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Previous issue date: 2013-03-13 / CNPq / A análise de dados simbólicos (Symbolic Data Analysis) é uma nova abordagem
na área de descoberta automática de conhecimento que visa desenvolver
métodos para dados descritos por variáveis onde existem conjuntos de categorias,
intervalos ou distribuições de probabilidade nas células das tabelas de dados.
Os dados clássicos passam a ser agregados a fim de representar variáveis mais
complexas como intervalos reais, conjuntos de categorias, histogramas, distribuições
de probabilidade, entre outras. Esta tese introduz um novo algoritmo
de agrupamento denominado Fuzzy Kohonen Clustering Network para dados
simbólicos do tipo intervalo. São apresentadas duas versões do algoritmo. Na
primeira versão, é introduzido o algoritmo clássico utilizando a abordagem da
análise de dados simbólicos. Na segunda versão, é introduzido o cálculo de pesos
para cada classe e para cada atributo da classe como principal alteração do
algoritmo original. Um outro ponto abordado se refere ao desenvolvimento de
novos descritores de imagens. Nos últimos anos, o uso de documentos e imagens
digitais vêm tomando um espaço cada vez maior na sociedade. Em resposta a
esses desafios, iremos investigar uma nova estratégia, desenvolvendo descritores
de forma e textura junto com os algoritmos de agrupamento. Estes descritores
são desenvolvidos nesta tese como uma abordagem baseada em dados simbólicos
de tipo intervalo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12249 |
| Date | 13 March 2013 |
| Creators | ALMEIDA, Carlos Wilson Dantas de |
| Contributors | SOUZA, Renata Maria C. R. De |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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