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dc.contributor.authorCastro, Pablo Alberto Dalbem de
dc.date.accessioned2016-06-02T19:06:08Z
dc.date.available2005-03-30
dc.date.available2016-06-02T19:06:08Z
dc.date.issued2004-05-24
dc.identifier.citationCASTRO, Pablo Alberto Dalbem de. Um paradigma baseado em algoritmos genéticos para o aprendizado de regras Fuzzy. 2004. 85 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2004.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/546
dc.description.abstractThe construction of the knowledge base of fuzzy systems has been beneficited intensively from automatic methods that extract the necessary knowledge from data sets which represent examples of the problem. The evolutionary computation, especially genetic algorithms, has been the focus of a great number of researches that deal with the problem of automatic generation of knowledge bases as search and optimization processes using di erent approaches. This work presents a methodology to learn fuzzy rule bases from examples by means of Genetic Algorithms using the Pittsburgh approach. The methodology is composed of 2 stages. The first one is the genetic learning of rule base and the other one is the genetic optimization of the rule base previously obtained in order to exclude redundant and unnecessary rules. The first stage uses a Self Adaptive Genetic Algorithm, that changes dynamically the crossover and mutation rates ensuring genetic diversity and avoiding the premature convergence. The membership functions are defined previously by the fuzzy clustering algorithm FC-Means and remain fixed during all learning process. The application domain is multidimensional pattern classification, where the attributes and, sometimes, the class are fuzzy, so they are represented by linguistic values. The proposed methodology performance is evaluated by computational simulations on some real-world pattern classification problems. The tests focused the accuracy of generated fuzzy rules in di erent situations. The dynamic change of algorithm parameters showed that better results can be obtained and the use of don t care conditions allowed to generate a small number of comprehensible and compact rules.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectSistemas Fuzzypor
dc.subjectAlgoritmos genéticospor
dc.subjectSistemas Fuzzy-genéticopor
dc.subjectGeração automática de regras Fuzzypor
dc.subjectFuzzy systemseng
dc.subjectGenetic algorithmseng
dc.subjectSelf-adaptive Genetic algorithmseng
dc.subjectGenetic Fuzzy systemseng
dc.subjectAutomatic generation of Fuzzy ruleseng
dc.titleUm paradigma baseado em algoritmos genéticos para o aprendizado de regras Fuzzypor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Camargo, Heloisa de Arruda
dc.contributor.advisor1Latteshttp://genos.cnpq.br:12010/dwlattes/owa/prc_imp_cv_int?f_cod=K4783179Z5por
dc.description.resumoA construção da base de conhecimento de sistemas fuzzy tem sido beneficiada intensamente por métodos automáticos que extraem o conhecimento necessário a partir de conjuntos de dados que representam exemplos do problema. A computação evolutiva, em particular os algoritmos genéticos, tem sido alvo de um grande número de pesquisas que tratam, usando abordagens variadas, a questão da geração automática da base de conhecimento de sistemas fuzzy como um processo de busca e otimização. Este trabalho apresenta uma metodologia para o aprendizado de bases de regras fuzzy a partir de exemplos por meio de Algoritmos Genéticos usando a abordagem Pittsburgh. A metodologia é composta por duas etapas. A primeira é a geração genética da base de regras e a segunda é a otimização genética da base de regras previamente obtida, a fim de eliminar regras redundantes e desnecessárias. A primeira etapa utiliza um algoritmo genético auto-adaptativo, que altera dinamicamente os valores das taxas de cruzamento e mutação, a fim de garantir diversidade genética na população e evitar convergência prematura. As funções de pertinência são previamente definidas pelo algoritmo de agrupamento fuzzy FC-Means e permanecem fixas durante todo o processo de aprendizado. O domínio da aplicação é a classificação de padrões multi-dimensionais, onde os atributos e, algumas vezes, as classes são fuzzy, portanto, representados por valores lingüísticos. O desempenho da metodologia proposta é avaliado por simulações computacionais em alguns problemas de classificação do mundo real. Os testes focaram a acuidade das bases de regras geradas em diferentes situações. A alteração dinâmica dos parâmetros do algoritmo mostrou que melhores resultados podem ser obtidos e o uso da condição de don t care permitiu gerar um reduzido n´umero de regras mais compreensíveis e compactas.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/1863177057291007por


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