Esta tese aborda o problema de extração de conhecimentos a partir de um conjunto de dados de entradas e saídas, afim de auxiliar um especialista no domínio do problema em um processo de tomada de decisão. O objetivo é disponibilizar para o especialista um conjunto de modelos que ofereçam diferentes compromissos de qualidade entre dois requisitos importantes e contraditórios: a acurácia do modelo e a sua interpretabilidade. O método proposto, chamado MoGFT-I, fornece um conjunto de modelos fuzzy do tipo Mamdani através das seguintes etapas: 1) a partir de um conjunto de dados de entrada/saída, um algoritmo de indução, tal como o C4.5, é utilizado para produzir as regras de uma árvore de decisão; 2) essa árvore de decisão é transformada em um modelo fuzzy; e 3) as funções de pertinência do modelo fuzzy são calibradas usando um algoritmo genético multi-objetivo que realiza uma busca bi-dimensional considerando a acurácia e a interpretabilidade dos modelos. A saída do método MoGFT-I é um conjunto de modelos fuzzy do tipo Mamdani que são distribuídos ao longo de uma curva de Pareto. Esse método foi aplicado e validado nos seguintes estudos de caso: 1) estimativa do tempo de vida restante de um motor aeronáutico; 2) reconhecimento de imagens binárias 7x7 ruidosas; e 3) controle de um carro com um pêndulo invertido. As simulações desses estudos de caso são apresentadas e seus resultados discutidos.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2890 |
Date | 16 December 2013 |
Creators | Rogério Ishibashi |
Contributors | Cairo Lúcio Nascimento Júnior |
Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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