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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.3.2006.tde-16032007-163930
Document
Auteur
Nom complet
Renato José Sassi
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2006
Directeur
Jury
Del Moral Hernandez, Emilio (Président)
Almeida Junior, Jorge Rady de
Del Bianco Filho, Orlando
Marte, Cláudio Luiz
Toledo, Nilton Nunes
Titre en portugais
Uma arquitetura híbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados: teoria dos rough sets e redes neurais artificiais mapas auto-organizáveis.
Mots-clés en portugais
Descoberta de conhecimento
Redes neurais
Sistemas híbridos
Resumé en portugais
As bases de dados do mundo real contêm grandes volumes de dados, e entre eles escondem-se diversas relações difíceis de descobrir através de métodos tradicionais como planilhas de cálculo e relatórios informativos operacionais. Desta forma, os sistemas de descoberta de conhecimento (Knowledge Discovery in Data Bases - KDD) surgem como uma possível solução para dessas relações extrair conhecimento que possa ser aplicado na tomada de decisão em organizações. Mesmo utilizando um KDD, tal atividade pode continuar sendo extremamente difícil devido à grande quantidade de dados que deve ser processada. Assim, nem todos os dados que compõem essas bases servem para um sistema descobrir conhecimento. Em geral, costuma-se pré-processar os dados antes de serem apresentados ao KDD, buscando reduzir a sua quantidade e também selecionar os dados mais relevantes que serão utilizados pelo sistema. Este trabalho propõe o desenvolvimento, aplicação e análise de uma Arquitetura Híbrida formada pela combinação da Teoria dos Rough Sets (Teoria dos Conjuntos Aproximados) com uma arquitetura de rede neural artificial denominada Mapas Auto-Organizáveis ou Self-Organizing Maps (SOM) para descoberta de conhecimento. O objetivo é verificar o desempenho da Arquitetura Híbrida proposta na geração de clusters (agrupamentos) em bases de dados. Em particular, alguns dos experimentos significativos foram feitos para apoiar a tomada de decisão em organizações.
Titre en anglais
An hybrid architecture for the knowledge discovery in databases: rough sets theory and artificial neural nets self-organizing maps.
Mots-clés en anglais
Hybrids systems
Knowledge discovery systems
Neural networks
Resumé en anglais
Databases of the real world contain a huge amount of data within which several relations are hidden. These relations are difficult to discover by means of traditional methods such as worksheets and operational informative reports. Therefore, the knowledge discovery systems (KDD) appear as a possible solution to extract, from such relations, knowledge to be applied in decision taking. Even using a KDD system, such activity may still continue to be extremely difficult due to the huge amount of data to be processed. Thus, not all data which are part of this base will be useful for a system to discover knowledge. In general, data are usually previously processed before being presented to a knowledge discovery system in order to reduce their quantity and also to select the most relevant data to be used by the system. This research presents the development, application and analysis of an hybrid architecture formed by the combination of the Rough Sets Theory with an artificial neural net architecture named Self-Organizing Maps (SOM) to discover knowledge. The objective is to verify the performance of the hybrid architecture proposed in the generation of clusters in databases. In particular, some of the important performed experiments targeted the decision taking in organizations.
 
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fichacatalografica.pdf (12.59 Kbytes)
Date de Publication
2007-04-03
 
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