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  4. PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)
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dc.creatorAndrade Neto, Pedro Ribeiro de-
dc.date.accessioned2015-05-04T21:14:42Z-
dc.date.available2015-05-04T21:14:42Z-
dc.date.issued2015-05-04-
dc.date.submitted2012-12-17-
dc.identifier.citationANDRADE NETO, P. R. Descoberta de conhecimento, utilizando a teoria de conjuntos aproximados, em SRCs com informação agregada. 2002. 51 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2002.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/9238-
dc.description.abstractThe Rough Sets Theory, RST, has been used in several areas of research, mainly in those related with knowledge representation and machine learning. This work explores the possibility of using agregate information in atributes and associated values of this atributes, modifying the RS1+, an algorithm based in the atribute discriminating index.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.titleDescoberta de conhecimento, utilizando a teoria de conjuntos aproximados, em SRCs com informação agregadapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Uchôa, Joaquim Quinteiro-
dc.contributor.referee1Schneider, Bruno de Oliveira-
dc.description.resumoA Teoria de Conjuntos Aproximados, TCA, tem sido utilizada em várias áreas de pesquisa, principalmente naquelas relacionadas com representação de conhecimento e aprendizado de máquina. Este trabalho investiga a possibilidade do uso de informação agregada aos atributos e valores associados a esses atributos, modificando o RS1+, um algoritmo baseado no índice discriminante de atributos.pt_BR
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MONOGRAFIA_Descoberta_de_conhecimento_utilizando_a_teoria_de_conjuntos_aproximados_em_SRCs_com_informação_agregada.pdf284,47 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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