36 research outputs found
DESENVOLVIMENTO DO MÓDULO DE ASSOCIAÇÃO PELO ALGORITMO APRIORI NA SHELL DE DATA MINING ORION
Dada a importância da informação aplicada às mais diversas áreas, o conhecimento implícito em bases de dados deve ser explorado e difundido. Assim, esta pesquisa tem por finalidade a exploração e o aprofundamento do conhecimento acerca do Data Mining, um campo da Inteligência Artificial bastante recente e em evidência. Levando em conta a perceptível evolução das tecnologias de informação e o uso intenso dos sistemas de bancos de dados, este artigo apresenta o módulo de associação da ferramenta Data Mining Orion, na qual está presente a implementação do algoritmo Apriori, considerado o mais utilizado para a geração das regras de associação. No referido módulo, estão presentes os atributos de suporte e confiança, que conferem a propriedade antimonotonia à relação e garantem a validade das regras extraídas. O módulo de associação da Shell Orion permite a conexão com diversos Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBD), como o PostgreSQL, Firebird e MySQL. A implementação da técnica de associação foi realizada no ambiente de desenvolvimento NetBeans 4.1, que utiliza arquitetura Java
A CLASSIFICAÇÃO E O ALGORITMO ID3 PARA INDUÇÃO DE ÁRVORES DE DECISÃO NA SHELL DE
A análise de dados pode ser realizada por meio do processo de KnowledgeDiscovery in Databases, que reúne vários passos e tarefas para a descoberta deconhecimento relevante em grandes bases de dados, tendo-se como uma de suasetapas a de Data Mining, que é responsável por extrair o conhecimento da base.Na realização desta pesquisa, desenvolveu-se o módulo correspondente à tarefade classificação para a shell de Data Mining Orion. O método de classificaçãoempregado foi o de árvores de decisão, aplicando-se o algoritmo ID3 para suaindução. Esse módulo foi desenvolvido no ambiente de programação Java. Nostestes do módulo, foi utilizada uma base de dados referente à prevalência dealergia e rinite em escolares de Criciúma, como uma forma de se analisar asregras de classificação geradas
DESENVOLVIMENTO DO MÓDULO DE ASSOCIAÇÃO PELO ALGORITMO APRIORI NA SHELL DE DATA MINING ORION
Dada a importância da informação aplicada às mais diversas áreas, o conhecimento implícito em bases de dados deve ser explorado e difundido. Assim, esta pesquisa tem por finalidade a exploração e o aprofundamento do conhecimento acerca do Data Mining, um campo da Inteligência Artificial bastante recente e em evidência. Levando em conta a perceptível evolução das tecnologias de informação e o uso intenso dos sistemas de bancos de dados, este artigo apresenta o módulo de associação da ferramenta Data Mining Orion, na qual está presente a implementação do algoritmo Apriori, considerado o mais utilizado para a geração das regras de associação. No referido módulo, estão presentes os atributos de suporte e confiança, que conferem a propriedade antimonotonia à relação e garantem a validade das regras extraídas. O módulo de associação da Shell Orion permite a conexão com diversos Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBD), como o PostgreSQL, Firebird e MySQL. A implementação da técnica de associação foi realizada no ambiente de desenvolvimento NetBeans 4.1, que utiliza arquitetura Java
Mineração de Dados em Redes Bayesianas Utilizando a API da Shell Belief Network Power Constructor (BNPC)
Este artigo apresenta a integração do ambiente de desenvolvimento Visual Basic com a API da shell de mineração de dados em redes bayesianas denominada BNPC. A API oferece recursos de aprendizagem automatizada de redes bayesianas a partir de bases de dados, e esta, foi integrada ao ambiente de desenvolvimento a fim de construir um protótipo com uma interface gráfica intuitiva que disponibilizasse tais recursos, para facilitar a aquisição de conhecimento entre o engenheiro do conhecimento e o especialista em um domínio de aplicação na construção de sistemas especialistas probabilísticos
MINERAÇÃO DE DADOS EM REDES BAYESIANAS PARA A CONSTRUÇÃO DE SISTEMAS ESPECIALISTAS PROBABILÍSTICOS
No presente artigo, apresenta-se o processo de aquisição do conhecimento em sistemas especialistas probabilísticos, por meio da Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para a geração de redes bayesianas. Esta pesquisa foi desenvolvida como um Trabalho de Conclusão do Curso de Ciência da Computa ção da Universidade do Extremo Sul Catarinense, e consiste na análise das versões freeware das seguintes ferramentas de Mineração de Dados em redes bayesianas: Belief Network Power Constructor (BNPC), Bayesian Knowledge Discoverer (BKD) e Hugin Expert. Ao final da pesquisa, e por meio da comparação das ferramentas, optou-se pela utilização do BNPC, por oferecer uma interface intuitiva e apresentar várias opções de tipos de arquivo para importação de bases de dados, entre outras vantagens observadas. Na realização de testes com a ferramenta escolhida, utilizou-se uma base de dados sobre Diabetes Mellitus tipo 2, a partir da qual foi gerada uma rede bayesiana por meio do BNPC, considerada pela especialista do domínio de aplicação como adequada
Aquisição de Conhecimento Automatizada para Sistemas Especialistas Probabilísticos
O presente trabalho consiste da realização do processo deAquisição do Conhecimento em Sistemas Especialistas Probabilísticos, por meio da descoberta do conhecimento (KDD) em Bases de Dados, para a geração de Redes Bayesianas. O trabalho apresenta a análise das versõesfreeware das seguintes ferramentas de Mineração de Dados em Redes Bayesianas: Belief Network Power Constructor (BNPC), Bayesian Knowledge Discoverer (BKD) e Hugin Expert. Ao final do estudo comparativo das ferramentas, optou-se pela utilização nesse estudo, do BNPC, por oferecer uma interface intuitiva, e por apresentar várias opções de tipos de arquivo para importação de bases de dados, entre outras vantagens observadas. Para a realização de testes no BNPC, utilizou-se uma base de dados sobre Diabetes Mellitus tipo 2, e a Rede Bayesiana gerada foi avaliada pela especialista do domínio de aplicação, e considerada adequada
Aquisição de Conhecimento Automatizada para Sistemas Especialistas Probabilísticos
O presente trabalho consiste da realização do processo deAquisição do Conhecimento em Sistemas Especialistas Probabilísticos, por meio da descoberta do conhecimento (KDD) em Bases de Dados, para a geração de Redes Bayesianas. O trabalho apresenta a análise das versõesfreeware das seguintes ferramentas de Mineração de Dados em Redes Bayesianas: Belief Network Power Constructor (BNPC), Bayesian Knowledge Discoverer (BKD) e Hugin Expert. Ao final do estudo comparativo das ferramentas, optou-se pela utilização nesse estudo, do BNPC, por oferecer uma interface intuitiva, e por apresentar várias opções de tipos de arquivo para importação de bases de dados, entre outras vantagens observadas. Para a realização de testes no BNPC, utilizou-se uma base de dados sobre Diabetes Mellitus tipo 2, e a Rede Bayesiana gerada foi avaliada pela especialista do domínio de aplicação, e considerada adequada
Utilização das Funções Triangular e Trapezoidal em uma Representação Fuzzy a partir do Modelo de Mamdani
O presente artigo apresenta uma pesquisa que busca colaborar nodiagnóstico difuso da hiperreatividade brônquica, que é um dos principais fatoresenvolvidos na patogênese da asma. O fundamento metodológico dessa pesquisabaseou-se na modelagem da fuzzyficação por meio da função de pertinênciatrapezoidal e triangular, inferência pelo método de Mamdani, e defuzzyficação a partir do método da média dos máximos. Após a realização de cada etapa verificou-se que a fuzzyficação por meio da função de pertinência triangular se mostrou mais eficaz no problema apresentado