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Clusterização de dados usando algoritmos imunoinspirados

By Antonio Augusto Conti Fernandes Leão

Abstract

Este trabalho tem como objetivo apresentar o CAIS (Clustering with Artificial Imumune System), um algoritmo inspirado no funcionamento do sistema imune para a resolução do problema da clusterização de dados. O algoritmo é baseado na teoria da rede imunológica e tem o algoritmo aiNet como inspiração. Para o seu desenvolvimento, foi utilizado o framework AISF (Artificial Immune System Framework), um conjunto de classes e funções em Python para a implementação de algoritmos imunoinspirados. Para testar a validade do algoritmo, ele foi avaliado utilizando-se de base de dados textuais e observando seu potencial de classificação dos dados

Topics: Mineração de dados, Algoritmos imunoinspirados, Inteligência artificial
Year: 2015
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.RI_UFLA:oai:localhost:1/5094
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