Data/hora: 22/06/2024 17:28:17

Biblioteca(s): 	Embrapa Instrumentação.	
Data corrente: 	11/07/2006	
Data da última atualização: 	20/01/2015	
Autoria: 	FERREIRA, Ednaldo José.	
Título: 	Abordagem genética para seleção de um conjunto reduzido de características para construção de ensembles de redes neurais : aplicação à língua eletrônica.	
Ano de publicação: 	2005	
Fonte/Imprenta: 	São Carlos, 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências de Computação e Matemática computacional) - ICMC. Universidade de São Paulo. Orientador: Prof. Dr. Alexandre Cláudio Botazzo Delbem.	
Páginas: 	117 f.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	As características irrelevantes, presentes em bases de dados de diversos domínios, deterioram a acurácia de predição de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado de máquina. As bases de dados geradas por uma língua eletrônica são exemplos típicos onde a demasiada quantidade de características irrelevantes e redundantes prejudicam a acurácia dos classificadores induzidos. Para lidar com este problema, duas abordagens podem ser utilizadas. A primeira é a utilização de métodos para seleção de subconjuntos de caracteristicas. A segunda abordagem é por meio de ensemble de classificadores. Um ensemble deve ser construído por classificadores diversos e acurados. Uma forma efetiva para construção de ensembles de classificadores é por meio de seleção de características. A seleção de características para ensemble tem objetivo adicional de encontrar subconjuntos de características que promovam acurácia e diversidade de predição nos classificadores do ensemble. Algoritmos genéticos são técnicas promissoras para seleção de características para ensemble. No entanto, a busca genética, assim com outras estratégias de busca geralmente visam somente a construção do ensemble, permitindo que todas as características (relevantes, irrelevantes e redundantes) sejam utilizadas. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em algoritmos genéticos para construção de ensembles de redes neurais artificiais com um conjunto reduzido das características totais. Para melhorar a acurácia dos ensembles, duas abordagens diferenciadas para treinamento de redes neurais foram utilizadas. A primeira baseada na interrupção precoce do treinamento com o algritmo back-propation e a segunda baseada em otimização multi-objetivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia do algoritmo proposto para construção de ensembles de redes neurais acurados. Também foi constatada sua eficiência na redução das características totais, comprovando que o algoritmo proposto é capaz de construir um ensemble utilizando um conjunto reduzido de características	
Palavras-Chave: 	ALGORITMOS GENÉTICOS; REDES NEURAIS; SISTEMAS DISTRIBUÍDOS.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Instrumentação (CNPDIA)	
Exemplares: 	CNPDIA - (9789-1) - ADD - TS - -- -  - FER - 2006.00008 - DIS