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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.55.2007.tde-03052007-134537
Documento
Autor
Nome completo
Adriano Donizete Pila
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2007
Orientador
Banca examinadora
Monard, Maria Carolina (Presidente)
Camargo, Heloisa de Arruda
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Pozo, Aurora Trinidad Ramirez
Reis, Luisa Fernanda Ribeiro
Título em português
Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas
Palavras-chave em português
Computação evolutiva
Descoberta de conhecimento
Regras de conhecimento
Resumo em português
A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina simbólico utilizam regras de conhecimento if-then como linguagem de descrição para expressar o conhecimento aprendido. O objetivo desses algoritmos é encontrar um conjunto de regras de classificação que possam ser utilizadas na predição da classe de novos casos que não foram vistos a priori pelo algoritmo. Contudo, este tipo de algoritmo considera o problema da interação entre as regras, o qual consiste na avaliação da qualidade do conjunto de regras induzidas (classificador) como um todo, ao invés de avaliar a qualidade de cada regra de forma independente. Assim, como os classificadores têm por objetivo uma boa precisão nos casos não vistos, eles tendem a negligenciar outras propriedades desejáveis das regras de conhecimento, como a habilidade de causar surpresa ou trazer conhecimento novo ao especialista do domínio. Neste trabalho, estamos interessados em construir regras de conhecimento com propriedades específicas de forma isolada, i.e. sem considerar o problema da interação entre as regras. Para esse fim, propomos uma abordagem evolutiva na qual cada individuo da população do algoritmo representa uma única regra e as propriedades específicas são codificadas como medidas de qualidade da regra, as quais podem ser escolhidas pelo especialista do domínio para construir regras com as propriedades desejadas. O algoritmo evolutivo proposto utiliza uma rica estrutura para representar os indivíduos (regras), a qual possibilita considerar uma grande variedade de operadores evolutivos. O algoritmo utiliza uma função de aptidão multi-objetivo baseada em ranking que considera de forma concomitante mais que uma medida de avaliação de regra, transformando-as numa função simples-objetivo. Como a avaliação experimental é fundamental neste tipo de trabalho, para avaliar nossa proposta foi implementada a Evolutionary Computing Learning Environment --- ECLE --- que é uma biblioteca de classes para executar e avaliar o algoritmo evolutivo sob diferentes cenários. Além disso, a ECLE foi implementada considerando futuras implementações de novos operadores evolutivos. A ECLE está integrada ao projeto DISCOVER, que é um projeto de pesquisa em desenvolvimento em nosso laboratório para a aquisição automática de conhecimento. Analises experimentais do algoritmo evolutivo para construir regras de conhecimento com propriedades específicas, o qual pode ser considerado uma forma de análise inteligente de dados, foram realizadas utilizando a ECLE. Os resultados mostram a adequabilidade da nossa proposta
Título em inglês
Evolutionary Computing for Knowledge Rule Construction with Specific Properties
Palavras-chave em inglês
Evolutionary computing
Knowledge discovery
Knowledge rules
Resumo em inglês
Most symbolic machine learning approaches use if-then know-ledge rules as the description language in which the learned knowledge is expressed. The aim of these learners is to find a set of classification rules that can be used to predict new instances that have not been seen by the learner before. However, these sorts of learners take into account the rule interaction problem, which consists of evaluating the quality of the set of rules (classifier) as a whole, rather than evaluating the quality of each rule in an independent manner. Thus, as classifiers aim at good precision to classify unseen instances, they tend to neglect other desirable properties of knowledge rules, such as the ability to cause surprise or bring new knowledge to the domain specialist. In this work, we are interested in building knowledge rules with specific properties in an isolated manner, i.e. not considering the rule interaction problem. To this end, we propose an evolutionary approach where each individual of the algorithm population represents a single rule and the specific properties are encoded as rule quality measure, a set of which can be freely selected by the domain specialist. The proposed evolutionary algorithm uses a rich structure for individual representation which enables one to consider a great variety of evolutionary operators. The algorithm uses a ranking-based multi-objective fitness function that considers more than one rule evaluation measure concomitantly into a single objective. As experimentation plays an important role in this sort of work, in order to evaluate our proposal we have implemented the Evolutionary Computing Learning Environment --- ECLE --- which is a framework to evaluate the evolutionary algorithm in different scenarios. Furthermore, the ECLE has been implemented taking into account future development of new evolutionary operators. The ECLE is integrated into the DISCOVER project, a major research project under constant development in our laboratory for automatic knowledge acquisition and analysis. Experimental analysis of the evolutionary algorithm to construct knowledge rules with specific properties, which can also be considered an important form of intelligent data analysis, was carried out using ECLE. Results show the suitability of our proposal
 
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Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2007-06-18
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • GIUSTI, Rafael, PILA, A. D., e MONARD, M. C. Construção de Regras de Conhecimento: Uma Abordagem Evolutiva. In Simpósio de Iniciação Científica da USP, São Paulo, 2006. 14 SIICUSP.São Paulo : USP, 2006. Resumo. Dispon?vel em: http://https://uspdigital.usp.br/siicusp/cdOnlineTrabalhoObter?numeroInscricaoTrabalho=790&numeroEdicao=14&print=S.
  • PILA, A. D., et al. A Multi-Objective Evolutionary Algorithm to Build Knowledge Classification Rules with Specific Properties [doi:10.1109/his.2006.264924]. In International Conference on Hybrid Intelligent Systems, Auckland, 2006. Proceedings 6th International Conference on Hybrid Intelligent Systems.California : IEEE Computer Society, 2006.
  • PILA, A. D., GIUSTI, Rafael, e MONARD, M. C. Um Sistema Evolutivo para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas. In XXXII Conferencia Latinoamericana de Informática, Santiago de Chile, 2006. XXXII Conferencia Latinoamericana de Informática.Santiago de Chile : CLEI, 2006.
  • PILA, A. D., GIUSTI, Rafael, e MONARD, M. C. Uma Proposta para Criar Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas. In Workshop on Computational Intelligence, Ribeirão Preto, 2006. Proceedings of the International Joint Conference IBERAMIA/SBIA/SBRN WCI 2006.São Carlos : ICMC-USP, 2006.
  • SILVA, A.R., PILA, A. D., e MONARD, M. C. Algoritmos Genéticos para o Pós-Processamento do Conhecimento. In Simpósio de Iniciação Científica da USP, São Paulo, 2002. 10 SIICUSP.São Paulo : USP, 2002. Resumo. Dispon?vel em: http://https://uspdigital.usp.br/siicusp/cdOnlineTrabalhoObter?numeroInscricaoTrabalho=524&numeroEdicao=10&print=S.
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