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

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