908 resultados para Algoritmos transgenéticos


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A procura de padrões nos dados de modo a formar grupos é conhecida como aglomeração de dados ou clustering, sendo uma das tarefas mais realizadas em mineração de dados e reconhecimento de padrões. Nesta dissertação é abordado o conceito de entropia e são usados algoritmos com critérios entrópicos para fazer clustering em dados biomédicos. O uso da entropia para efetuar clustering é relativamente recente e surge numa tentativa da utilização da capacidade que a entropia possui de extrair da distribuição dos dados informação de ordem superior, para usá-la como o critério na formação de grupos (clusters) ou então para complementar/melhorar algoritmos existentes, numa busca de obtenção de melhores resultados. Alguns trabalhos envolvendo o uso de algoritmos baseados em critérios entrópicos demonstraram resultados positivos na análise de dados reais. Neste trabalho, exploraram-se alguns algoritmos baseados em critérios entrópicos e a sua aplicabilidade a dados biomédicos, numa tentativa de avaliar a adequação destes algoritmos a este tipo de dados. Os resultados dos algoritmos testados são comparados com os obtidos por outros algoritmos mais “convencionais" como o k-médias, os algoritmos de spectral clustering e um algoritmo baseado em densidade.

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Mestrado em Computação e Instrumentação Médica

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

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Muitas vezes é necessário trabalhar com variáveis categóricas, porem há um número restrito de análisesque as abordam. Uma boa técnica de segmentação é a grade of membership (GoM), muito utilizada na área médica, em psicologia e em sociologia. Essa metodologia possui uma interpretação interessante baseada em perfis extremos (segmentos) e grau de pertencimento. Porém o modelo possui grande complexidade de estimação dos parâmetros pormáxima verossimilhança. Assim, neste trabalho propõe-se o uso de algoritmos genéticos para diminuir a complexidade e o tempo de cálculo, e aumentar a acurácia. A técnica é nomeada de Genetics Algorithms grade of membership (GA-GoM). Para averiguar a efetividade, o modelo foi primeiramente abordado por simulação – foi executado um experimento fatorial levando em conta o número de segmentos e variáveis trabalhadas. Em seguida, foi abordado um caso prático de segmentação de engajamento em redes sociais. Os resultados são superiores para modelos de maior complexidade. Conclui-se, assim, que é útil a abordagem para grandes bases de dados que contenham dados categóricos.

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Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica, con especialidad en Sistemas Eléctricos de Potencia) U.A.N.L.

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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) - Universidad Autónoma de Nuevo León, 1999

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Tesis (Maestro en ciencias de la administración con especialidad en sistemas) - Universidad Autónoma de Nuevo León, 1999

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Tesis (Maestría en Ciencias de la Administración con Especialidad en Sistemas) U.A.N.L.Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, 2000

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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L.

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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L.

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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Potencia) U.A.N.L.

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Tesis (Maestro en Ciencias de la Administración con Especialidad en Producción y Calidad) - U.A.N.L, 2005

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Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica con Orientación en Sistemas Eléctricos de Potencia) UANL, 2012

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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Orientación en Control Automático) UANL, 2012.

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Tesis (Maestría en Ciencias con orientación en Matemáticas) UANL, 2014.