Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DissMLY.pdf: 1150965 bytes, checksum: b52b13360fef92e8f025d95e6667d557 (MD5)
Previous issue date: 2007-08-29 / The objective of this work is to introduce two algorithms for supervised Bayesian network incremental learning, AIP (Algorithm for simple Bayesian network numerical parameters supervised incremental learning) and ABC
(Algorithm for Bayesian network supervised incremental learning in layers). In order to develop these algorithms we studied relevant works about the Bayesian networks concepts, the algorithms for supervised Bayesian network learning and the algorithms for incremental supervised Bayesian network learning. To improve the performance of the ABC algorithm, we studied the AD-Tree structure and
implemented it on the algorithm. To measure the quality of the networks learned by the algorithms we used these networks learnt to classify a test set, resulting in the correct classification rate (ICC). To do that we studied the test set classification process and the propagation of evidences along the Bayesian network. The result
of the studies is described on this work, along with the results and discussions about the experiments made with the introduced algorithms. / Esse trabalho tem como objetivo propor dois algoritmos para aprendizado incremental supervisionado de redes Bayesianas, o AIP (Aprendizado Incremental ingênuo de Parâmetros) e o ABC (Aprendizado Bayesiano em Camadas). Para isso se pesquisou conceitos teóricos de redes Bayesianas, algoritmos de
aprendizado de redes Bayesianas e métodos de aprendizado incremental de redes Bayesianas relevantes na literatura. Para melhorar o desempenho do aprendizado incremental se pesquisou uma estrutura de representação de
conhecimento chamada AD-Tree. Para aferir a qualidade das redes Bayesianas produzidas se utilizou essas redes para classificar conjuntos de teste, obtendo assim o índice de classificação correta (ICC). Foi pesquisado o processo de
classificação de conjuntos de teste e o processo de propagação de evidências. O resultado dessas pesquisas está descrito no trabalho, junto com os resultados e discussões sobre os experimentos feitos com os algoritmos propostos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/354 |
| Date | 29 August 2007 |
| Creators | Yoshida, Murilo Lacerda |
| Contributors | Hruschka Júnior, Estevam Rafael |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0295 seconds