Título: Algoritmo de aprendizado de máquina e representação de incerteza em sistemas baseados em conhecimento sob a ótica de funções de pertinência aproximada
Autores: Bernardes, Junior Assis Barreto
Fecha: 2015-02-11
2015-02-11
2015
2010-11-09
Publicador: Universidade Federal de Lavras - UFLA
Fuente:
Tipo: TCC
Tema: Aprendizado de máquina
Sistemas baseados em conhecimento
Teoria de conjuntos aproximados
Funções de pertinência aproximada
Machine learning
Knowledge-based systems
Rough set theory
Rough membership functions
Descripción: A Teoria de Conjuntos Aproximados tem sido utilizada em várias áreas de pesquisa, principalmente naquelas relacionadas com representação de conhecimento e aprendizado de máquina. Este trabalho investiga a possibilidade do uso de funções de pertinência aproximada (uma extensão das funções de pertinência clássicas no contexto de conjuntos aproximados) para auxiliar e modelar a construção de algoritmos de aprendizado de máquina e representação de incerteza.
Idioma: pt_BR

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