| dc.contributor | Kopittke, Bruno Hartmut | |
| dc.contributor | Universidade Federal de Santa Catarina | |
| dc.creator | Oliveira, Alexsandra Faisca Nunes de | |
| dc.date | 2012-10-19T07:40:00Z | |
| dc.date | 2012-10-19T07:40:00Z | |
| dc.date | 2001 | |
| dc.date | 2001 | |
| dc.date.accessioned | 2017-04-03T19:40:38Z | |
| dc.date.available | 2017-04-03T19:40:38Z | |
| dc.identifier | 185537 | |
| dc.identifier | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/81768 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/698926 | |
| dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção | |
| dc.description | O presente trabalho relata a necessidade, na era atual, da utilização de sistemas especialistas para auxiliar os tomadores de decisão empresarial, pois a enorme quantidade de informações encontradas nas bases de dados das empresas torna a análise destas sem a ajuda da informática inviável, uma vez que a capacidade de inferência humana é limitada. Além da precisão da extração de conhecimento novo útil a partir das informações contidas nestas bases de dados de forma automática computacionalmente, pois tal conhecimento pode ser utilizado para a formação da base de conhecimento de um sistema especialista. Procedeu-se então, a busca na literatura para a realização desta tarefa, encontrando a área de descoberta de conhecimento em base de dados como orientação para tal, a qual propõe a aplicação de algoritmos de mineração de dados, além de atividades de pré-processamento dos dados e pós-processamento do conhecimento descoberto, entre outras. Dentre os algoritmos de mineração de dados encontrados destaca-se o ID3, o qual realiza a aprendizagem supervisionada a partir de exemplos, representando o conhecimento descoberto através de árvore de decisão. Fazendo a "leitura" da árvore pode-se representar este conhecimento na forma de regras e com parte do embasamento teórico de regras de associação calcular o suporte (probabilidade) e a confiança de cada regra. Assim, este estudo possibilitou a criação de uma metodologia de uso de técnicas de indução para criação de regras de sistemas especialistas. Tal metodologia conduziu a criação de um protótipo de software, denominado GARP, que proporciona a geração automática de regras probabilísticas podendo ser usadas em qualquer shell de sistemas especialistas baseada em regras. Para validação desta metodologia, o protótipo criado foi submetido a testes utilizando-se bases de dados fictícios como também, uma aplicação real do jogo de empresas GI-EPS. Por fim, são apresentadas algumas constatações referentes a aplicação desta metodologia em relação ao algoritmo de mineração de dados utilizado, o ID3. | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Florianópolis, SC | |
| dc.subject | Engenharia de produção | |
| dc.subject | Arvores de decisao | |
| dc.subject | Processo decisorio | |
| dc.subject | Sistemas de suporte de decisao | |
| dc.subject | Ferramentas administrativas | |
| dc.subject | Jogos (Administração) | |
| dc.subject | Sistema especialista (Computação) | |
| dc.subject | Mineração de dados (Computação) | |
| dc.title | Uma metodologia de uso de técnicas de indução para criação de regras de sistemas especialistas | |
| dc.type | Tesis | |
