Nome do aluno: Genicleito Carvalho Beltrão Gonçalves
Título do trabalho: GEnI-FR: Granularity to Ensure Interpretability of the Fuzzy Rules
Resumo do trabalho: Representar computacionalmente conhecimentos humanos, quando compostos por dados imprecisos, é possível por meio de um sistema que utilize recursos da teoria de conjuntos e lógica fuzzy. Regras fuzzy são um poderoso mecanismo de sistemas fuzzy que permitem mapear conhecimentos e aglomerados de dados em uma representação linguística composta por antecedentes e consequentes de regras, representados por variáveis e termos linguísticos. Um especialista pode ser responsável por criar bases de regras fuzzy que mapeiam um determinado domínio de conhecimento, no entanto, é interessante o uso de métodos que construam essa base de regras considerando características dos próprios dados, eliminando a necessidade de um especialista nesse processo de criação e incrementando a interpretabilidade dessas regras sem reduzir a acurácia do sistema. Deste modo, utilizando abordagens fundamentadas pela lógica fuzzy para tratamento de imprecisão, o princípio da granularidade justificável para ajustar conjuntos fuzzy e possibilitar o incremento da interpretabilidade das regras, além de um método para geração de regras fuzzy, esta monografia apresenta uma proposta de incremento da interpretabilidade de regras fuzzy. Para tanto, é apresentada uma fundamentação teórica sobre sistemas fuzzy baseados em regras, o princípio da granularidade justificável e alguns resultados preliminares que são importantes para determinar a relevância da proposta apresentada, dada a hipótese levantada e os objetivos definidos.
Orientadora: Tatiane Nogueira Rios
Membro Titular 1: Heloisa de Arruda Camargo
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Membro Titular 2: Matheus Giovanni Pires
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Suplente 1: Ricardo Araújo Rios
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Suplente 2: Angelo Conrado Loula
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