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Nome do aluno
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Genicleito Carvalho Beltrão Gonçalves
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Título do trabalho
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GEnI-FR: Um método para assegurar a interpretabilidade de regras fuzzy por meio de granularidade
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Resumo do trabalho
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A representação computacional do conhecimento humano, quando composto por dados imprecisos, é uma tarefa facilitada pela utilização de sistemas que utilizam recursos da teoria de conjuntos e lógica fuzzy. Tais sistemas usam regras que permitem mapear o conhecimento obtido a partir dos dados em uma representação linguística de fácil entendimento. A base de regras fuzzy que constitui esse tipo de sistema pode ser gerada por um especialista ou por meio de métodos que consideram as características dos próprios dados, diminuindo a necessidade de um especialista neste processo de criação. Com os devidos ajustes e utilização de métodos automatizados é possível aumentar a interpretabilidade dessas regras sem reduzir a precisão do sistema. Neste sentido, a base de regras de um sistema fuzzy pode ser melhorada por meio do princípio da granularidade justificável para ajustar os conjuntos fuzzy representativos dos dados. Sendo assim, nesta dissertação de mestrado é apresentado o método denominado GEnI-FR (Granularity to Ensure Interpretability of the Fuzzy Rules), o qual realiza ajustes e refinamentos no processo de geração de regras fuzzy, obtendo o equilíbrio entre interpretabilidade e precisão, ajustando conjuntos fuzzy baseando-se nas características dos próprios dados. GEnI-FR apresenta-se como um método promissor visto que proporciona uma redução da quantidade de regras fuzzy mantendo os mesmos níveis de acurácia quando comparado com outros métodos do estado da arte.
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Orientador
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Tatiane Nogueira Rios
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Membro Titular Externo (com afiliação)
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Heloisa de Arruda Camago (UFSCar)
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Membro Titular Interno ou Titular Externo 2 (com afiliação)
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Marcos Evandro Cintra (UFES)
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Membro Suplente Externo (com afiliação)
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Matheus Giovanni Pires
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Membro Suplente Interno ou Suplente Externo 2 (com afiliação)
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Marlo Vieira dos Santos e Souza
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Data da defesa
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30 Nov, 2023
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Horário da defesa
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2:00 PM
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