Knowledge Rule Discovery
Mostrando 1-11 de 11 artigos, teses e dissertações.
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1. Descoberta de regras de conhecimento utilizando computação evolutiva multiobjetivo / Discoveing knowledge rules with multiobjective evolutionary computing
Na área de inteligência artificial existem algoritmos de aprendizado, notavelmente aqueles pertencentes à área de aprendizado de máquina AM , capazes de automatizar a extração do conhecimento implícito de um conjunto de dados. Dentre estes, os algoritmos de AM simbólico são aqueles que extraem um modelo de conhecimento inteligível, isto é, que po
Publicado em: 2010
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2. Uso de medidas de desempenho e de grau de interesse para análise de regras descobertas nos classificadores
The process of knowledge discovery in databases has become necessary because of the large amount of data currently stored in databases of companies. They operated properly can help the managers in decision-making in organizations. This process is composed of several steps, among them there is a data mining, stage where they are applied techniques for obtaini
Publicado em: 2008
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3. Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas / Evolutionary Computing for Knowledge Rule Construction with Specific Properties
Most symbolic machine learning approaches use if-then know-ledge rules as the description language in which the learned knowledge is expressed. The aim of these learners is to find a set of classification rules that can be used to predict new instances that have not been seen by the learner before. However, these sorts of learners take into account the rule
Publicado em: 2007
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4. Enhancing spatial association rule mining in geographic databases / Melhorando a Mineração de Regras de Associação Espacial em Bancos de Dados Geográficos
A técnica de mineração de regras de associação surgiu com o objetivo de encontrar conhecimento novo, útil e previamente desconhecido em bancos de dados transacionais, e uma grande quantidade de algoritmos de mineração de regras de associação tem sido proposta na última década. O maior e mais bem conhecido problema destes algoritmos é a geração
Publicado em: 2007
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5. Um método baseado em hipóteses estatísticas para a descoberta de itemsets com distribuição assimétrica em processos de mineração de dados.
Nowadays, the ability to make good decisions at the right moment is a very desirable characteristic. To assist in the process of decision making, various techniques have been created. These techniques, however, need useful and reliable information to be eective. Data mining is an essential step in knowledge discovery in databases, being thus very important t
Publicado em: 2005
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6. Detection of fraud or measurement error in big electric power s consumers using Rough Sets based in historical data and in data based in real time / Detecção de fraude ou erro de medição em grandes consumidores de energia elétrica utilizando Rough Sets baseado em dados históricos e em dados em tempo real
The general purpose of this work is to present a methodology that defines daily behavior profiles of consumers unities of electric energy, fed through high voltage distribution lines, with the purpose of detecting frauds or measurement errors. This methodology allowed the development of a rule based system that uses consumer s static information, i.e., infor
Publicado em: 2005
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7. Mineração de dados em múltiplas tabelas fato de um data warehouse.
The progress of the information technology has allowed huge amount of data to be stored. Those data, when submitted to a process of knowledge discovery, can bring interesting results. Data warehouses are repositories of high quality data. A procedure that has been adopted in big companies is the joint use of data warehouse and data mining technologies, where
Publicado em: 2004
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8. Desenvolvimento de uma plataforma hÃbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados
Artificial Neural Networks (ANN) have successfully been used in tasks as the mapping of complex functions and pattern recognition. This success is due to the ANN ability to make calculations of complicated and undetermined data, learn from examples, generalize the learned information, extract patterns and discover tendencies. Despite these advantages, it is
Publicado em: 2004
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9. HIBRID NEURO-FUZZY-GENETIC SYSTEM FOR AUTOMATIC DATA MINING / SISTEMA HÍBRIDO NEURO-FUZZY-GENÉTICO PARA MINERAÇÃO AUTOMÁTICA DE DADOS
This dissertation presents the proposal and the development of a totally automatic data mining system. The main objective is to create a system that is capable of extracting obscure information from complex databases, without demanding the presence of a technical specialist to configure it. The Hierarchical Neuro-Fuzzy Binary Space Partitioning model (NFHB)
Publicado em: 2004
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10. Hume, Mach e Skinner: a explicação do comportamento.
Radical behaviorism was presented as the philosophy of science of human behavior. This has important consequences. One of them has to do with questions regarding scientific explanation. The present essay essentially deals with the following question: what is the model of explanation of radical behaviorism? Some characteristics of the explanation model of beh
Publicado em: 2004
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11. CLASSIFICATION OF DATABASE REGISTERS THROUGH EVOLUTION OF ASSOCIATION RULES USING GENETIC ALGORITHMS / CLASSIFICAÇÃO DE REGISTROS EM BANCO DE DADOS POR EVOLUÇÃO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS
Esta dissertação investiga a utilização de Algoritmos Genéticos (AG) no processo de descoberta de conhecimento implícito em Banco de Dados (KDD - Knowledge Discovery Database). O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho de Algoritmos Genéticos no processo de classificação de registros em Bancos de Dados (BD). O processo de classificação no co
Publicado em: 1999