dc.identifier.citation OLIVEIRA, Alessandro Bertolani. Modelo de predição para análise comparativa de técnicas neuro-fuzzy e de regressão. 2010. 113 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Programa de Pós-Graduação em Informática, Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, 2010. por
dc.identifier.uri http://repositorio.ufes.br/handle/10/6389 -
dc.title Modelo de predição para análise comparativa de técnicas neuro-fuzzy e de regressão por
dc.subject.br-rjbn Redes neurais (Computação) por
dc.subject.br-rjbn Kernel, Funções de por
dc.subject.br-rjbn Teoria da previsão por
dcterms.abstract Neste trabalho são investigadas estratégias para a elaboração de Modelos de Predição que possam ser utilizados no monitoramento de uma variável de qualidade pertencente a um determinado Processo Produtivo Industrial. Neste cenário, a variável de qualidade é estimada por meio de técnicas da Inteligência Computacional e empiricamente avaliada na resolução de problemas de regressão. A principal contribuição desta monografia é a análise comparativa de Técnicas da Inteligência Computacional associadas às estratégias heurísticas de treinamento para a construção dos Modelos de Predição. São propostas duas linhas de pesquisa investigadas a partir de uma pesquisa empírica dos dados, e analisados a partir de dois grandes ramos da Inteligência Computacional Aprendizagem de Máquina e Redes Neurais Híbridas. Os Modelos de Predição desenvolvidos são protótipos conceituais para potencial implementação de Sistemas Inteligentes em tempo real de uma planta industrial. O método de construção dos Modelos de Predição por técnicas de Regressão é comparado com o método de construção do Modelo de Predição por redes Neuro-Fuzzy e analisados por critérios estabelecidos a partir de ferramentas estatísticas que levam em consideração os níveis de adequação e generalização dos mesmos. Ao final, são apresentados resultados dos métodos implementados sobre a mesma base de dados bem como os pertinentes trabalhos futuros. por
dcterms.abstract We investigate strategies to define prediction models for a quality parameter of an industrial process. We estimate this variable using computational intelligence and in special regression methods. The main contribution of this paper is the comparative analysis of heuristic training models to create the prediction system. We propose two main paradigms to obtain the system, machine learning and hybrid artificial neural networks. The resulting system is a prototype for the intelligent supervision of a real-time production process. Statistical tools are used to compare the performance of the regression based predictor and the neuro-fuzzy based predictor, considering the degree of adaptation of the system to the problem and its generalization ability. eng