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MIDC - um método de inferência difusa para classificação em banco de dados

Este trabalho propõe um Método de Inferência Difusa para Classificação em Banco de Dados, denominado MIDC, visando aumentar a eficiência no tratamento de incertezas e imprecisões nas recuperações e classificações de informações a fim de tratá-las, qualitativamente, de modo semelhante ao raciocínio humano. Deste modo, propicia-se aos sistemas de Banco de Dados, por meio da utilização de termos qualitativos (linguísticos), as capacidades de recuperar, classificar e manipular informações, representando-as além das fronteiras da Lógica Clássica. O método proposto utiliza-se de um Sistema de Inferência Difusa (SID), composto de uma base de regras e um mecanismo de inferência, aplicável, também, na tarefa de Classificação da etapa de Mineração de Dados (Data Mining - DM) do Processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). O m ?todo proposto foi verificado em um estudo de caso que propiciou realizar experimentos com grandes volume de dados, a fim compará-lo com um método tradicional de consulta e classificação em Bancos de Dados. Deste modo, propiciou-se uma comparação entre a recuperação e classificação de informações, utilizando-se Lógica Difusa e Lógica Clássica.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2963
Date24 June 2014
CreatorsStrauss Cunha Carvalho
ContributorsAdilson Marques da Cunha
PublisherInstituto Tecnológico de Aeronáutica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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