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[en] A LOGIC PROGRAMMING EXTENSION FOR C CALLED CLOG / [pt] UMA EXTENSÃO DE PROGRAMAÇÃO EM LÓGICA PARA O C CLOGMARIA DO CARMO ELIAS ALVES 31 July 2006 (has links)
[pt] A aplicação de linguagens declarativas baseadas na
programação em lógica tem sido bastante difundida devido
ao grande interesse hoje existente na área de
Inteligência
Artificial. Porém, o uso destas linguagens ainda não é
muito evidente devido à restrições de desempenho,
portabilidade, capacidade de integração com outras
linguagens, etc. O presente trabalho contém a definição
e
implementação de uma extensão de programação em lógica
para o C, denominada CLog, que têm como objetivo suprir
as
deficiências acima, permitindo, principalmente, a
implementação de aplicações que apresentem
características
de programação em lógica integrada à programação
imperativa em um mesmo ambiente de desenvolvimento. / [en] The use of declarative languages based in logic
programming has been spread out due to the great interest
in Artificial Intelligence. However, the use of these
languages is not evident yet due to performance,
portability, integration to other languages capability and
other restrictions. This work contains the definition and
implementation of a logic programming extension for C
called Clog, which intends to cover the above
deficiencies, allowing, mainly, the implementation of
applications that have logic programming characteristics
integrated to interative programming in the same
development environment.
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[en] QUANTUM-INSPIRED LINEAR GENETIC PROGRAMMING / [pt] PROGRAMAÇÃO GENÉTICA LINEAR COM INSPIRAÇÃO QUÂNTICADOUGLAS MOTA DIAS 26 May 2011 (has links)
[pt] A superioridade de desempenho dos algoritmos quânticos, em alguns problemas
específicos, reside no uso direto de fenômenos da mecânica quântica para
realizar operações com dados em computadores quânticos. Esta característica fez
surgir uma nova abordagem, denominada Computação com Inspiração Quântica,
cujo objetivo é criar algoritmos clássicos (executados em computadores clássicos)
que tirem proveito de princípios da mecânica quântica para melhorar seu desempenho.
Neste sentido, alguns algoritmos evolutivos com inspiração quântica tem
sido propostos e aplicados com sucesso em problemas de otimização combinatória
e numérica, apresentando desempenho superior àquele dos algoritmos evolutivos
convencionais, quanto à melhoria da qualidade das soluções e à redução do número
de avaliações necessárias para alcançá-las. Até o presente momento, no entanto,
este novo paradigma de inspiração quântica ainda não havia sido aplicado à Programação
Genética (PG), uma classe de algoritmos evolutivos que visa à síntese automática
de programas de computador. Esta tese propõe, desenvolve e testa um novo
modelo de algoritmo evolutivo com inspiração quântica, denominado Programação
Genética Linear com Inspiração Quântica (PGLIQ), para a evolução de programas
em código de máquina. A Programação Genética Linear é assim denominada
porque cada um dos seus indivíduos é representado por uma lista de instruções (estruturas
lineares), as quais são executadas sequencialmente. As contribuições deste
trabalho são o estudo e a formulação inédita do uso do paradigma da inspiração
quântica na síntese evolutiva de programas de computador. Uma das motivações
para a opção pela evolução de programas em código de máquina é que esta é a
abordagem de PG que, por oferecer a maior velocidade de execução, viabiliza experimentos
em larga escala. O modelo proposto é inspirado em sistemas quânticos
multiníveis e utiliza o qudit como unidade básica de informação quântica, o qual
representa a superposição dos estados de um sistema deste tipo. O funcionamento
do modelo se baseia em indivíduos quânticos, que representam a superposição de
todos os programas do espaço de busca, cuja observação gera indivíduos clássicos
e os programas (soluções). Nos testes são utilizados problemas de regressão simbólica
e de classificação binária para se avaliar o desempenho da PGLIQ e compará-lo
com o do modelo AIMGP (Automatic Induction of Machine Code by Genetic Programming),
considerado atualmente o modelo de PG mais eficiente na evolução de
código de máquina, conforme citado em inúmeras referências bibliográficas na área.
Os resultados mostram que a Programação Genética Linear com Inspiração Quântica
(PGLIQ) apresenta desempenho geral superior nestas classes de problemas, ao
encontrar melhores soluções (menores erros) a partir de um número menor de avaliações,
com a vantagem adicional de utilizar um número menor de parâmetros e
operadores que o modelo de referência. Nos testes comparativos, o modelo mostra
desempenho médio superior ao do modelo de referência para todos os estudos
de caso, obtendo erros de 3 a 31% menores nos problemas de regressão simbólica,
e de 36 a 39% nos problemas de classificação binária. Esta pesquisa conclui que
o paradigma da inspiração quântica pode ser uma abordagem competitiva para se
evoluir programas eficientemente, encorajando o aprimoramento e a extensão do
modelo aqui apresentado, assim como a criação de outros modelos de programação
genética com inspiração quântica. / [en] The superior performance of quantum algorithms in some specific problems
lies in the direct use of quantum mechanics phenomena to perform operations with
data on quantum computers. This feature has originated a new approach, named
Quantum-Inspired Computing, whose goal is to create classic algorithms (running
on classical computers) that take advantage of quantum mechanics principles to
improve their performance. In this sense, some quantum-inspired evolutionary algorithms
have been proposed and successfully applied in combinatorial and numerical
optimization problems, presenting a superior performance to that of conventional
evolutionary algorithms, by improving the quality of solutions and reducing
the number of evaluations needed to achieve them. To date, however, this
new paradigm of quantum inspiration had not yet been applied to Genetic Programming
(GP), a class of evolutionary algorithms that aims the automatic synthesis
of computer programs. This thesis proposes, develops and tests a novel model of
quantum-inspired evolutionary algorithm named Quantum-Inspired Linear Genetic
Programming (QILGP) for the evolution of machine code programs. Linear Genetic
Programming is so named because each of its individuals is represented by a list of
instructions (linear structures), which are sequentially executed. The contributions
of this work are the study and formulation of the novel use of quantum inspiration
paradigm on evolutionary synthesis of computer programs. One of the motivations
for choosing by the evolution of machine code programs is because this is the GP
approach that, by offering the highest speed of execution, makes feasible large-scale
experiments. The proposed model is inspired on multi-level quantum systems and
uses the qudit as the basic unit of quantum information, which represents the superposition
of states of such a system. The model’s operation is based on quantum individuals,
which represent a superposition of all programs of the search space, whose
observation leads to classical individuals and programs (solutions). The tests use
symbolic regression and binary classification problems to evaluate the performance
of QILGP and compare it with the AIMGP model (Automatic Induction of Machine
Code by Genetic Programming), which is currently considered the most efficient GP
model to evolve machine code, as cited in numerous references in this field. The results
show that Quantum-Inspired Linear Genetic Programming (QILGP) presents
superior overall performance in these classes of problems, by achieving better solutions
(smallest error) from a smaller number of evaluations, with the additional
advantage of using a smaller number of parameters and operators that the reference model. In comparative tests, the model shows average performance higher than that
of the reference model for all case studies, achieving errors 3-31% lower in the
problems of symbolic regression, and 36-39% in the binary classification problems.
This research concludes that the quantum inspiration paradigm can be a competitive
approach to efficiently evolve programs, encouraging the improvement and
extension of the model presented here, as well as the creation of other models of
quantum-inspired genetic programming.
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[en] TRUST IN INTELLIGENT AGENTS / [pt] CONFIANÇA EM AGENTES INTELIGENTESJULIANA CARPES IMPERIAL 27 March 2008 (has links)
[pt] Confiança é um aspecto fundamental em sistemas distribuídos
abertos de larga-escala. Ela está no núcleo de todas as
interações entre as entidades que precisam operar em
ambientes com muita incerteza e que se modificam
constantemente. Dada essa complexidade, esses componentes,
e o sistema resultante, são cada vez mais contextualizados,
desenhados e construídos usando técnicas baseadas em
agentes. Portanto, confiança é fundamental em um sistema
multi-agentes (MAS) aberto. Logo, este trabalho investiga
como se ter um modelo de confiança explicitamente em um
agente inteligente, que possui crenças (Beliefs), desejos
(Desires) e intenções (Intentions), chamado de agente BDI.
Ou seja, o agente passa a ter um quarto componente chamado
confiança (Trust). Dessa forma, é necessário uma lógica
para englobar o conceito de confiança em um MAS BDI aberto.
Isso é feito usando uma lógica multi-modal indexada, onde
os mundos possíveis que modelam um sistema multi-agentes
representam quais agentes estão presentes em um dado
instante de tempo. E, para cada uma três componentes
originais de um agente BDI, há também uma representação de
mundos possíveis, pois as mesmas são tratadas como
modalidades. Já a confiança é modelada como sendo um
predicado, e não uma modalidade. / [en] Trust is a fundamental concern in large-escale open
distributed sytems. It lies at the core of all interactios
between the entities that have to operate in such uncertain
and constantly changing environmonts. Given the complexity
of the interactions, these components, and the ensuing
system, are increasingly being conceptualised, desined, and
built using agent-based techiques. Therefore, the presence
of trust is imperative in a multi-agent system (MAS).
Consequently, this work studies how to have a explicit
trust model in intelligent agent, which has beliefs,
desires and intentions (BDI agent). Thas is, the agent now
has a fourth component called Trust. This way, a logic to
include the concept of trust in an open BDI MAS is
interesting, so that the different aspects of a trust model
can be expressed formally and accuratelly. This is achieved
by using an indexed multi-modal logic, where the possible
worlds which model a multi-agent system represent which
agents are in the system in a given moment. Moreover, for
each one of the three original components of a BDI agent,
where the components represent beliefs, desires and
intentions, there is a representation of possible worlds,
because these are treated as modalities. However, trust is
modelled as predicate, not as a modality.
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[en] HIERARCHICAL STATE MACHINES IN ELECTRONIC GAMES / [pt] MÁQUINAS DE ESTADOS HIERÁRQUICAS EM JOGOS ELETRÔNICOSGILLIARD LOPES DOS SANTOS 25 March 2004 (has links)
[pt] Esta obra compreende a utilização de Máquinas de Estados
Hierárquicas na definição e no controle de comportamento
de
agentes inteligentes para jogos eletrônicos. Esse tipo de
Máquina de Estados permite reduções drásticas no número
de
transições quando comparada com uma Máquina de Estados
não hierárquica que implemente o mesmo comportamento;
além
disso, oferece uma maneira mais intuitiva de se definir e
entender representações gráficas de Máquinas de Estados
compostas por muitos estados, típicas de agentes de jogos
que necessitam de comportamento reativo complexo. / [en] This work comprehends the use of Hierarchical State
Machines in the definition and control of behavior
pertaining to intelligent agents in electronic games. This
type of State Machine permits drastic reductions in the
number of transitions when compared to a non-hierarchical
State Machine that implements the same behavior; besides,
it offers a more intuitive manner for defining and
understanding graphical representations of State Machines
consisting of many states, a typical scenario in game
agents that need to exhibit complex reactive behavior.
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[en] AN AUTOMATIC PREPROCESSING FOR TEXT MINING IN PORTUGUESE: A COMPUTER-AIDED APPROACH / [pt] UMA ABORDAGEM DE PRÉ-PROCESSAMENTO AUTOMÁTICO PARA MINERAÇÃO DE TEXTOS EM PORTUGUÊS: SOB O ENFOQUE DA INTELIGENCIA COMPUTACIONALCHRISTIAN NUNES ARANHA 25 June 2007 (has links)
[pt] O presente trabalho apresenta uma pesquisa onde é proposto
um novo
modelo de pré-processamento para mineração de textos em
português utilizando
técnicas de inteligência computacional baseadas em
conceitos existentes, como
redes neurais, sistemas dinâmicos, e estatística
multidimensional. O objetivo dessa
tese de doutorado é, portanto, inovar na fase de pré-
processamento da mineração
de textos, propondo um modelo automático de enriquecimento
de dados textuais.
Essa abordagem se apresenta como uma extensão do
tradicional modelo de
conjunto de palavras (bag-of-words), de preocupação mais
estatística, e propõe
um modelo do tipo conjunto de lexemas (bag-of-lexems) com
maior
aproveitamento do conteúdo lingüístico do texto em uma
abordagem mais
computacional, proporcionando resultados mais eficientes.
O trabalho é
complementado com o desenvolvimento e implementação de um
sistema de préprocessamento
de textos, que torna automática essa fase do processo de
mineração
de textos ora proposto. Apesar do objeto principal desta
tese ser a etapa de préprocessamento,
passaremos, de forma não muito aprofundada, por todas as
etapas
do processo de mineração de textos com o intuito de
fornecer a teoria base
completa para o entendimento do processo como um todo.
Além de apresentar a
teoria de cada etapa, individualmente, é executado um
processamento completo
(com coleta de dados, indexação, pré-processamento,
mineração e pósprocessamento)
utilizando nas outras etapas modelos já consagrados na
literatura
que tiveram sua implementação realizada durante esse
trabalho. Ao final são
mostradas funcionalidades e algumas aplicações como:
classificação de
documentos, extração de informações e interface de
linguagem natural (ILN). / [en] This work presents a research that proposes a new model of
pre-processing
for text mining in portuguese using computational
intelligence techniques based
on existing concepts, such as neural networks, dinamic
systems and
multidimensional statistics. The object of this doctoral
thesis is, therefore,
innovation in the pre-processing phase of text-mining,
proposing an automatic
model for the enrichment of textual data. This approach is
presented as an
extension of the traditional bag-of-words model, that has
a more statistical
emphasis, and proposes a bag-of-lexemes model with greater
usage of the texts'
linguistic content in a more computational approach,
providing more efficient
results. The work is complemented by the development and
implementation of a
text pre-processing system that automates this phase of th
text mining process as
proposed. Despite the object of this thesis being the pre-
processing stage, one
feels apropriate to describe, in overview, every step of
the text mining process in
order to provide the basic theory necessary to understand
the process as a whole.
Beyond presenting the theory of every stage individually,
one executes a complete
process (with data collection, indexing, pre-processing,
mining and postprocessing)
using tried-and-true models in all the other stages, which
were
implemented during the development of this work. At last
some functionalities
and aplications are shown, such as: document
classification, information
extraction and natural language interface (NLI).
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[en] SIMULATION AND DESIGN OF GAAS/ALGAAS QUANTUM WELL SOLAR CELLS AIDED BY GENETIC ALGORITHM / [pt] SIMULAÇÃO E PROJETO DE CÉLULAS SOLARES COM POÇOS QUÂNTICOS DE GAAS/ALGAAS AUXILIADO POR ALGORITMOS GENÉTICOSANDERSON PIRES SINGULANI 03 March 2010 (has links)
[pt] A energia é assunto estratégico para a grande maioria dos países e
indústrias no mundo. O consumo atual energético é de 138,32 TWh por ano
e é previsto um aumento de 44% até o ano de 2030 o que demonstra um
mercado em expansão. Porém, a sociedade atual exige soluções energéticas
que causem o menor impacto ambiental possível, colocando em dúvida o
uso das fontes de energia utilizadas atualmente. O uso da energia solar
é uma alternativa para auxiliar no atendimento da futura demanda de
energia. O seu principal entrave é o custo de produção de energia ser
superior as fontes de energia atuais, principalmente o petróleo. Contudo nos
últimos 10 anos foi verificado um crescimento exponencial na quantidade
de módulos fotovoltaicos instalados em todo mundo. Nesse trabalho é
realizado um estudo sobre célula solares com poços quânticos. O uso de
poços quânticos já foi apontado como ferramenta para aumentar a eficiência
de células fotovoltaicas. O objetivo é descrever uma metodologia baseada
em algoritmos genéticos para projeto e análise desse tipo de dispositivo e
estabelecer diretivas para se construir uma célula otimizada utilizando esta
tecnologia. Os resultados obtidos estão de acordo com dados experimentais,
demonstram a capacidade dos poços quânticos em aumentar a eficiência de
uma célula e fornecem uma ferramenta tecnológica que espera-se contribuir
para o desenvolvimento do país no setor energético. / [en] The energy is a strategical issue for the great majority of the countries
and industries in the world. The current world energy consumption is of
138,32 TWh per year and is foreseen an increase of 44% until the year
of 2030 which demonstrates a market in expansion. However, the society
demands energy solutions that cause as least ambient impact as possible,
putting in doubt the use of the current technologies of power plants. The
utilization of solar energy is an alternative to assist in the attendance of
the future demand of energy. Its main impediment is the superior cost of
energy production in comparison with the current power plants, mainly
the oil based ones. However in last the 10 years an exponential growth in
the amount of installed photovoltaics modules worldwide was verified. In
this work a study on solar cell with quantum wells is carried through. The
use of quantum wells already was pointed as tool to increase the efficiency
of photovoltaics cells. The objective is to describe a methodology based
on genetic algorithms for project and analysis of this type of device and
to establish directive to construct an optimized cell using this technology.
The results are in accordance with experimental data, that demonstrates
the capacity of the quantum wells in increasing the efficiency of a cell and
supply a technological tool that expects to contribute for the development
of the country in the energy sector.
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[en] GARCH MODELS IDENTIFICATION USING COMPUTATIONAL INTELLIGENCE / [pt] IDENTIFICAÇÃO DE MODELOS GARCH USANDO INTELIGÊNCIA COMPUTACIONALANDRE MACHADO CALDEIRA 08 January 2010 (has links)
[pt] Os modelos ARCH e GARCH vêm sendo bastante explorados tanto
tecnicamente quanto em estudos empíricos desde suas respectivas criações em
1982 e 1986. Contudo, o enfoque sempre foi na reprodução dos fatos estilizados
das séries financeiras e na previsão de volatilidade, onde o GARCH(1,1) é o mais
utilizado. Estudos sobre identificação dos modelos GARCH são muito raros.
Diante desse contexto, este trabalho propõe um sistema inteligente para melhorar
a identificação da correta especificação dos modelos GARCH, evitando assim o
uso indiscriminado dos modelos GARCH(1,1). Para validar a eficácia do sistema
proposto, séries simuladas foram utilizadas. Os resultados derivados desse sistema
são comparados com os modelos escolhidos pelos critérios de informação AIC e
BIC. O desempenho das previsões dos modelos identificados por esses métodos
são comparados utilizando-se séries reais. / [en] ARCH and GARCH models have been largely explored technically and
empirically since their creation in 1982 and 1986, respectively. However, the
focus has always been on stylized facts of financial time series or volatility
forecasts, where GARCH(1,1) has commonly been used. Studies on identification
of GARCH models have been rare. In this context, this work aims to develop an
intelligent system for improving the specification of GARCH models, thus
avoiding the indiscriminate use of the GARCH(1,1) model. In order to validate
the efficacy of the proposed system, simulated time series are used. Results are
compared to chosen models through AIC and BIC criteria. Their performances are
then compared by using real data.
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[en] KNOWLEDGE SEARCH IN DATABASES / [pt] BUSCA DE CONHECIMENTOS EM BASES DE DADOSCIBELE LUZANA REIS 27 December 2007 (has links)
[pt] Esta dissertação investiga a aplicação de Redes Neurais e
Algoritmos Genéticos como ferramentas para retirar
conhecimentos, em forma de regras, de um Banco de Dados.
Essa nova área, KDD (knowledge Discovery in Database),
surgiu com a necessidade de se desenvolver ferramentas que
possam, de forma automática e inteligente, ajudar aos
analistas de dados a transformar grandes volumes de dados
em informações e organizar estas informações em
conhecimentos úteis.
A pesquisa aqui resumida é portanto, um
desenvolvimento na área de sistemas de computação
(desenvolvimento de sistemas) e na área de inteligência
computacional (data mining, algoritmos genéticos, redes
neurais, interfaces inteligentes, sistemas de apoio a
decisão, criação de bases de conhecimentos) O trabalho de
tese foi dividido em cinco partes principais: um estudo
sobre o processo KDD; um estudo da estrutura dos sistemas
de KDD encontrados na literatura; o desenvolvimento de
sistemas de KDD, um utilizando algoritmos Genéticos e os
outros utilizando Redes Neurais; o estudo de casos e a
análise de desempenho dos sistemas desenvolvidos.
O processo de KDD serve para que se possa retirar
novos conhecimentos (padrões, tendências, fatos,
probabilidade, associações) de um determinado banco de
dados. Basicamente o KDD consiste em oito etapas, que são:
Definição do problema, Seleção dos dados, Limpeza dos
dados, enriquecimento dos dados, Pré-processamento dos
dados, Codificação dos dados, Mineração dos dados (data
mining) e o relatório contendo a interpretação dos
resultados. A mineração dos dados é freqüentemente vista
como elemento chave do processo de KDD. A extração do
conhecimento, propriamente dita, se dá na Mineração dos
dados, onde toda técnica que ajude a extrair mais
informações dos dados é útil. Assim na Mineração de dados
podemos lançar mão de um grupo heterogêneo de técnicas,
como por exemplo, Técnicas de estatísticas, visualização
dos dados, redes neurais e algoritmos genéticos. Portanto
os estudos do processo inclui estudos sobre Data Mining,
aprendizado de máquinas, data warehouse, o processo e o
ambiente do KDD, aspectos formais dos algoritmos de
aprendizado, inteligência artificial, e algumas aplicações
na vida real.
Dentre os vários sistemas de KDD encontrados na
literatura que foram estudados e analisados, podemos citar
sistemas que utilizaram, na etapa de mineração dos dados,
uma ou mais das seguintes técnicas de computação para
extrair padrões e associações nos dados, uma ou mais das
seguintes técnicas de computação para extrair padrões e
associações nos dados tais como: Visualização dos dados,
ferramenta de consulta, técnicas de estatísticas,
processamento analítico on-line (OLAP), Árvore de decisão,
regras de associação, redes neurais e algoritmos genéticos.
Neste trabalho foram desenvolvidos dois sistemas
de KDD. Em cada um dos modelos desenvolvidos utilizou-se
uma técnica de visualização dos dados para garantir a
interação do sistema com o analista dos dados. Além disso
utilizou-se, na etapa mineração dos dados, num dos modelos
Algoritmos genéticos, e no outro Redes Neurais
Backpropagation. Também para efeito de comparação e de
apoio, se desenvolveu um sistema utilizando Técnicas de
Estatísticas.
Com o modelo utilizando Algoritmos Genéticos se
encontra a melhor regra de produção relacionada a um banco
de dados, que responde a uma pergunta específica. E com os
modelos utilizando Redes Neurais se obtém resultados para
serem comparados.
A fase de aplicação consistiu em analisar dois
diferentes bancos de dados, um contendo dados dos meninos
e meninas de rua, e o outro contendo dados dos alunos que
se matricularam no vestibular. Na análise dos bancos de
dados se utilizou os sistemas de KDD aqui desenvolvidos,
tendo como objetivo encontrar, com o auxílio de Algoritmos
genéticos, ou de redes ne / [en] This dissertation investigates the genetic algorithms and
neural networks as applications tools to find knowledge,
in the form of rules, from a database. This new area, KDD
(Knowledge Discovery in Database) appeared with the need
of developing tools that can, in automatic and intelligent
way, help the data analysis to transform great volumes of
data in information and to organize these information in
useful knowledge.
The research here summarized is therefore, a
development in the area of computational systems
(development of systems) and in the area of intelligence
computational (data mining, genetic algoriths, neural
networks, intelligence interfaces, decision support
systems and creation of knowledge bases). The thesis work
was divided in five main parts: A study of the KDD
process: a study of the structure of the KDD systems found
in the literature; the development of KDD systems, one
using genetic algorithms and the others using neural
networks; the study of cases and the analysis of the
performance of the developed systems.
The KDD process is able to find new knowledge
(patterns, tendencies, facts, probability and
associations) from a certain database. Basically KDD
involves eight steps, that are: problem definition, data
selection, cleaning, enrichment, preprocessing, coding,
data mining and the reporting containing the
interpretation of the results. The Data Mining is
frequently seen as the key element of the KDD process. The
extraction of the knowledge, itself, happens in the Data
mining, where any technique that helps extract more
information out of your data is useful. In Data Mining we
can make use of a heterogeneous group of techiques, for
example, Statistical techniques, Visualization techniques,
Neural Networks and Genetic algorithms. Therefore the
studies of the KDD process included studies on data
mining, machine learning, data warehouse, the KDD process
and the KDD environment, formal aspects of the learning
algoriths, artificial intelligence, and some applications
in the real life.
In several KDD systems found in the literature
that were studied and analyzed, we can mention systems
that uses, in the data mining step, one or more of
following computation techniques to extract patterns and
associations from data as: visualization techniques, query
tools, statistical techniques, online analytical
processing (OLAP), decision trees, association rules,
neural networks and genetic algorithms.
In this work two KDD systems wer developed. In
each one of the developed models a visualization
techniques was used, to guarantee the interaction of the
system with the data analyst. And in the Data Mining step,
genetic algorithms was used in one of the models, and
Backpropagation Neural Networks in the other. For
comparison and support effect, a system was developed
using Statistical techniques.
The genetic algorithm model is to find the best
production rule related to a database, that answers to a
specific question. And the results of the Neural Networks
model is to be compared with the results of the genetic
algorithm model.
The application phase consisted of analyzing two
different databases, one with the boys´data that lives in
the street, and the other with the students´data that
makes the university admission test. In the analysis of
the databases it was used the KDD system here developed,
with the objective to find, with genetic algorithms, or
Neural Network, the best production rule, related to the
databases, that answers a specific question. Two types of
question. Two types of question were considered, the ones
that look for characteristic of a group of data, for
example, Which the boys characteristics that live in the
streets? And Which the characteristics of a group of
individuals that were classified but they didn´t enroll in
the university? And that associates groups of data, for
example, What differentiate the boys, with similar
economic situation, tha
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[en] NONDESTRUCTIVE EVALUATION STEEL STRUCTURES USING A SQUID MAGNETOMETER AND COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES / [pt] ENSAIOS NÃO-DESTRUTIVOS EM ESTRUTURAS METÁLICAS UTILIZANDO O MAGNETÔMETRO SUPERCONDUTOR SQUID E TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONALCARLOS ROBERTO HALL BARBOSA 07 April 2006 (has links)
[pt] Esta tese associa duas técnicas de fronteira na área de
Ensaios Não-Destrutivos magnéticos, que são a utilização
do magnetômetro supercondutor SQUID como instrumento de
medida e de Redes Neurais como ferramentas de análise dos
sinais detectados. Medidas pioneiras com o SQUID foram
realizadas em amostras de aço e de alumínio contendo
defeitos diversos, e foram idealizados e implementados
dois Sistemas Neurais, os quais utilizaram combinações de
vários tipos de redes neurais para, a partir do campo
magnético medido, obter informações a respeito da
geometria dos defeitos, possibilitando assim estimar sua
gravidade. / [en] This thesis combines two state-of-the-art techniques in
the area if magnetic Nondestructive Evaluation, that is,
the application of the superconducting magnetometer SQUID
as the magnetic sensor, and the use of Neural Networks as
analysis tools for the detected magnetic signals.
Pioneering measurements using the SQUID have been made in
steel and aluminum samples with various types of flaws,
and two Neural Systems have been implemented, based on the
combination of several neural networks algorithms. Such
systems aim to, based on the measured magnetic field,
obtain information about defect geometry, thus allowing
the assessment of defect severity.
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[en] WORD SENSE DESAMBIGUATION IN TEXT MINING / [pt] DESAMBIGUAÇÃO DE SENTIDO DE PALAVRAS DIRIGIDA POR TÉCNICAS DE AGRUPAMENTO SOB O ENFOQUE DA MINERAÇÃO DE TEXTOSROBERTO MIRANDA GOMES 10 September 2009 (has links)
[pt] Esta dissertação investigou a aplicação de processos de mineração de textos a
partir de técnicas de inteligência computacional e aprendizado de máquina no problema
de ambigüidade de sentido de palavras. O trabalho na área de métodos de apoio à decisão
teve como objetivo o desenvolvimento de técnicas capazes de automatizar os processos
de desambiguação bem como a construção de um protótipo baseado na implementação de
algumas dessas técnicas. Desambiguação de sentido de palavra é o processo de atribuição
de um significado a uma palavra obtido por meio de informações colhidas no contexto em
que ela ocorre, e um de seus objetivos é mitigar os enganos introduzidos por construções
textuais ambíguas, auxiliando assim o processo de tomada de decisão. Buscou-se ainda na
utilização de conceitos, ferramentas e formas de documentação considerados em
trabalhos anteriores de maneira a dar continuidade ao desenvolvimento científico e deixar
um legado mais facilmente reutilizável em trabalhos futuros. Atenção especial foi dada ao
processo de detecção de ambigüidades e, por esse motivo, uma abordagem diferenciada
foi empregada. Diferente da forma mais comum de desambiguação, onde uma máquina é
treinada para desambiguar determinado termo, buscou-se no presente trabalho a nãodependência
de se conhecer o termo a ser tratado e assim tornar o sistema mais robusto e
genérico. Para isso, foram desenvolvidas heurísticas específicas baseadas em técnicas de
inteligência computacional. Os critérios semânticos para identificação de termos
ambíguos foram extraídos das técnicas de agrupamento empregadas em léxicos
construídos após algum processo de normalização de termos. O protótipo, SID - Sistema
Inteligente de Desambiguação - foi desenvolvido em .NET, que permite uma grande
diversidade de linguagens no desenvolvimento, o que facilita o reuso do código para a
continuidade da pesquisa ou a utilização das técnicas implementadas em alguma
aplicação de mineração de textos. A linguagem escolhida foi o C#, pela sua robustez,
facilidade e semelhança sintática com JAVA e C++, linguagens amplamente conhecidas e
utilizadas pela maioria dos desenvolvedores. / [en] This dissertation investigated the application of text mining process from
techniques of computing intelligence and machine learning in the problem of
word sense ambiguity. The work in the methods of decision support area aimed to
develop techniques capable of doing a word meaning disambiguation
automatically and also to construct a prototype based on the application of such
techniques. Special attention was given to the process of ambiguity detection and,
for this reason, a differentiated approach was used. Unlikely the most common
type of disambiguation, in which the machine is trained to do it in determined
terms, the present work aimed to address the ambiguity problem without the need
of knowing the meaning of the term used, and thus, to make the system more
robust and generic. In order to achieve that, specific heurists were developed
based on computing intelligence techniques. The semantic criteria used to identify
the ambiguous terms were extracted from grouping techniques employed in lexis
built after some term normalization process.
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