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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1535
Tipo: | Tese |
Título: | Metodologia de avaliação da relevância de atributos em grandes bases de dados incompletas utilizando conjuntos aproximados e lógica paraconsistente. |
Autor(es): | RISSINO, Silvia das Dores |
Abstract: | Os constantes avanços em tecnologia de informação possibilitam o armazenamento de grandes bases de dados históricas. O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia que descubra um conjunto mínimo de atributos relevantes com a garantia da manutenção das características das informações. O desenvolvimento da tese está baseado nos trabalhos dos mais importantes pesquisadores da área de Teoria de Conjuntos Aproximados e Lógica Paraconsistente. Pretende-se desenvolver uma metodologia de avaliação da relevância de atributos de grandes bases de dados, onde o resultado é a seleção de um conjunto mínimo de atributos relevantes, que represente o conhecimento embutido na base de dados, através do uso da Teoria de Conjuntos Aproximados. A identificação e classificação das incompletudes dos dados é realizada através da aplicação da Lógica Paraconsistente. A metodologia proposta proporciona a descoberta de um conjunto reduzido de atributos relevantes com dados classificados, que permita uma extração de conhecimento rápida e confiável. |
metadata.dc.publisher.department: | IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Elétrica |
Citação: | RISSINO, Silvia das Dores. Metodologia de avaliação da relevância de atributos em grandes bases de dados incompletas utilizando conjuntos aproximados e lógica paraconsistente. 2009. 122 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2009. |
URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1535 |
Data do documento: | 9-Dez-2009 |
Aparece nas coleções: | Teses |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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tese_0035279.pdf | 1,18 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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