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Previous issue date: 2012-01-30 / Mineração de dados é uma área chave para diversos campos da ciência e engenharia.
Neste contexto, um método de aprendizado estatístico, conhecido como máquinas de vetores suporte tem se apresentado como um método promissor para solucionar classificação de dados. Geralmente, o problema de máquinas de vetores suporte (inglês: Support
Vector Machines - SVM) é formulado como um problema de otimização não-linear sujeito a restrições. Técnicas de otimização convencionais que utilizam a abordagem
Lagrangiana são usadas para solucionar este tipo de problema. No caso de classificação de dados ruidosos as técnicas convencionais apresentam deterioração de desempenho, já que o problema de otimização resultante é multidimensional e pode apresentar muitos mínimos locais. Neste trabalho, é proposto o algoritmo Evolução Diferencial combinado com uma técnica de busca local, uma hibridização de busca tabu com o método Nelder-Mead, para encontrar os parâmetros ótimos dos classificadores SVM aplicados a dados ruidosos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4226 |
| Date | 30 January 2012 |
| Creators | COSME, R. C. |
| Contributors | BOERES, M. C. S., Joao Marques Salomao, KROHLING, R. A. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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