Selecao Automatica De Atributos
Mostrando 1-12 de 12 artigos, teses e dissertações.
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1. DELINEAMENTO AMOSTRAL EM RESERVATÓRIOS UTILIZANDO IMAGENS LANDSAT-8/OLI: UM ESTUDO DE CASO NO RESERVATÓRIO DE NOVA AVANHANDAVA (ESTADO DE SÃO PAULO, BRASIL)
O uso do sensoriamento remoto voltado para a determinação de amostras de campo é de grande valia para estudos ambientais, uma vez que as imagens de satélite apresentam atributos capazes de avaliar a variabilidade espectral da superfície da água considerando uma área extensa. Desse modo, a abordagem deste trabalho objetiva definir um método de seleç�
Bol. Ciênc. Geod.. Publicado em: 2016-06
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2. Aprendizado semissupervisionado aplicado ao problema de valores ausentes
Valores ausentes constituem um problema relativamente comum em bases de dados, devido a isso existem vários métodos para estimá-los. Essa estimativa é denominada imputação de valores ausentes. Os métodos que usam o aprendizado de máquina para realizar a tarefa imputação, costuman ser supervisionados e somente utilizam os exemplos rotulados para ind
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/05/2012
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3. Credibilidade de exemplos em classificação automática
Organizar e recuperar grandes quantidades de informação tornaram-se tarefas de extrema importância, principalmente nas áreas de Mineração de Dados e Recuperação de Informação, responsáveis por estudar uma maneira de lidar com essa explosão de dados. Dentre as diversas tarefas estudadas por essas duas áreas destacamos a Classificação Automátic
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 23/09/2011
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4. ESTRATÉGIAS PARA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS COM CLUSTERIZAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE INDEPENDENTE E SELEÇÃO AUTOMÁTICA DE PREVISORES / STRATEGIES FOR FORECASTING TIME SERIES WITH clustering DATA ANALYSIS AND INDEPENDENT SELECTION AUTOMATIC predictors
Este trabalho busca apresentar um método para previsão de séries temporais que se utiliza da estratégia de dividir para conquistar na busca da minimização do erro na previsão. O algoritmo proposto realiza a seleção de exemplos através da clusterização dos dados via rede de Kohonen, com estratégias para aumentar a densidade dos dados. Para cada c
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 05/09/2011
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5. Um sistema de disseminação seletiva da informação baseado em Cross-Document Structure Theory
Um Sistema de Disseminação Seletiva da Informação é um tipo de Sistema de Informação que visa canalizar novas produções intelectuais, provenientes de quaisquer fontes, para ambientes onde a probabilidade de interesse seja alta. O desafio computacional inerente é estabelecer um modelo que mapeie as necessidades específicas de informação, para um
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 30/08/2011
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6. Classificação de amostras de imagens geo-referenciadas para correção geométrica de imagens dos satélites CBERS
A série de satélites CBERS é o resultado da cooperação entre o Brasil e China. As imagens CBERS são distribuídas gratuitamente mas para que seja possível utilizá-las, é necessário aplicar um método de correção geométrica de forma manual ou assistida. Somente após a correção existe correspondência entre as posições de pontos das imagens e
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 04/07/2011
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7. Reconhecimento automático de padrões de defeitos em motobombas utilizando análise de sinais de vibração
A manutenção preditiva possui um papel importante na economia e segurança de sistemas petrolíferos. A análise de sinais de vibração obtidos das máquinas envolvidas no processo de extração petrolífera permite a especialistas altamente capacitados caracterizar e monitorar a sua situação. No entanto, o custo e a falta de disponibilidade desses espe
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 17/08/2009
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8. Contributions to topic taxonomy construction in a specific domain using statistical learning / Contribuições para a construção de taxonomias de tópicos em domínios restritos utilizando aprendizado estatístico
A mineração de textos vem de encontro à realidade atual de se compreender e utilizar grandes massas de dados textuais. Uma forma de auxiliar a compreensão dessas coleções de textos é construir taxonomias de tópicos a partir delas. As taxonomias de tópicos devem organizar esses documentos, preferencialmente em hierarquias, identificando os grupos obt
Publicado em: 2009
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9. Regionalização de parâmetros de modelo chuva-vazão usando redes neurais
A aplicação dos modelos conceituais e semi-conceituais de transformação chuva-vazão depende de uma calibração prévia de seus parâmetros em locais com dados de vazões disponíveis e que guarde certa semelhança hidrológica com o local da aplicação. Para essa transferência de informações assumem-se algumas hipóteses que, em geral, não podem s
Publicado em: 2008
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10. Caracterização de lesões intersticiais de pulmão em radiograma de tórax utilizando análise local de textura
OBJETIVO: Caracterizar lesões intersticiais em radiografias frontais de tórax, com base na análise de atributos estatísticos de textura, os quais permitem detectar sinais de anormalidades com natureza difusa. MATERIAIS E MÉTODOS: O esquema começa com a segmentação semi-automática dos campos pulmonares, sendo o contorno externo marcado manualmente, c
Radiologia Brasileira. Publicado em: 2005-12
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11. Seleção de atributos relevantes para aprendizado de máquina utilizando a abordagem de Rough Sets. / Machine learning feature subset selection using Rough Sets approach.
No Aprendizado de Máquina Supervisionado---AM---o algoritmo de indução trabalha com um conjunto de exemplos de treinamento, no qual cada exemplo é constituído de um vetor com os valores dos atributos e as classes, e tem como tarefa induzir um classificador capaz de predizer a qual classe pertence um novo exemplo. Em geral, os algoritmos de indução bas
Publicado em: 2001
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12. Extração automática de conhecimento por múltiplos indutores.
Nesta tese são investigados três problemas básicos em aprendizado supervisionado: seleção de atributos, composição de atributos e combinação de classificadores simbólicos. A seleção de atributos é uma atividade de pré-processamento de dados que seleciona um subconjunto de atributos do conjunto original de exemplos. Existem, basicamente, três a
Publicado em: 2001