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Title: S30: um método de busca de similaridades em objetos estruturados.
Other Titles: S30: a method of searching for similarities in structured objects.
???metadata.dc.creator???: CARVALHO, Joelson Nogueira de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: FERNEDA, Edilson.
???metadata.dc.contributor.referee1???: MONGIOVI , Giuseppe.
???metadata.dc.contributor.referee2???: MONARD , Maria Carolina.
???metadata.dc.contributor.referee3???: MEDEIROS, José Hamurabi N. de.
Keywords: Inteligência Artificial;Aprendizagem de Máquina;Sistema S30;Artificial intelligence;Machine Learning;System S30
Issue Date: 28-Jul-1999
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: CARVALHO, J. N. de. S30: um método de busca de similaridades em objetos estruturados. 1999. 159f. Dissertação (Mestrado em Informática) – Pós-Graduação em Informática, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba, Campus II, Campina Grande - PB, Brasil, 1999.
???metadata.dc.description.resumo???: Apresentamos neste trabalho um sistema de aprendizagem de máquina a partir de objetos formados por exemplos e contra-exemplos do conceito a ser aprendido. Esses objetos são descritos estruturalmente em uma linguagem de descrição baseada em grafos e o conhecimento é encapsulado em uma estrutura que envolve classes de abjetos e relações sobre as mesmas. O sistema apresenta ainda um controle heurístico baseado na lógica majoritária e permite a interferência do usuário como meio de melhorar a aprendizagem. Esse tipo de sistema de aprendizagem pode ser utilizado em várias aplicações. Neste trabalho, em particular, apresentamos o mesmo como ferramenta de base para o sistema SAID, um sistema de apoio à descoberta científica baseado em aprendizagem de máquina.
Abstract: In this work we present a machine learning system which starts from a set of objects formed by positive and negative samples of the concept to be learned. Each of these objects is structurally described through a graph based language and the knowledge is fitted into a frame that involves classes of objects and relationships. The system also presents a majoritary logic based heuristic control and allows the user's interference as a mean for improving the learning. Such type of learning system can be used in several applications. In this work, in particular, it is presented as a base tool for the system SAID, a scientific discovery support system based on machine learning.
Keywords: Inteligência Artificial
Aprendizagem de Máquina
Sistema S30
Artificial intelligence
Machine Learning
System S30
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4204
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