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Previous issue date: 2008-08-28 / Esta dissertação apresenta um estudo sobre o uso de Sistemas Híbridos para a tarefa de Seleção e Ponderação simultâneas de conjuntos de características. Ela é composto de três partes principais: (1) a apresentação de uma metodologia para lidar com Seleção e Ponderação como um problema de otimização global, (2) descrição do modelo híbrido que integra busca global e local e (3) avaliação das abordagens híbridas propostas. Foram investigadas duas arquiteturas híbridas inteligentes: a primeira delas combina Tabu Search com o algoritmo de busca local Relief e a segunda integra Simulated Annealing com o Relief. Ambas abordagens procuram combinar as principais vantagens dos métodos de otimização global com as dos métodos de convergência local: métodos de otimização são bastante eficientes na busca do espaço global enquanto métodos de convergência fazem uma busca local mais refinada. A metodologia utilizada neste trabalho para representar Seleção e Ponderação como um problema de busca foi proposta por Tahir et al. TAHIR; BOURIDANE; KORUGOLLU (2007). No referido trabalho, o método de busca utilizado foi apenas Tabu Search. O presente trabalho traz a adaptação desta metodologia também para o Simulated Annealing. Os resultados demonstraram que os conjuntos de características otimizados são mais eficientes que aqueles que não passaram por nenhum processo de otimização. Além disto, o modelo híbrido proposto, que faz uso também de otimização local, melhorou ainda mais o desempenho do classificador. As conclusões levaram em consideração não somente a taxa de acerto de classificação, mas também a redução da dimensão do conjunto de características. / This dissertation presents a study about the use of Hybrid Systems for simultaneous Feature Selection and Weighting. It is composed by three main parts: (1) the presentation of a methodology which handles to Selection and Weighting as a global optimization problem, (2) the description of the model composed by global and local searches, (3) the evaluation of the proposed hybrid approaches. Two intelligent hybrid architectures were investigated: the first one combines Tabu Search with the local search algorithm Relief and the second one integrates Simulated Annealing with Relief. Both approaches attempt to combine the main advantages of the global optimization methods with those of the local convergency methods: optimization methods are pretty efficient in the global search space while convergency methods make a more accurate local search. The methodology used in this work to formulate Feature Selection and Weighting as a search problem was proposed by Tahir et al. TAHIR; BOURIDANE; KORUGOLLU (2007). In the referred work, Tabu Search was used as search algorithm. This work brings an adaptation from that methodology for Simulated Annealing. The results evidenced that the features sets optimized were more efficient than those in which any optimization process was applied. Moreover, the proposed hybrid model, which uses also local optimization, improved even more the classifier accuracy. Conclusions consider not only the accuracy rate but also the reduction in feature sets dimension.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/26612 |
| Date | 28 August 2008 |
| Creators | BARROS, Adélia Carolina de Andrade |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/8577312109146354, CAVALCANTI, George Darmiton da Cunha |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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