Exportar registro bibliográfico

Uma arquitetura híbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados: teoria dos rough sets e redes neurais artificiais mapas auto-organizáveis (2006)

  • Authors:
  • Autor USP: SASSI, RENATO JOSÉ - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PSI
  • Subjects: SISTEMAS HÍBRIDOS; REDES NEURAIS; DESCOBERTA DE CONHECIMENTO
  • Language: Português
  • Abstract: As bases de dados do mundo real contêm grandes volumes de dados, e entre eles escondem-se diversas relações difíceis de descobrir através de métodos tradicionais como planilhas de cálculo e relatórios informativos operacionais. Desta forma, os sistemas de descoberta de conhecimento (Knowledge Discovery in Data Bases - KDD) surgem como uma possível solução para dessas relações extrair conhecimento que possa ser aplicado na tomada de decisão em organizações. Mesmo utilizando um KDD, tal atividade pode continuar sendo extremamente difícil devido à grande quantidade de dados que deve ser processada. Assim, nem todos os dados que compõem essas bases servem para um sistema descobrir conhecimento. Em geral, costuma-se pré-processar os dados antes de serem apresentados ao KDD, buscando reduzir a sua quantidade e também selecionar os dados mais relevantes que serão utilizados pelo sistema. Este trabalho propõe o desenvolvimento, aplicação e análise de uma Arquitetura Híbrida formada pela combinação da Teoria dos Rough Sets (Teoria dos Conjuntos Aproximados) com uma arquitetura de rede neural artificial denominada Mapas Auto-Organizáveis ou Self-Organizing Maps (SOM) para descoberta de conhecimento. O objetivo é verificar o desempenho da Arquitetura Híbrida proposta na geração de clusters (agrupamentos) em bases de dados. Em particular, alguns dos experimentos significativos foram feitos para apoiar a tomada de decisão em organizações
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 28.11.2006
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SASSI, Renato José; DEL MORAL HERNANDEZ, Emilio. Uma arquitetura híbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados: teoria dos rough sets e redes neurais artificiais mapas auto-organizáveis. 2006.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2006. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16032007-163930/ >.
    • APA

      Sassi, R. J., & Del Moral Hernandez, E. (2006). Uma arquitetura híbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados: teoria dos rough sets e redes neurais artificiais mapas auto-organizáveis. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16032007-163930/
    • NLM

      Sassi RJ, Del Moral Hernandez E. Uma arquitetura híbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados: teoria dos rough sets e redes neurais artificiais mapas auto-organizáveis [Internet]. 2006 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16032007-163930/
    • Vancouver

      Sassi RJ, Del Moral Hernandez E. Uma arquitetura híbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados: teoria dos rough sets e redes neurais artificiais mapas auto-organizáveis [Internet]. 2006 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16032007-163930/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

    Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2021