Teoria dos rough sets com mapas auto-organizáveis de kohonen na descoberta de conhecimento em bases de dados

Autores

  • Renato José Sassi

DOI:

https://doi.org/10.18407/issn.1983-9952.0.v.n0.p195-209

Palavras-chave:

Arquitetura híbrida, Redes neurais, Descoberta de conhecimento, Teoria dos rough sets, Mapas auto-organizáveis

Resumo

As bases de dados do mundo real contêm grande volume de dados, e entre eles estão escondidas relações interessantes que são realmente muito difíceis de descobrir. Assim, os Sistemas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD – Knowledge Discovery in Databases) surgem como uma possível solução para descobrir essas relações com o objetivo de converter informação em conhecimento. No entanto, nem todos esses dados são úteis para o KDD. Em geral, são pré-processados antes de ser apresentados ao KDD, o que visa diminuir a quantidade e também selecionar os dados mais relevantes a serem utilizados pelo KDD. Este trabalho consiste na utilização da Teoria dos Rough Sets, a fim de pré-processar dados que foram apresentados a uma rede neural artificial do tipo Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen ou Self-Organizing Maps (rede SOM), formando uma arquitetura híbrida. Os resultados experimentais indicaram um melhor desempenho da arquitetura híbrida em relação a uma rede neural artificial Mapas Auto-Organizáveis de Kohonem. O trabalho apresenta também todas as fases do processo de KDD.

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Como Citar

José Sassi, R. . (2009). Teoria dos rough sets com mapas auto-organizáveis de kohonen na descoberta de conhecimento em bases de dados. Revista Eletrônica Produção &Amp; Engenharia, 2(2), 195–209. https://doi.org/10.18407/issn.1983-9952.0.v.n0.p195-209