[pt] Esta dissertação investiga a utilização de um sistema
Neuro-Fuzzy Hierárquico para previsão de séries e a
extração de regras fuzzy em aplicações de Mineração de
Dados. O objetivo do trabalho foi estender o modelo Neuro-
Fuzzy Hierárquico BSP para a classificação de registros e
a previsão de séries temporais. O processo de
classificação de registros no contexto de Mineração de
Dados consiste na extração de regras de associação que
melhor caracterizem, através de sua acurácia e
abrangência, um determinado grupo de registros de um banco
de dados (BD). A previsão de séries temporais, outra
tarefa comum em Mineração de Dados tem como objetivo
prever o comportamento de uma série temporal no instante
t+k (k ? 1).O trabalho consistiu de 5 etapas principais:
elaborar um survey dos principais sistemas e modelos
mais utilizados nas aplicações de Mineração de Dados;
avaliar o desempenho do sistema NFHB original em
aplicações de Mineração de Dados; desenvolver uma extensão
do modelo NFHB dedicado à classificação de registros em
uma BD; desenvolver um novo modelo híbrido Neuro-Fuzzy
Genético para o ajuste automático dos parâmetros do
sistema dedicado a previsão de séries temporais; e o
estudo dos casos. O estudo da área resultou num survey
sobre os principais modelos para Mineração de Dados. São
apresentados os modelos mais utilizados em tarefas de
classificação e extração de regras tais como: redes
neurais, árvores de decisão crisp e fuzzy, algoritmos
genéticos, estatística e sistemas neuro-fuzzy. Na etapa de
avaliação do modelo NFHB original, foi verificado que além
do tradicional aprendizado dos parâmetros, comuns às redes
neurais e aos sistemas neuro-fuzzy, o modelo possui as
seguintes aracterísticas: aprendizado da estrutura, a
partir do uso de particionamentos recursivos; número maior
de entradas que o habitualmente encontrado nos sistemas
neuro-fuzzy; e regras com hierarquia, características
adequadas para as aplicações de Mineração de Dados.
Entretanto, o processo de extração de regras e a seleção
de atributos não são adequados para este tipo de
aplicação, assim como a excessiva complexidade da
parametrização do modelo para aplicações de previsão de
séries temporais. Uma extensão ao modelo NFHB original foi
então proposta para aplicações de classificação de
registros no contexto da Mineração de Dados onde se têm
como objetivo principal a extração de informação em forma
de regras interpretáveis. Foi necessário modificar a
seleção de atributos e o processo original de extração de
regras. O sistema fuzzy do tipo Takagi-Sugeno do modelo
NFHB original fornece regras inadequadas do ponto de vista
da Mineração de Dados. O novo modelo NFHB, dotado das
modificações necessárias, mostrou um ótimo desempenho na
extração de regras fuzzy válidas que descrevem a
informação contida no banco de dados. As medidas de
avaliação normalmente usadas para analisar regras crisp
(Se x1 é <14.3 e...), como abrangência e acurácia, foram
modificadas para poderem ser aplicadas ao caso de
avaliação das regras fuzzy (Se x1 é Baixo e..) extraídas
pelo sistema NFHB após da fase de aprendizado. A
quantidade e a qualidade das regras extraídas é um ponto
fundamental dos sistemas voltados para aplicações de
Mineração de Dados, que buscam sempre obter o menor número
de regras e da maior qualidade possível. Nesse sentido, o
processo de seleção das características de entrada foi
alterado para evitar particionamentos excessivos, ou seja
regras desnecessárias. Foram implementadas duas
estratégias de seleção (Fixa e Adaptativa) em função de
diferentes medidas de avaliação como a Entropia e o método
de Jang. Um novo modelo híbrido neuro-fuzzy genético para
previsão de séries temporais foi criado para resolver o
problema da excessiva complexidade de parametrização do
sistema, o qual conta com mais de 15 parâmetros.Foi
proposto um novo modelo híbrido neuro-fuzzy genético capaz
de evoluir e obter um conjunto de parâmetros adequado par / [en] This dissertation investigates the use of a Neuro-Fuzzy
Hierarchical system for time series forecasting and fuzzy
rule extraction for Data Mining applications. The
objective of this work was to extend the Neuro-Fuzzy BSP
Hierarchical model for the classification of registers and
time series forecasting. The process of classification of
registers in the Data Mining context consists of
extracting association rules that best characterise,
through its accuracy and coverage measures, a certain
group of registers of database (DB). The time series
forecasting other common task in Data Mining, has a main
objective to foresee the behavior of a time series in the
instant t+k (k>=1).
The work consisted of 5 main stages: to elaborate a survey
of the main systems and the most common models in Data
Mining applications; to evaluate the performance of the
original NFHB system in Data Mining applicatons; to
develop an extension of the NFHB model dedicated to the
classification of registers in a DB; to develop a new
Neuro-Fuzzy Genetic hybrid model for the automatic
adjustment of the parameters of the system for time series
forecasting applicatons; and the case estudies.
The study of the area resulted in a survey of the main
Data Mining models. The most common methods used in Data
Mining application are presented such as: neural nets,
crisp and fuzzy decision trees, genetic algorithms,
statistics and neuro-fuzzy systems.
In the stage of evaluation of the original NFHB model, it
verified that besides the traditional learning of the
parameters, common to the neural nets and the neuro-fuzzy
systems, the model possesses the following
characteristics: learning of the structure; recursive
partitioning; larger number of inputs than usually found
on the neuro-fuzzy systems; rule with hierarchy; which are
characteristics adapted for Data Mining applications.
However the rule extraction process and attributes
selection are not appropriate for this type of
applications, as well as the excessive complexity of the
tuning of the model for time series forecasting
applicatons.
An extension of the original NFHB model was then proposed
for applicatons of classification of registers in the Data
Mining context, where the main objective in the extraction
of information in form of interpratable rules. It was
necessary to modify the attributes selection and the
original rule extraction process. The Takagi-Sugeno fuzzy
system of the original NFHB model supplies inadequate
rules, from the Data Mining point of view. The new NFHB
models, endowed with necessary modifications, showed good
performance in extracting valid fuzzy rules that describe
the information contained in the database. The evaluation
metrics, usually used to analyse crips rules (If x1 is
<14.3 and), as coverage and accuracy, were modified to be
applied to the evaluation of the fuzzy rules (If x1 is Low
and) extracted from the NFHB system after the learning
process. The amount and quality of the extracted rules are
important points of the systems dedicated for Data Mining
applicatons, where the target is to obtain the smallest
number of rules and of the best quality. In that sense,
the input selection strategies were implemented (Static
and Adaptive), using different evaluation measures as
Entropy and the jang algorithm.
A new genetic neuro-fuzzy hybrid model for time series
forecasting was created to solve the problem of the
excessive complexity of the model tuning, which comprises
more than 15 parameters. A new model wes proposed, a
genetic neuro-fuzzy hybrid, model capable to develop and
to obtain an appropriate set of parameters for the
forecasting of time series. The new hybrid, model capable
to develop and to obtain an appropriate set of parameters
for the forecasting of time series. The new hybrid model
presented good results with different types of series.
A tool based on the NFHB model was developed for
classification and forecasting applications. Th
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:7233 |
| Date | 11 October 2005 |
| Creators | ALBERTO IRIARTE LANAS |
| Contributors | MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO, MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO, MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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