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

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