Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-19T07:40:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T20:25:55Z : No. of bitstreams: 1
185537.pdf: 40032877 bytes, checksum: b9ac28c438deed5dee0518cab3b11c55 (MD5) / O presente trabalho relata a necessidade, na era atual, da utilização de sistemas especialistas para auxiliar os tomadores de decisão empresarial, pois a enorme quantidade de informações encontradas nas bases de dados das empresas torna a análise destas sem a ajuda da informática inviável, uma vez que a capacidade de inferência humana é limitada. Além da precisão da extração de conhecimento novo útil a partir das informações contidas nestas bases de dados de forma automática computacionalmente, pois tal conhecimento pode ser utilizado para a formação da base de conhecimento de um sistema especialista. Procedeu-se então, a busca na literatura para a realização desta tarefa, encontrando a área de descoberta de conhecimento em base de dados como orientação para tal, a qual propõe a aplicação de algoritmos de mineração de dados, além de atividades de pré-processamento dos dados e pós-processamento do conhecimento descoberto, entre outras. Dentre os algoritmos de mineração de dados encontrados destaca-se o ID3, o qual realiza a aprendizagem supervisionada a partir de exemplos, representando o conhecimento descoberto através de árvore de decisão. Fazendo a "leitura" da árvore pode-se representar este conhecimento na forma de regras e com parte do embasamento teórico de regras de associação calcular o suporte (probabilidade) e a confiança de cada regra. Assim, este estudo possibilitou a criação de uma metodologia de uso de técnicas de indução para criação de regras de sistemas especialistas. Tal metodologia conduziu a criação de um protótipo de software, denominado GARP, que proporciona a geração automática de regras probabilísticas podendo ser usadas em qualquer shell de sistemas especialistas baseada em regras. Para validação desta metodologia, o protótipo criado foi submetido a testes utilizando-se bases de dados fictícios como também, uma aplicação real do jogo de empresas GI-EPS. Por fim, são apresentadas algumas constatações referentes a aplicação desta metodologia em relação ao algoritmo de mineração de dados utilizado, o ID3.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/81768 |
| Date | January 2001 |
| Creators | Oliveira, Alexsandra Faisca Nunes de |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Kopittke, Bruno Hartmut |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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