Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DiogoFO.pdf: 866073 bytes, checksum: bf59c2597aef9b7382b7e14bd4914265 (MD5) Previous issue date: 2008-09-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Multi-classifier systems, also known as ensembles, have been widely used to solve several problems, because they, often, present better performance than the individual classifiers that form these systems. But, in order to do so, it s necessary that the base classifiers to be as accurate as diverse among themselves this is also known as diversity/accuracy dilemma. Given its importance, some works have investigate the ensembles behavior in context of this dilemma. However, the majority of them address homogenous ensemble, i.e., ensembles composed only of the same type of classifiers. Thus, motivated by this limitation, this thesis, using genetic algorithms, performs a detailed study on the dilemma diversity/accuracy for heterogeneous ensembles / Sistemas Multiclassificadores, tamb?m conhecidos como comit?s de classificadores, t?m sido amplamente utilizados para resolver os mais variados problemas, pois em geral t?m melhores desempenhos que os classificadores base que formam esses sistemas. Para que isso ocorra, por?m, ? necess?rio que os classificadores base sejam t?o acurados quanto diversos entre si isso ? conhecido como dilema da diversidade-acur?cia. Dado a sua import?ncia, alguns trabalhos sobre o estudo do omportamento dos comit?s no contexto desse dilema foram propostos. Entretanto, a maioria dos trabalhos estudou tal problema para comit?s homog?neos, ou seja, comit?s formados apenas por classificadores do mesmo tipo. Sendo assim, motivado por esta limita??o, esta disserta??o, usando algoritmos gen?ticos, efetua um estudo mais detalhado sobre o dilema da diversidade-acur?cia em comit?s heterog?neos

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KarlianeMOV.pdf: 860257 bytes, checksum: 481ec0c73e057f9e2acea8211d919448 (MD5) Previous issue date: 2009-08-07 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The objective of the researches in artificial intelligence is to qualify the computer to execute functions that are performed by humans using knowledge and reasoning. This work was developed in the area of machine learning, that it s the study branch of artificial intelligence, being related to the project and development of algorithms and techniques capable to allow the computational learning. The objective of this work is analyzing a feature selection method for ensemble systems. The proposed method is inserted into the filter approach of feature selection method, it s using the variance and Spearman correlation to rank the feature and using the reward and punishment strategies to measure the feature importance for the identification of the classes. For each ensemble, several different configuration were used, which varied from hybrid (homogeneous) to non-hybrid (heterogeneous) structures of ensemble. They were submitted to five combining methods (voting, sum, sum weight, multiLayer Perceptron and na?ve Bayes) which were applied in six distinct database (real and artificial). The classifiers applied during the experiments were k- nearest neighbor, multiLayer Perceptron, na?ve Bayes and decision tree. Finally, the performance of ensemble was analyzed comparatively, using none feature selection method, using a filter approach (original) feature selection method and the proposed method. To do this comparison, a statistical test was applied, which demonstrate that there was a significant improvement in the precision of the ensembles / As pesquisas em intelig?ncia artificial t?m como objetivo capacitar o computador a executar fun??es que s?o desempenhadas pelo ser humano usando conhecimento e racioc?nio. O presente trabalho foi desenvolvido dentro da ?rea de aprendizado de m?quina (AM), que ? um ramo de estudo da intelig?ncia artificial, sendo relacionado ao projeto e desenvolvimento de algoritmos e t?cnicas capazes de permitir o aprendizado computacional. O objetivo deste trabalho ? analisar um m?todo de sele??o de atributos em comit?s de classificadores. Esse m?todo, baseado em filtros, utilizou a vari?ncia e a correla??o de Spearman para ordenar os atributos e estrat?gias de recompensa e puni??o para medir a import?ncia de cada atributo na identifica??o das classes. Foram formados comit?s de classificadores tanto homog?neos quanto heterog?neos, e submetidos a cinco m?todos de combina??o de classificadores (voto, soma, soma ponderada, MLP e naive Bayes), os quais foram aplicados a seis bases de dados distintas (reais e artificiais). Os classificadores aplicados durante os experimentos foram k-nn, MLP, naive Bayes e ?rvore de decis?o. Por fim, foram analisados, comparativamente, o esempenho dos comit?s de classificadores utilizando nenhum m?todo de sele??o de atributos, utilizando um m?todo de sele??o de atributos padr?o baseado em filtro e o m?todo proposto (RecPun). Com base em um teste estat?stico, foi demonstrado que houve uma melhora significante na precis?o dos comit?s

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LigiaMMS_DISSERT.pdf: 1430923 bytes, checksum: 56e9de29de6907d7e9da54247e3af4ba (MD5) Previous issue date: 2010-10-14 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Classifier ensembles are systems composed of a set of individual classifiers and a combination module, which is responsible for providing the final output of the system. In the design of these systems, diversity is considered as one of the main aspects to be taken into account since there is no gain in combining identical classification methods. The ideal situation is a set of individual classifiers with uncorrelated errors. In other words, the individual classifiers should be diverse among themselves. One way of increasing diversity is to provide different datasets (patterns and/or attributes) for the individual classifiers. The diversity is increased because the individual classifiers will perform the same task (classification of the same input patterns) but they will be built using different subsets of patterns and/or attributes. The majority of the papers using feature selection for ensembles address the homogenous structures of ensemble, i.e., ensembles composed only of the same type of classifiers. In this investigation, two approaches of genetic algorithms (single and multi-objective) will be used to guide the distribution of the features among the classifiers in the context of homogenous and heterogeneous ensembles. The experiments will be divided into two phases that use a filter approach of feature selection guided by genetic algorithm / Comit?s de classificadores s?o sistemas compostos por um conjunto de classificadores individuais e um m?dulo de combina??o, o qual ? respons?vel por fornecer a sa?da final do sistema. Para que esses sistemas apresentem melhor desempenho que um classificador simples, ? necess?rio que os componentes individuais n?o cometam erros nos mesmos padr?es. Por este motivo, a diversidade tem sido considerada um dos aspectos mais importantes no projeto desses sistemas, j? que n?o h? vantagem na combina??o de m?todos de classifica??o id?nticos. Uma forma de garantir diversidade ? atrav?s da constru??o de classificadores individuais a partir de diferentes conjuntos de treinamento (padr?es e/ou atributos). Nesse contexto, uma maneira de selecionar subconjuntos de atributos para os classificadores individuais ? atrav?s da utiliza??o de m?todos de sele??o de atributos. No entanto, na maioria das pesquisas, os m?todos de sele??o de atributos s?o aplicados apenas em comit?s de classificadores homog?neos, ou seja, comit?s compostos pelo mesmo tipo de classificador. Sendo assim, o objetivo deste trabalho ? analisar o comportamento desses m?todos na gera??o de comit?s de classificadores diversos, tanto homog?neos como heterog?neos. Para guiar a distribui??o dos atributos, entre os classificadores base, ser?o utilizadas duas abordagens de algoritmo gen?tico (mono-objetivo e multi-objetivo), usando diferentes fun??es de aptid?o. Para tanto, os experimentos ser?o divididos em duas fases, as quais usam uma abordagem filtro para a sele??o de atributos

Made available in DSpace on 2014-12-17T13:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JuarezAP_DISSERT.pdf: 706321 bytes, checksum: a4be793a04471b95500e88c7f6ee1e23 (MD5) Previous issue date: 2010-09-17 / The theme of this dissertation is the collegiate management in the cashew cultivation s productive chain by the reading of the Managerial Committee s role in accordance with Sustainable Regional Development. The research had as aim to reveal the way as Managerial Committee s members of cashew cultivation s productive chain interpret the economic, social and environmental dimensions to the sustainability of entrepreneurships, using as interpretative base Sachs (2004) theoretical model. The theoretical reference is based in precepts of Solidarity Economy as a strategy to the Sustainable Regional Development. To reach this aim was done a case study, based in analysis of contents and semi-structured interviews with the solidarities economic entrepreneurships that integrate the Committee and with the group of Entities of Support and Fomentation responsible for formulating and conducting actions in favour of development of the chain. The research permitted to conclude that the economic, mainly, and social dimension, secondly, to super-impose the environmental dimension. The actions in favour of the chain are yet restricted and with low effectiveness when interpreted, in an integrated way, by a side, by the informers of this research and, by another side, in accordance with precepts of sustainable development / O tema desta disserta??o ? a gest?o colegiada na cadeia produtiva da cajucultura a partir de leituras do papel do Comit? Gestor ? luz do Desenvolvimento Regional Sustent?vel. A pesquisa teve por objetivo revelar o modo como os membros do Comit? Gestor da cadeia produtiva da cajucultura interpretam as dimens?es econ?mica, social e ambiental para a sustentabilidade dos empreendimentos, tomando como base interpretativa o modelo te?rico de Sachs (2004). O referencial te?rico est? fundado nos preceitos da Economia Solid?ria como estrat?gia para o Desenvolvimento Regional Sustent?vel. Para o alcance deste objetivo, foi realizado um estudo de caso, como base na an?lise de conte?do e entrevistas semi-estruturadas com os empreendimentos econ?micos solid?rios (EES) integrantes do Comit? e com o grupo de Entidades de Apoio e Fomento (EAF) respons?vel por formular e encaminhar a??es em prol do desenvolvimento da cadeia. A pesquisa possibilitou concluir que as dimens?es econ?mica, principalmente, e social, secundariamente, se sobrep?em, ? dimens?o ambiental. As a??es em prol da cadeia s?o ainda restritas e de pouca efetividade quando interpretadas, de modo integrado, por um lado, pelos informantes desta pesquisa e, por outro, ? luz dos preceitos do desenvolvimento sustent?vel

Made available in DSpace on 2015-03-03T15:48:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FernandoP_TESE.pdf: 2701691 bytes, checksum: 2a3af30ede2c717ab23b1c7dc03a128a (MD5) Previous issue date: 2013-05-24 / This work discusses the application of techniques of ensembles in multimodal recognition systems development in revocable biometrics. Biometric systems are the future identification techniques and user access control and a proof of this is the constant increases of such systems in current society. However, there is still much advancement to be developed, mainly with regard to the accuracy, security and processing time of such systems. In the search for developing more efficient techniques, the multimodal systems and the use of revocable biometrics are promising, and can model many of the problems involved in traditional biometric recognition. A multimodal system is characterized by combining different techniques of biometric security and overcome many limitations, how: failures in the extraction or processing the dataset. Among the various possibilities to develop a multimodal system, the use of ensembles is a subject quite promising, motivated by performance and flexibility that they are demonstrating over the years, in its many applications. Givin emphasis in relation to safety, one of the biggest problems found is that the biometrics is permanently related with the user and the fact of cannot be changed if compromised. However, this problem has been solved by techniques known as revocable biometrics, which consists of applying a transformation on the biometric data in order to protect the unique characteristics, making its cancellation and replacement. In order to contribute to this important subject, this work compares the performance of individual classifiers methods, as well as the set of classifiers, in the context of the original data and the biometric space transformed by different functions. Another factor to be highlighted is the use of Genetic Algorithms (GA) in different parts of the systems, seeking to further maximize their eficiency. One of the motivations of this development is to evaluate the gain that maximized ensembles systems by different GA can bring to the data in the transformed space. Another relevant factor is to generate revocable systems even more eficient by combining two or more functions of transformations, demonstrating that is possible to extract information of a similar standard through applying different transformation functions. With all this, it is clear the importance of revocable biometrics, ensembles and GA in the development of more eficient biometric systems, something that is increasingly important in the present day / O presente trabalho aborda a aplica??o de t?cnicas de comit?s de classificadores no desenvolvimento de sistemas de reconhecimento multimodais em biometrias revog?veis. Sistemas biom?tricos s?o o futuro das t?cnicas de identifica??o e controle de acesso de usu?rios, prova disso, s?o os aumentos constantes de tais sistemas na sociedade atual. Por?m, ainda existem muitos avan?os a serem desenvolvidos, principalmente no que se refere ? acur?cia, seguran?a e tempo de processamento de tais sistemas. Na busca por desenvolver t?cnicas mais eficientes, os sistemas multimodais e a utiliza??o de biometrias revog?veis mostram-se promissores, podendo contornar muitos dos problemas envolvidos no reconhecimento biom?trico tradicional. Um sistema multimodal ? caracterizado por combinar diferentes t?cnicas de seguran?a biom?trica e com isso, superar muitas limita- ??es, como: falhas de extra??o ou processamento dos dados. Dentre as v?rias possibilidades de se desenvolver um sistema multimodal, a utiliza??o de comit?s de classificadores ? um assunto bastante promissor, motivado pelo desempenho e flexibilidade que os mesmos v?m demonstrando ao longo dos anos, em suas in?meras aplica??es. Dando ?nfase em rela- ??o ? seguran?a, um dos maiores problemas encontrados se deve as biometrias estarem relacionadas permanentemente com o usu?rio e o fato de n?o poderem ser alteradas caso comprometidas. No entanto, esse problema vem sendo solucionado por t?cnicas conhecidas como biometrias revog?veis, as quais consistem em aplicar uma transforma??o sobre os dados biom?tricos de forma a proteger as caracter?sticas originais, possibilitando seu cancelamento e substitui??o. Com o objetivo de contribuir com esse importante tema, esse trabalho compara o desempenho de m?todos de classifica??es individuais, bem como conjunto de classificadores, no contexto dos dados originais e no espa?o biom?trico transformado por diferentes fun??es. Outro fator a se destacar, ? o uso de Algoritmos Gen?ticos (AGs) em diferentes partes dos sistemas, buscando maximizar ainda mais a efici?ncia dos mesmos. Uma das motiva??es desse desenvolvimento ? avaliar o ganho que os sistemas de comit?s maximizados por diferentes AGs podem trazer aos dados no espa?o transformado. Tamb?m busca-se gerar sistemas revog?veis ainda mais eficientes, atrav?s da combina??o de duas ou mais fun??es de transforma??o revog?veis, demonstrando que ? poss?vel extrair informa??es complementares de um mesmo padr?o atrav?s de tais procedimentos. Com tudo isso, fica claro a import?ncia das biometrias revog?veis, comit?s de classificadores e AGs, no desenvolvimento de sistemas biom?tricos mais eficientes, algo que se mostra cada vez mais importante nos dias atuais

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:25:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlinyDPM_DISSERT.pdf: 3280601 bytes, checksum: ab6256e6dad03ba48bbec08a0e7518fa (MD5) Previous issue date: 2012-03-30 / This work is about a search that takes the Comit? pela Anistia no Rio Grande do Norte and the Associa??o Norte-Rio-Grandense de Anistiados Pol?ticos as Political Spaces capable of expressing History, Memory and Politic. And has as main objective analyzing the amnesty process in the State from these Spaces of political struggle and of resistance, from the 1970s until the early 2000s. The discussion of amnesty and struggle for rights and remedies are still present today on the political agenda of the country, which demonstrates the importance and the incompleteness of the amnesty. Beyond the oral sources, which are essential for understanding periods of oppression, we also used written sources, such as digital and printed newspapers, laws, meeting minutes, pamphlets of political parties, magazines, theses, dissertations, among others. We made the crossing of oral sources with written guides us as Paul Thompson, highlighting the importance of Memory, especially of Collective Memory in line with the perception of Maurice Halbwachs. Work the concept of history approached by Jacques Le Goff and Politic from the perspective of Hannah Arendt. And consider the space from the approach taken by Doreen Massey / Este trabalho se trata de uma pesquisa que toma o Comit? pela Anistia no Rio Grande do Norte e a Associa??o Norte-Rio-Grandense de Anistiados Pol?ticos como Espa?os capazes de expressar Hist?ria, Mem?ria e Pol?tica. Tem por objetivo principal analisar o processo de anistia no estado a partir desses Espa?os de luta e de resist?ncia pol?tica, desde a d?cada de 1970 at? o in?cio dos anos 2000. A discuss?o sobre anistia e sobre luta por direitos e repara??es est? presente ainda hoje na agenda pol?tica do pa?s, o que demonstra a sua relev?ncia e o car?ter incompleto da anistia. Al?m das fontes orais, indispens?veis para a compreens?o de per?odos de opress?o, tamb?m s?o utilizadas fontes escritas, como: jornais digitalizados e impressos, legisla??es, atas de reuni?o, cartilhas de partidos pol?ticos, revistas, teses, disserta??es, dentre outras. Neste trabalho, ? realizado o cruzamento das fontes orais com as escritas, conforme orienta Paul Thompson, destacando a import?ncia da Mem?ria, sobretudo da Mem?ria Coletiva, em conson?ncia com a percep??o de Maurice Halbwachs. Al?m disso, ? trabalhado o conceito de Hist?ria abordado por Jacques Le Goff e o de Pol?tica na perspectiva de Hannah Arendt, bem como ? considerado o Espa?o a partir da abordagem feita por Doreen Massey

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-04-17T21:35:20Z No. of bitstreams: 1 AntoninoAlvesFeitosaNeto_TESE.pdf: 1592913 bytes, checksum: abef6d747d95842e55a8f4f5a5d73859 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-04-18T22:17:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AntoninoAlvesFeitosaNeto_TESE.pdf: 1592913 bytes, checksum: abef6d747d95842e55a8f4f5a5d73859 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-18T22:17:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AntoninoAlvesFeitosaNeto_TESE.pdf: 1592913 bytes, checksum: abef6d747d95842e55a8f4f5a5d73859 (MD5) Previous issue date: 2016-12-09 / Este trabalho aborda a constru??o de comit?s de classifica??o atrav?s t?cnicas metaheur?sticas de otimiza??o tradicionais de h?bridas. O problema de classifica??o de padr?es ? tratado como um problema de otimiza??o procurando encontrar o subconjunto de atributos e classificadores do problema que minimize o erro de classifica??o do comit?. Os comit?s s?o gerados a partir da combina??o das t?cnicas de k-NN, ?rvore de Decis?o e Naive Bayes utilizando o voto majorit?rio. Os atributos dos classificadores base s?o modificados pelas metaheur?sticas de algoritmos gen?ticos, algoritmos mem?ticos, PSO, ACO, M?ltiplos Rein?cios, GRASP, Simulated Annealing, Busca Tabu, ILS e VNS. Tamb?m s?o aplicados algoritmos provenientes da arquiteturas de metaheur?sticas h?bridas AMHM e MAGMA. S?o desenvolvidos algoritmos dessas metaheur?sticas nas vers?es mono e multi-objetivo. S?o realizados experimentos em diferentes cen?rios mono e multiobjetivo otimizando o erro de classifica??o e as medidas de boa e m? diversidade. O objetivo ? verificar se adicionar as medidas de diversidade como objetivos de otimiza??o resulta em comit?s mais acurados. Assim, a contribui??o desse trabalho ? determinar se as medidas de boa e m? diversidade podem ser utilizadas em t?cnicas de otimiza??o mono e multiobjetivo como objetivos de otimiza??o para constru??o de comit?s de classificadores mais acurados que aqueles constru?dos pelo mesmo processo, por?m utilizando somente a acur?cia de classifica??o como objetivo de otimiza??o. Verificamos que as metaheur?sticas desenvolvidas apresentam melhores resultados que as t?cnicas cl?ssicas de gera??o de comit?s, isto ?, Bagging, Boosting e Sele??o Rand?mica. Verificamos tamb?m que na maioria das metaheur?sticas o uso das medidas de diversidade como objetivos de otimiza??o n?o auxilia na gera??o de comit?s mais acurados que quando utilizado somente o erro de classifica??o como objetivo de otimiza??o obtendo nos melhores cen?rios resultados n?o estatisticamente diferentes. / This work deals with the construction of classification committees using traditional and hybrid meta-heuristics of optimization techniques. The problem of pattenr classification is treated as an optimization problem, trying to find the subset of attributes and classifiers of the problem that minimizes the classification error of the committee. Committees are generated by combining the techniques of k-NN, Decision Tree and Naive Bayes using the majority vote. The attributes of the base classifiers are modified by the metaheuristics of genetic algorithms, memetic algorithms, PSO, ACO, Multi Start, GRASP, Simulated Annealing, Tabu Search, ILS and VNS. We also apply algorithms from AMHM and MAGMA hybrid metaheuristics architectures. Algorithms of these metaheuristics are developed in mono and multi-objective versions. Experiments are performed in different mono and multiobjective scenarios optimizing classification error and measures of good and bad diversity. The goal is to verify that adding diversity measures as optimization goals results in more accurate committees. Thus, the contribution of this work is to determine if the measures of good and bad diversity can be used in mono and multiobjective optimization techniques as objectives of optimization for the construction of committees of classifiers more accurate than those constructed by the same process, but using only the accuracy classification as an optimization objective. We have verified that the developed metaheuristics present better results than the classic generation techniques of committees, ie, Bagging, Boosting and Random Selection. We also verified that in the majority of metaheuristics the use of diversity measures as optimization objectives does not help to generate more accurate committees than when only the classification error, obtaining in the best scenarios non statistically different results.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LauraEASS.pdf: 1648653 bytes, checksum: 0aa1d6a5cd26175688d09f2c09459503 (MD5) Previous issue date: 2008-02-01 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In systems that combine the outputs of classification methods (combination systems), such as ensembles and multi-agent systems, one of the main constraints is that the base components (classifiers or agents) should be diverse among themselves. In other words, there is clearly no accuracy gain in a system that is composed of a set of identical base components. One way of increasing diversity is through the use of feature selection or data distribution methods in combination systems. In this work, an investigation of the impact of using data distribution methods among the components of combination systems will be performed. In this investigation, different methods of data distribution will be used and an analysis of the combination systems, using several different configurations, will be performed. As a result of this analysis, it is aimed to detect which combination systems are more suitable to use feature distribution among the components / Em sistemas que combinam as sa?das de classificadores de padr?es, sistemas de combina??o, como comit?s e sistemas multiagentes para classifica??o, um dos principais problemas ? que os componentes do sistema (classificadores ou agentes) devem ser diversos entre si. Em outras palavras, n?o existe ganho de desempenho em sistemas formados por um conjunto de componentes id?nticos. Um modo de aumentar a diversidade do sistema ? distribuir os dados do padr?o entre os classificadores que comp?em o sistema. Neste trabalho ser? feita uma investiga??o sobre o impacto do uso de t?cnicas de distribui??o de dados, mais especificamente distribui??o de caracter?sticas, entre os componentes de sistemas de combina??o de classificadores. Nesta investiga??o, diferentes t?cnicas de distribui??o de caracter?sticas ser?o usadas e uma an?lise comparativa entre diferentes sistemas de combina??o, usando diferentes configura??es, ser? feita. Como resultado desta an?lise, espera-se detectar que sistemas de combina??o s?o mais adequados para usar distribui??o de caracter?sticas entre os componentes

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArakenMS_da_capa_ate_pag_66.pdf: 612002 bytes, checksum: 77ee53e5ec8496b7cf1c4503e222c41d (MD5) Previous issue date: 2008-02-01 / RePART (Reward/Punishment ART) is a neural model that constitutes a variation of the Fuzzy Artmap model. This network was proposed in order to minimize the inherent problems in the Artmap-based model, such as the proliferation of categories and misclassification. RePART makes use of additional mechanisms, such as an instance counting parameter, a reward/punishment process and a variable vigilance parameter. The instance counting parameter, for instance, aims to minimize the misclassification problem, which is a consequence of the sensitivity to the noises, frequently presents in Artmap-based models. On the other hand, the use of the variable vigilance parameter tries to smoouth out the category proliferation problem, which is inherent of Artmap-based models, decreasing the complexity of the net. RePART was originally proposed in order to minimize the aforementioned problems and it was shown to have better performance (higer accuracy and lower complexity) than Artmap-based models. This work proposes an investigation of the performance of the RePART model in classifier ensembles. Different sizes, learning strategies and structures will be used in this investigation. As a result of this investigation, it is aimed to define the main advantages and drawbacks of this model, when used as a component in classifier ensembles. This can provide a broader foundation for the use of RePART in other pattern recognition applications / O RePART (Reward/Punishiment ART), modelo neural que se constitui numa varia??o do modelo Fuzzy Artmap, foi proposto objetivando minimizar problemas inerentes aos modelos da classe Artmap, tais como: prolifera??o de categorias e m? classifica??o. Por essa raz?o, o RePART faz uso de mecanismos adicionais, como: um par?metro contador de inst?ncia, um processo de recompensa/puni??o e um par?metro de vigil?ncia vari?vel. O par?metro contador de inst?ncia busca minimizar o problema de m? classifica??o, resultante da sensibilidade ? ru?dos, freq?entemente presente nos modelos da classe Artmap. O uso da vigil?ncia vari?vel tem como objetivo minimizar o problema de prolifera??o de categorias, diminuindo a complexidade da rede, quando utilizado em aplica??es com um grande n?mero de padr?es de treinamento. A proposta do RePART visou a minimiza??o desses problemas e foi mostrado que o RePART obteve desempenho superior que alguns modelos da classe Artmap. Neste trabalho ? proposta a realiza??o de uma investiga??o do desempenho do modelo RePART em comit?s de classificadores. Nesta investiga??o ser? realizada uma an?lise com comit?s utilizando diferentes tamanhos, estrat?gias de aprendizados e estruturas. Os resultados obtidos com esta investiga??o servir?o como meio de descoberta das vantagens e desvantagens de cada um dos modelos abordados em comit?s. Com isso, poder? ser dado um embasamento ainda mais amplo ? utiliza??o do RePART em outras aplica??es de reconhecimento de padr?es

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AntonioAFN_DISSERT.pdf: 3187796 bytes, checksum: c8d44014d0b75e991f4f3b3473a8dcd5 (MD5) Previous issue date: 2012-08-24 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Committees of classifiers may be used to improve the accuracy of classification systems, in other words, different classifiers used to solve the same problem can be combined for creating a system of greater accuracy, called committees of classifiers. To that this to succeed is necessary that the classifiers make mistakes on different objects of the problem so that the errors of a classifier are ignored by the others correct classifiers when applying the method of combination of the committee. The characteristic of classifiers of err on different objects is called diversity. However, most measures of diversity could not describe this importance. Recently, were proposed two measures of the diversity (good and bad diversity) with the aim of helping to generate more accurate committees. This paper performs an experimental analysis of these measures applied directly on the building of the committees of classifiers. The method of construction adopted is modeled as a search problem by the set of characteristics of the databases of the problem and the best set of committee members in order to find the committee of classifiers to produce the most accurate classification. This problem is solved by metaheuristic optimization techniques, in their mono and multi-objective versions. Analyzes are performed to verify if use or add the measures of good diversity and bad diversity in the optimization objectives creates more accurate committees. Thus, the contribution of this study is to determine whether the measures of good diversity and bad diversity can be used in mono-objective and multi-objective optimization techniques as optimization objectives for building committees of classifiers more accurate than those built by the same process, but using only the accuracy classification as objective of optimization / Comit?s de classificadores podem ser empregados para melhorar a acur?cia de sistemas de classifica??o, ou seja, diferentes classificadores aplicados ? solu??o de um mesmo problema podem ser combinados gerando um sistema de maior acur?cia, denominado de comit?s de classificadores. Para que se obtenha sucesso ? necess?rio que os classificadores apresentem erros em diferentes objetos do problema para que assim os erros de um classificador sejam suprimidos pelo acerto dos demais na aplica??o do m?todo de combina??o do comit?. A caracter?stica dos classificadores de errarem em objetos diferentes ? denominada de diversidade. No entanto, as maiorias das medidas de diversidade n?o conseguiam descrever essa import?ncia. Recentemente, foram propostas duas medidas de diversidade (boa e m? diversidade) as medidas de boa e m? diversidade com o objetivo de auxiliar a gera??o de comit?s mais acurados. Este trabalho efetua uma an?lise experimental dessas medidas aplicadas diretamente na constru??o de comit?s de classificadores. O m?todo de constru??o adotado ? modelado como um problema de busca pelo melhor conjunto de caracter?sticas das bases de dados do problema e pelo melhor conjunto de membros do comit? a fim de encontrar o comit? de classificadores que apresente ? maior acur?cia de classifica??o. Esse problema ? resolvido atrav?s de t?cnicas de otimiza??o metaheur?sticas, nas vers?es mono e multiobjetivo. S?o efetuadas an?lises estat?sticas para verificar se usar ou adicionar as medidas de boa e m? diversidade como objetivos de otimiza??o resulte comit?s mais acurados. Assim, a contribui??o desse trabalho ? determinar se as medidas de boa e m? diversidade podem ser utilizadas em t?cnicas de otimiza??o mono e multiobjetivo como objetivos de otimiza??o para constru??o de comit?s de classificadores mais acurados que aqueles constru?dos pelo mesmo processo, por?m utilizando somente a acur?cia de classifica??o como objetivo de otimiza??o