Extração de conhecimento de redes neurais artificiais (1999)
- Authors:
- Autor USP: MARTINELI, EDMAR - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCE
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho descreve experimentos realizados com Redes Neurais Artificiais e algoritmos de aprendizado simbólico. Também são investigados dois algoritmos de extração de conhecimento de Redes Neurais Artificiais. Esses experimentos sãorealizados com três bases de dados com o objetivo de comparar os desempenhos obtidos. As bases de dados utilizadas neste trabalho são: dados de falência de bancos brasileiros, dados do jogo da velha e dados de análise de crédito. São aplicadassobre os dados três técnicas para melhoria de seus desempenhos. Essas técnicas são: partição pela menor classe, acréscimo de ruído nos exemplos da menor classe e seleção de atributos mais relevantes. Além da análise do desempenho obtido, tambémé feita uma análise da dificuldade de compreensão do conhecimento extraído por cada método em cada uma das bases de dados
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 1999
- Data da defesa: 20.08.1999
-
ABNT
MARTINELI, Edmar. Extração de conhecimento de redes neurais artificiais. 1999. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 1999. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19102001-100256/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Martineli, E. (1999). Extração de conhecimento de redes neurais artificiais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19102001-100256/ -
NLM
Martineli E. Extração de conhecimento de redes neurais artificiais [Internet]. 1999 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19102001-100256/ -
Vancouver
Martineli E. Extração de conhecimento de redes neurais artificiais [Internet]. 1999 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19102001-100256/
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