This work focus on the genetic generation of fuzzy systems. One of the main contribution of this work is the proposal of the FCA-BASED method, which generates the genetic search space using the formal concept analysis theory by extracting rules from data. The experimental evaluation results of the FCA-BASED method show its robustness, producing a good trade-off between the accuracy and the interpretability of the generated models. Moreover, the FCA-BASED method presents improvements to the DOC-BASED method, a previously proposed approach, related to the reduction of the computational cost for the generation of the genetic search space. In order to tackle high dimensional datasets, we also propose the FUZZYDT method, a fuzzy version of the classic C4.5 decision tree, a highly scalable method that presents low computational cost and competitive accuracy. Due to these characteristics, FUZZYDT is used in this work as a baseline method for the experimental evaluation and comparisons of other classic and fuzzy classification methods. We also include in this work the use of the FUZZYDT method to a real world problem, the warning of the coffee rust disease in Brazilian crops. Furthermore, this work investigates the task of feature subset selection to address the dimensionality issue of fuzzy systems. To this end, we propose the FUZZYWRAPPER method, a wrapper-based approach that selects features taking the relevant information regarding the fuzzyfication of the attributes into account, in the feature selection process. This work also investigates the automatic design of fuzzy data bases, proposing the FUZZYDBD method, which estimates the number of fuzzy sets defining all the attributes of a dataset and evenly distributing the fuzzy sets in the domains of the attributes. A modified version of the FUZZYDBD method, FUZZYDBD-II, which defines independent numbers of fuzzy sets for each attribute of a dataset, by means of estimation functions, is also proposed in this work

Este trabalho foca na geração genética de sistemas fuzzy. Uma das principais contribuições deste trabalho é a proposta do método FCA-BASED, que gera o espaço de busca genético usando a teoria de análise de conceitos formais por meio da extração de regras dos dados. Os resultados da avaliação experimental do método FCA-BASED demonstram sua robustez. O método FCABASED também produz um bom trade-off entre acurácia e interpretabilidade dos modelos gerados. Além disso, o método FCA-BASED apresenta melhorias em relação ao método DOC-BASED, uma abordagem proposta anteriormente. Essas melhorias estão relacionadas à redução do custo computacional para a geração do espaço de busca genético. Para ser capaz de trabalhar com conjuntos de dados de alta dimensão, foi também proposto o método FUZZYDT, uma versão fuzzy da clássica árvore de decisão C4.5. FUZZYDT é um método altamente escalável que apresenta baixo custo computacional e acurácia competitiva. Devido a essas características, o FUZZYDT é usado nesse trabalho como um método baseline para a avaliação experimental e comparações de outros métodos de classificação, fuzzy e clássicos. Também está incluido nesse trabalho a aplicação do método FUZZYDT em um problema do mundo real, o alerta da doença da ferrugem cafeeira em plantações brasileiras. Além disso, esse trabalho investiga a tarefa de seleção de atributos como forma de atacar o problema da dimensionalidade de sistemas fuzzy. Para esse fim, foi proposto o método FUZZYWRAPPER, uma abordagem baseada em wrapper que seleciona atributos levando em consideração as informações relevantes sobre a fuzificação dos atributos durante o processo de seleção. Esse trabalho também investiga a construção automática de bases de dados fuzzy, incluindo a proposta do método FUZZYDBD, que estima o número de conjuntos fuzzy que define todos os atributos de um conjunto de dados e distribui os conjuntos fuzzy proporcionalmente nos domínios dos atributos. Uma versão modificada do método FUZZYDBD, o método FUZZYDBD-II, também é proposta nesse trabalho. O método FUZZYDBD-II define números independentes de conjuntos fuzzy para cada atributo de um conjunto de dados por meio de funções de estimação