dc.creator.ID |
MARTINS, A. S. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/7650381270311620 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
FERNEDA, Edilson. |
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dc.contributor.advisor1ID |
FERNEDA, E. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2531761427648020 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
TURNELL, Maria de Fátima Queiroz Vieira. |
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dc.contributor.referee2 |
SCHIEL, Ulrich. |
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dc.contributor.referee3 |
MONARD, Maria Carolina. |
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dc.contributor.referee4 |
RAMALHO, Geber Lisboa. |
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dc.contributor.referee5 |
OMAR, Nizam. |
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dc.description.resumo |
Percepção é a capacidade através da qual os agentes se apropriam de informações sobre o mundo
no qual habitam esses agentes. Perceber através de similaridades e de analogias, em particular,
constitui uma das formas mais avançadas de percepção, como demonstram as diversas escolas de
abordagem da analagia; constitui um dos aspectos mais fundamentais da cognição humana. Computacionalmente,
a similaridade é o fundamento sobre o qual repousa todo o formalismo àoRaciocínio
Baseado em Casos (RBC), como um dos ramo da Inteligência Artificial ou da computação
inteligente. Em sua origem e em sua natureza, a tecnologia do raciocínio baseado em casos é afetada
pela similaridade em todos os seus aspectos operacionais.
A tese aqui detalhada tem como objetivo fundamental explorar esse paradigma computacional do
raciocínio baseado em casos, sob os seus aspectos da similaridade e de seus efeitos. O ponto de
partida está no reconhecimento da insuficiência das abordagens de similaridade, em geral, e, em
particular, da similaridade em RBC - dominada pelas métricas euclidianas e por enfoques estatísticos
do tipo "vizinho mais próximo". Propomos e desenvolvemos nesta tese a aplicação dateoria de
similaridade de Tversky-Gati ao RBC tendo como meta estender os tratamentos computacionais da
indexação, da valiação, do ranking, da similaridade e de outros aspectos da computação baseada
em casos. Nós experimentamos com esta similaridade baseada em teoria e, também, com as suas
implicações, em um domínio do mundo real como a análise empírica do crédito financeiro. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
pt_BR |
dc.publisher.program |
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Engenharia elétrica |
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dc.title |
Computação baseada em casos: contribuições metodológicas aos modelos de indexação, avaliação, ranking, e similaridade de casos. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2000-07-03 |
|
dc.description.abstract |
Perceptiun provides agents with information about the word they inhabit. To perceive by using
similarities and analogies is one of the most advanced forms of perceiving. It constitutes one of the
most fundamental aspects of human cognition. Computationally, similarity is the comer-stone upon
which relies the entire case-based reasoning technology (CBR), as an intelligent computing paradigm.
In its origin and nature, the CBR technology is affected by similarity in ali over its operational
aspects.
The thesis here detailed has the general objective of exploring the CBR computational paradigm
regarding to the similarity point of view and its implication for these paradigm processes. The start
point, is the recognition of insufficiencies of current similarity approaches, in general, andparticularly,
in the CBR domain where the CBR processes are dominated by euclidean metrics and statistical
nearest-neighbours techniques. In this thesis, we propose to enhance the CBR methodologies
by developing the application of Tversky-Gati cogniíive íheory to the CBR methodologies of case
indexing, case evaluation, case similarity itself, cascranking, and case-based query-answering. We
experiment with this computational extent of the cognitive theory in the empirical domain oíloanunderwriting
where a credit underwriter has to decide on recommending or rejecting credit applications
based on their attribute similarities. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3463 |
|
dc.date.accessioned |
2019-04-15T15:48:53Z |
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dc.date.available |
2019-04-15 |
|
dc.date.available |
2019-04-15T15:48:53Z |
|
dc.type |
Tese |
pt_BR |
dc.subject |
Raciocínio baseado em casos |
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dc.subject |
Razonamiento basado en casos |
|
dc.subject |
Case-Based Reasoning |
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dc.subject |
Similaridade de casos |
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dc.subject |
Case Similarity |
|
dc.subject |
Similitud de caso |
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dc.subject |
Computação inteligente |
|
dc.subject |
Computación inteligente |
|
dc.subject |
Smart computing |
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dc.subject |
Algoritmo geral do RBC |
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dc.subject |
RBC General Algorithm |
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dc.subject |
Algoritmo general de RBC |
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dc.subject |
Help-desk |
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dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
MARTINS, Agenor de Sousa. |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Case-based computation: methodological contributions to indexing models, evaluation, ranking, and similarity of cases. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
MARTINS, Agenor de Sousa. Computação baseada em casos: contribuições metodológicas aos modelos de indexação, avaliação, ranking, e similaridade de casos. 2000. 201f. (Tese de Doutorado em Engenharia Elétrica), Curso de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informatica, Universidade Federal da Paraíba – Campus II - Campina Grande - PB - Brasil, 2000. |
pt_BR |