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Campo DCValorIdioma
dc.creatorAraújo, Fernando Pereira Alves de-
dc.date.accessioned2015-02-19T11:34:24Z-
dc.date.available2015-02-19T11:34:24Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationARAÚJO, F. P. A. de. Estudo e adaptação da técnica de otimização por exame de partículas (PSO) aplicada ao agrupamento e classificação em bases de dados textuais. 2008. 50 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5082-
dc.description.abstractIn the way of improve individual’s productivity and convenience, besides reduction of time spent, task automation becomes essential. With growth of data bases size by encountering information and storing the correspondent data for future analysis and managing, this work goals to develop and show the results of a optimization technique (Particle Swarm Optimization - PSO) with two new function of avaliation applied to automatic textual databases clustering and classification problem.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectOtimização por enxame de partículaspt_BR
dc.subjectRecuperação de informaçãopt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectAgrupamentopt_BR
dc.subjectBase de dados textualpt_BR
dc.subjectParticle swarm optimizationpt_BR
dc.subjectInformation retrievalpt_BR
dc.subjectClassificationpt_BR
dc.subjectClusteringpt_BR
dc.titleEstudo e adaptação da técnica de otimização por exame de partículas (pso) aplicada ao agrupamento e classificação em bases de dados textuaispt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.concentrationInteligência computacionalpt_BR
dc.contributor.advisor1Esmin, Ahmed Ali Abdala-
dc.contributor.referee1Toledo, Cláudio Fabiano Motta-
dc.contributor.referee1Oliveira, Humberto César Brandão de-
dc.description.resumoBuscando aumentar a produtividade e comodidade de indivíduos, além de economia de tempo, a automatização de tarefas tornou-se essencial. Nessa linha de raciocínio, com o aumento das bases de dados pela geração e armazenamento de dados para análise e manuseio futuro, objetivamos nesse trabalho desenvolver e mostrar os resultados de uma técnica de otimização (Otimização por Enxame de Partículas - PSO) com duas novas funções de avaliação aplicada ao problema de agrupamento e classificação automática de bases de dados textuais.pt_BR
Aparece nas coleções:PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)



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