Uma abordagem evolutiva multiobjetivo com TOPSIS para geração de sistemas de classificação fuzzy baseados em regras

Nome: Antonio Eloy de Oliveira Araújo
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 16/04/2020
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Renato Antônio Krohling Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Cassius Zanetti Resende Examinador Externo
Celso Alberto Saibel Santos Examinador Interno
Renato Antônio Krohling Orientador

Resumo: Os Sistemas de Classificação Fuzzy Baseados em Regras (SCFBRs) são amplamente utilizados em problemas de classificação. Uma questão relevante a ser considerada na geração de SCFBRs é o equilíbrio entre acurácia e interpretabilidade, que pode ser tratado no contexto da otimização multiobjetivo. Assim, neste trabalho, propomos uma nova abordagem evolutiva para gerar SCFBRs na qual a acurácia e a interpretabilidade (número de regras) dos SCFBRs são considerados objetivos a serem tratados com a Técnica para Preferência de Ordem por Similaridade à Solução Ideal (TOPSIS). Para validar a abordagem proposta, aplicamos nosso método a diversas bases de dados de classificação. Os resultados do primeiro experimento indicaram que o procedimento de normalização utilizado na técnica TOPSIS influencia apenas a acurácia dos SCFBRs, não exercendo nenhum efeito significativo na interpretabilidade dos classificadores. Os resultados do segundo experimento indicaram que o desempenho do método proposto é similar ao desempenho de um método da literatura baseado em um algoritmo evolutivo multiobjetivo.

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