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:

Nomeordem decrescente Papel
Thomas Walter Rauber Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente 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).

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