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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.1999.tde-19102001-100256
Documento
Autor
Nome completo
Edmar Martineli
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1999
Orientador
Banca examinadora
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Presidente)
Camargo, Heloisa de Arruda
Rezende, Solange Oliveira
Título em português
Extração de conhecimento de redes neurais artificiais.
Palavras-chave em português
C4.5
CN2
EN
Estração de Conhecimentos
falência
pré-processamento
redes neurais artificiais
trepan
Resumo em português
Este trabalho descreve experimentos realizados com Redes Neurais Artificiais e algoritmos de aprendizado simbólico. Também são investigados dois algoritmos de extração de conhecimento de Redes Neurais Artificiais. Esses experimentos são realizados com três bases de dados com o objetivo de comparar os desempenhos obtidos. As bases de dados utilizadas neste trabalho são: dados de falência de bancos brasileiros, dados do jogo da velha e dados de análise de crédito. São aplicadas sobre os dados três técnicas para melhoria de seus desempenhos. Essas técnicas são: partição pela menor classe, acréscimo de ruído nos exemplos da menor classe e seleção de atributos mais relevantes. Além da análise do desempenho obtido, também é feita uma análise da dificuldade de compreensão do conhecimento extraído por cada método em cada uma das bases de dados.
Título em inglês
Knowledge extraction from artificial neural networks.
Palavras-chave em inglês
artificial neural networks
knowledge extraction
Resumo em inglês
This work describes experiments carried out witch Artificial Neural Networks and symbolic learning algorithms. Two algorithms for knowledge extraction from Artificial Neural Networks are also investigates. This experiments are performed whit three data set with the objective of compare the performance obtained. The data set used in this work are: Brazilians banks bankruptcy data set, tic-tac-toe data set and credit analysis data set. Three techniques for data set performance improvements are investigates. These techniques are: partition for the smallest class, noise increment in the examples of the smallest class and selection of more important attributes. Besides the analysis of the performance obtained, an analysis of the understanding difficulty of the knowledge extracted by each method in each data bases is made.
 
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Tese_Edmar.pdf (394.36 Kbytes)
Data de Publicação
2002-01-29
 
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