Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1
tese_3521_.pdf: 2782962 bytes, checksum: d4b2294e5ee9ab86b7a35aec083af692 (MD5)
Previous issue date: 2010-02-12 / Os Modelos de Predição implementados pelos algoritmos de Aprendizagem de Máquina advindos como linha de pesquisa da Inteligência Computacional são resultantes de pesquisas e investigações empíricas em dados do mundo real. Neste contexto; estes modelos são extraídos para comparação de duas grandes técnicas de aprendizagem de máquina Redes Neuro-Fuzzy e de Regressão aplicadas no intuito de estimar um parâmetro de qualidade do produto em um ambiente industrial sob processo contínuo.
Heuristicamente; esses Modelos de Predição são aplicados e comparados em um mesmo ambiente de simulação com intuito de mensurar os níveis de adequação dos mesmos, o poder de desempenho e generalização dos dados empíricos que compõem este cenário (ambiente industrial de mineração).
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4218 |
Date | 12 February 2010 |
Creators | OLIVEIRA, A. B. |
Contributors | KROHLING, R. A., MONARD, M. C., Rauber, T. W. |
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 |
Page generated in 0.0018 seconds