Aprendizado de máquina baseado em separabilidade linear em sistema de classificação híbrido-nebuloso aplicado a problemas multiclasse
Ano de defesa: | 2009 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Carlos
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Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
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País: |
BR
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Palavras-chave em Português: | |
Palavras-chave em Inglês: | |
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Link de acesso: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/407 |
Resumo: | This master thesis describes an intelligent classifier system applied to multiclass non-linearly separable problems called Slicer. The system adopts a low computacional cost supervised learning strategy (evaluated as ) based on linear separability. During the learning period the system determines a set of hyperplanes associated to oneclass regions (sub-spaces). In classification tasks the classifier system uses the hyperplanes as a set of if-then-else rules to infer the class of the input attribute vector (non classified object). Among other characteristics, the intelligent classifier system is able to: deal with missing attribute values examples; reject noise examples during learning; adjust hyperplane parameters to improve the definition of the one-class regions; and eliminate redundant rules. The fuzzy theory is considered to design a hybrid version with features such as approximate reasoning and parallel inference computation. Different classification methods and benchmarks are considered for evaluation. The classifier system Slicer reaches acceptable results in terms of accuracy, justifying future investigation effort. |
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Tuma, Carlos Cesar MansurFigueiredo, Maurício Fernandeshttp://lattes.cnpq.br/4514898499279696http://lattes.cnpq.br/091615288306696280a0a4de-b9a8-430e-8767-3fe0f484bfca2016-06-02T19:05:36Z2009-10-202016-06-02T19:05:36Z2009-06-29TUMA, Carlos Cesar Mansur. Aprendizado de máquina baseado em separabilidade linear em sistema de classificação híbrido-nebuloso aplicado a problemas multiclasse. 2009. 147 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2009.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/407This master thesis describes an intelligent classifier system applied to multiclass non-linearly separable problems called Slicer. The system adopts a low computacional cost supervised learning strategy (evaluated as ) based on linear separability. During the learning period the system determines a set of hyperplanes associated to oneclass regions (sub-spaces). In classification tasks the classifier system uses the hyperplanes as a set of if-then-else rules to infer the class of the input attribute vector (non classified object). Among other characteristics, the intelligent classifier system is able to: deal with missing attribute values examples; reject noise examples during learning; adjust hyperplane parameters to improve the definition of the one-class regions; and eliminate redundant rules. The fuzzy theory is considered to design a hybrid version with features such as approximate reasoning and parallel inference computation. Different classification methods and benchmarks are considered for evaluation. The classifier system Slicer reaches acceptable results in terms of accuracy, justifying future investigation effort.Este trabalho de mestrado descreve um sistema classificador inteligente aplicado a problemas multiclasse não-linearmente separáveis chamado Slicer. O sistema adota uma estratégia de aprendizado supervisionado de baixo custo computacional (avaliado em ) baseado em separabilidade linear. Durante o período de aprendizagem o sistema determina um conjunto de hiperplanos associados a regiões de classe única (subespaços). Nas tarefas de classificação o sistema classificador usa os hiperplanos como um conjunto de regras se-entao-senao para inferir a classe do vetor de atributos dado como entrada (objeto a ser classificado). Entre outras caracteristicas, o sistema classificador é capaz de: tratar atributos faltantes; eliminar ruídos durante o aprendizado; ajustar os parâmetros dos hiperplanos para obter melhores regiões de classe única; e eliminar regras redundantes. A teoria nebulosa é considerada para desenvolver uma versão híbrida com características como raciocínio aproximado e simultaneidade no mecanismo de inferência. Diferentes métodos de classificação e domínios são considerados para avaliação. O sistema classificador Slicer alcança resultados aceitáveis em termos de acurácia, justificando investir em futuras investigações.Financiadora de Estudos e Projetosapplication/pdfporUniversidade Federal de São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarBRInteligência artificialAprendizagem de máquinaClassificaçãoMétodo geométrico de classificaçãoSistema classificador nebulosoSeparabilidade linearLinear separabilityMulticlass non-linear problemsMachine learningGeometric classification methodFuzzy classifier systemCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOAprendizado de máquina baseado em separabilidade linear em sistema de classificação híbrido-nebuloso aplicado a problemas multiclasseinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-1-1133bce7e-4ac6-4ec8-a767-cc9b063af2bbinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINAL2598.pdfapplication/pdf3349204https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/407/1/2598.pdf01649491fd1f03aa5a11b9191727f88bMD51THUMBNAIL2598.pdf.jpg2598.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9763https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/407/2/2598.pdf.jpga1969c42a6993c373f0154ca874f1ecbMD52ufscar/4072023-09-18 18:30:37.41oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/407Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:30:37Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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