy Hierárquico BSP que é capaz de gerar s
Publicado em: 2001