Avaliação e modelagem de sistemas de suporte à decisão utilizando reconhecimento de padrões e redes Bayesianas (2015)
- Authors:
- Autor USP: BESSANI, MICHEL - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; SISTEMAS ESPECIALISTAS; TOMADA DE DECISÃO; MÉTODO DE MONTE CARLO
- Language: Português
- Abstract: Sistemas de suporte a decisão são utilizados em cenários com incertezas. Uma decisão normalmente é auxiliada por resultados obtidos com ações passadas em problemas semelhantes. Quando um sistema de suporte a decisão incorpora conhecimento específico de uma área, estes recebem o nome de sistemas especialistas. Tal conhecimento especifico é utilizado para inferência juntamente com as informações de entrada a respeito do problema. O objetivo deste trabalho é a avaliação e modelagem de sistemas de auxílio a decisão, foram analisadas duas abordagens para um mesmo problema alvo, sendo uma de gerenciamento do problema e outra de detecção do problema. A abordagem de gerenciamento utiliza redes Bayesianas para modelagem, tanto do conhecimento específico quanto para a inferência. As variáveis utilizadas, as relações de dependência e as probabilidades condicionais entre as variáveis foram extraídas da literatura. A abordagem de detecção do problema utilizou imagens para extração de características seguida de um algoritmo de agrupamento para comparação com a classificação de um especialista. Uma das áreas de aplicação de sistemas especialistas é na área clínica, podendo auxiliar tanto na detecção, diagnóstico e tratamento de doenças. A cárie dental é um problema generalizado que afeta a maioria das pessoas, tanto em países ricos, como em países pobres. Existem poucos sistemas para auxílio no processo de diagnóstico da cárie, sendo a maior parte dos sistemas existentes determinísticos, focando apenas na detecção da lesão. O sistema de gerenciamento da cárie desenvolvido foi apresentado a dois profissionais da odontologia, a opinião deles mostra que está abordagem é promissora e aplicável em campos como a educação e a atenção básica a saúde. Além da apresentação aos profissionais, foram utilizados casos bem estabelecidos da literaturapara analisar as sugestões fornecidas pela Rede, e o resultado foi coerente com o cenário real de tomada de decisão. A metodologia de detecção da cárie resultou em um alto valor de acurácia, 96.88%, mostrando que tal metodologia é promissora em comparação com outros trabalhos da área. Além da contribuição para a área de informática odontológica, os resultados mostram que a extração da estrutura e das probabilidades condicionais da rede a partir da literatura é urna metodologia que pode ser utilizada em outras áreas com cenário similar ao do diagnóstico da cárie. Nos próximos passos do projeto alguns pontos referentes a modelagem de sistemas e redes Bayesianas serão analisados, como escalabilidade e testes de validação, tanto quantitativamente como qualitativamente, isto inclui o desenvolvimento de métodos computacionalmente efetivos para a geração de casos aleatórios utilizando o Método de Monte Carlo
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2015
- Data da defesa: 09.02.2015
-
ABNT
BESSANI, Michel. Avaliação e modelagem de sistemas de suporte à decisão utilizando reconhecimento de padrões e redes Bayesianas. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-06032015-151410/. Acesso em: 10 maio 2024. -
APA
Bessani, M. (2015). Avaliação e modelagem de sistemas de suporte à decisão utilizando reconhecimento de padrões e redes Bayesianas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-06032015-151410/ -
NLM
Bessani M. Avaliação e modelagem de sistemas de suporte à decisão utilizando reconhecimento de padrões e redes Bayesianas [Internet]. 2015 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-06032015-151410/ -
Vancouver
Bessani M. Avaliação e modelagem de sistemas de suporte à decisão utilizando reconhecimento de padrões e redes Bayesianas [Internet]. 2015 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-06032015-151410/ - Resilience and vulnerability of power distribution systems: approaches for dynamic features and extreme weather scenarios
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