Modelo de Predição para análise comparativa de Técnicas Neuro-Fuzzy e de Regressão

Autor:	OLIVEIRA, A. B.
Přispěvatelé:	KROHLING, R. A., MONARD, M. C., Rauber, T. W.
Rok vydání:	2010
Předmět:	Support Vector Machine (SVM) for Regression / Relevance Vect
Zdroj:	Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) instacron:UFES
Popis:	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).
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::97f7574836994204cfc0ef2aaf5a6ec6 http://repositorio.ufes.br/handle/10/4218 Zobrazit plný text záznamu