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Arquitetura de um controlador Fuzzy tipo-2 intervalar em hardware analógicoPaloma Maria Silva Rocha Rizol 05 September 2011 (has links)
O presente trabalho tem por objetivo propor uma nova arquitetura e baseada nela, projetar um circuito que funcione como um controlador baseado na lógica fuzzy tipo-2 intervalar. Neste trabalho são apresentados o projeto e a implementação dos circuitos que compõem o referido controlador, tais como: o circuito fuzificador tipo-2 intervalar (FOU); os circuitos de máximo e mínimo que são utilizados na máquina de inferência Mamdani tipo-2; os circuitos multiplicador-divisor; somador; escalonador; subtrator; mínimo e máximo que são utilizados para implementar o módulo tipo-redutor baseado no método de Wu-Mendel. E por fim, o circuito de média aritmética que é utilizado para implementar o circuito defuzificador. Todos estes circuitos foram implementados em tecnologia CMOS 0,35m da AMS - Austria Mikro Systems International AG, com tensão de alimentação de 3,3V.
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Aplicação de análises multivariadas em meta-raciocínio bayesiano: uma abordagem para sistemas especialistas de tempo-real.Carlos Eduardo Bognar 20 October 2008 (has links)
Redes Bayesianas (RB) oferecem um método prático para o tratamento de incertezas em sistemas especialistas probabilísticos. Considerando que os problemas de atualização de crença e revisão crença em redes multiplamente conectadas são NP-Difíceis, alguns pesquisadores aplicaram processos de meta-raciocínio às inferências, para selecionar algoritmos para as tarefas. Quando possível, os métodos exatos devem ser adotados. Caso contrário, os algoritmos aproximados podem ser selecionados. Como a qualidade das inferências aproximadas varia a cada instância, os dados de entrada contêm características que afetam os desempenhos dos algoritmos. O problema de meta-raciocínio investigado está relacionado com a escolha do algoritmo para uma determinada instância de inferência, considerando restrições temporais. Para realizar meta-raciocínio, essa Tese propõe um método de caracterização da RB e associação conjunta dessas características, aplicando análises multivariadas. Os modelos são utilizados para a predição da probabilidade de que um algoritmo exato possa ser adotado em uma instância específica ou para a escolha do algoritmo aproximado com a melhor qualidade dos resultados. Análises experimentais comparam algumas abordagens alternativas, tais como análise de regressão simples, curvas de utilidade e técnicas de aprendizagem de máquina, mostrando resultados superiores quando análises multivariadas são aplicadas no processo de meta-raciocínio.
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Classificação supervisionada com programação probabilísticaLucena, Danilo Carlos Gouveia de 10 February 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-02-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Probabilistic inference mechanisms are at the intersection of three main areas: statistics,
programming languages and probability. These mechanisms are used to create probabilistic
models and assist in treating uncertainties. Probabilistic programming languages assist
in high-level description of these models. These languages facilitate the development
of the models because they abstract the inference mechanisms at the lower levels, allow
reuse of code, and assist in results analysis. This study proposes the analysis of inference
engines implemented by probabilistic programming languages and presents a case study of
a supervised text classifier using probabilistic programming. / Mecanismos de inferência probabilísticos estão na intersecção de três áreas: estatística,
linguagens de programação e sistemas de probabilidade. Esses mecanismos são utilizados
para criar modelos probabilísticos e auxiliam no tratamento de incertezas. As linguagens de
programação probabilísticas auxiliam na descrição de alto nível desses tipos de modelos.
Essas linguagens facilitam o desenvolvimento abstraindo os mecanismos de inferência de
mais baixo nível, favorecem o reuso de código e auxiliam na análise dos resultados. Este
estudo propõe a análise dos mecanismos de inferência implementados pelas linguagens de
programação probabilísticas e apresenta um estudo de caso com a implementação de um
classificador supervisionado de textos com programação probabilística.
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