Agrupamento e classificação de dados utilizando um algoritmo inspirado no comportamento de abelhas
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Tipo
Dissertação
Data de publicação
2015-06-17
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Cruz, Dávila Patrícia Ferreira
Orientador
Silva, Leandro Nunes de Castro
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Silva, Leandro Augusto da
Attux, Romis Ribeiro de Faissol
Attux, Romis Ribeiro de Faissol
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
Com a popularização da Internet, o avanço dos dispositivos eletrônicos e a facilidade de armazenamento, o volume de dados armazenados e disponibilizados por empresas de diversos ramos tem aumentado rapidamente. Com isso, torna-se necessária a utilização de técnicas avançadas capazes de extrair desses dados informações úteis e conhecimentos que, na maioria das vezes, estão implícitos. Nesse contexto, a Mineração de Dados tem sido alvo de diversas pesquisas por prover um conjunto de técnicas inteligentes para a exploração de grandes volumes de dados. O presente projeto visa à investigação e desenvolvimento de novos algoritmos inspirados no comportamento coletivo das colônias de abelhas para aplicação em problemas complexos de classificação e agrupamentos de dados, que são importantes tarefas da Mineração de Dados. Mais especificamente, esse projeto propõe adaptações de um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de abelhas, sua aplicação em problemas de agrupamento de dados e para o posicionamento de centros de redes neurais do tipo RBF. Os resultados experimentais em bases de dados da literatura mostraram a viabilidade e benefícios das propostas, tanto para problemas de agrupamento, quanto para problemas de classificação.
Descrição
Palavras-chave
agrupamento , classificação , inteligência de enxame , algoritmo bioinspirado , clustering , classification , swarm intelligence , bioinspired algorithms
Assuntos Scopus
Citação
CRUZ, Dávila Patrícia Ferreira. Agrupamento e classificação de dados utilizando um algoritmo inspirado no comportamento de abelhas. 2015. 90 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2015.