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Sistema evolutivo eficiente para aprendizagem estrutural de redes Bayesianas (2012)

  • Authors:
  • Autor USP: TALAVERA, EDWIN RAFAEL VILLANUEVA - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: SEL
  • Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA E REDES DE CRENÇA; PROBABILIDADE; BIOINFORMÁTICA
  • Language: Português
  • Abstract: Redes Bayesianas (RB) são ferramentas probabilísticas amplamente aceitas para modelar e fazer inferências em domínios sob incertezas. Uma das maiores dificuldades na construção de uma RB é determinar a sua estrutura de modelo, a qual representa a estrutura de interdependências entre as variáveis modeladas. A estimativa exata da estrutura de modelo a partir de dados observados é, de forma geral, impraticável já que o número de estruturas possíveis cresce de forma super-exponencial com o número de variáveis. Métodos eficientes de aprendizagem aproximada tornam-se, portanto, essenciais para a construção de RBs verossímeis. O presente trabalho apresenta o Sistema Evolutivo Eficiente para Aprendizagem Estrutural de RBs, ou abreviadamente, EES-BN. Duas etapas de aprendizagem compõem EES-BN. A primeira etapa é encarregada de reduzir o espaço de busca mediante a aprendizagem de uma superestrutura. Para tal fim foram desenvolvidos dois métodos efetivos: Opt01SS e OptHPC, ambos baseados em testes de independência. A segunda etapa de EES-BN é um esquema de busca evolutiva que aproxima a estrutura do modelo respeitando as restrições estruturais aprendidas na superestrutura. Três blocos principais integram esta etapa: recombinação, mutação e injeção de diversidade. Para recombinação foi desenvolvido um novo operador (MergePop) visando ganhar eficiência de busca, o qual melhora o operador Merge de Wong e Leung (2004). Os operadores nos blocos de mutação e injeção de diversidade foram também escolhidos procurando um adequado equilíbrio entre exploração e utilização de soluções. Todos os blocos de EES-BN foram estruturados para operar colaborativamente e de forma auto-ajustável. Em uma serie de avaliações experimentais em RBs conhecidas de variado tamanho foi encontrado que EES-BN consegue aprenderestruturas de RBs significativamente mais próximas às estruturas verdadeiras do que vários outros métodos representativos estudados (dois evolutivos: CCGA e GAK2, e dois não evolutivos: GS e MMHC). EES-BN tem mostrado também tempos computacionais competitivos, melhorando marcadamente os tempos dos outros métodos evolutivos e superando também ao GS nas redes de grande porte. A efetividade de EES-BN foi também comprovada em dois problemas relevantes em Bioinformática: i) reconstrução da rede de interações intergênicas a partir de dados de expressão gênica, e ii) modelagem do chamado desequilíbrio de ligação a partir de dados genotipados de marcadores genéticos de populações humanas. Em ambas as aplicações, EES-BN mostrou-se capaz de capturar relações interessantes de significância biológica estabelecida
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 21.09.2012
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      VILLANUEVA TALAVERA, Edwin Rafael; MACIEL, Carlos Dias. Sistema evolutivo eficiente para aprendizagem estrutural de redes Bayesianas. 2012.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-30102012-103112/pt-br.php >.
    • APA

      Villanueva Talavera, E. R., & Maciel, C. D. (2012). Sistema evolutivo eficiente para aprendizagem estrutural de redes Bayesianas. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-30102012-103112/pt-br.php
    • NLM

      Villanueva Talavera ER, Maciel CD. Sistema evolutivo eficiente para aprendizagem estrutural de redes Bayesianas [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-30102012-103112/pt-br.php
    • Vancouver

      Villanueva Talavera ER, Maciel CD. Sistema evolutivo eficiente para aprendizagem estrutural de redes Bayesianas [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-30102012-103112/pt-br.php

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