Modelo de Predição para análise comparativa de Técnicas Neuro-Fuzzy e de Regressão.
Nome: ALESSANDRO BERTOLANI OLIVEIRA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 12/02/2010
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| THOMAS WALTER RAUBER | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| MARIA CAROLINA MONARD | Examinador Externo |
| RENATO ANTÔNIO KROHLING | Examinador Interno |
| THOMAS WALTER RAUBER | Orientador |
Resumo: 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).
