Sistema híbrido: raciocínio baseado em casos e redes neurais (1997)
- Authors:
- Autor USP: MILARÉ, CLAUDIA REGINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCE
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Português
- Abstract: Os processos de recuperação e aprendizado de casos, que exercem um papel fundamental, em sistemas de Raciocínio Baseado em Casos, não são fáceis de serem desenvolvidos. Estes dois processos são bastante dependentes. Os casos devem ser recuperados rapidamente da memória para o sistema de Raciocínio Baseado em Casos ser eficiente. Isto implica em estruturas mais elaboradas para armazená-los, organizá-los e recuperá-los. Quando um conhecimento novo é incorporado ao sistema (aprendizado), a reorganização dos casos na memória torna-se muito complexa devido justamente a estas estruturas. O principal objetivo deste trabalho é a integração de Raciocínio Baseado em Casos e Redes Neurais. Neste trabalho, uma Rede Neural, modelo ART1, é utilizada para auxiliar na recuperação e aprendizado de casos em um sistema de Raciocínio Baseado em Casos
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 1997
- Data da defesa: 06.10.1997
-
ABNT
MILARÉ, Cláudia Regina. Sistema híbrido: raciocínio baseado em casos e redes neurais. 1997. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 1997. . Acesso em: 20 maio 2024. -
APA
Milaré, C. R. (1997). Sistema híbrido: raciocínio baseado em casos e redes neurais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. -
NLM
Milaré CR. Sistema híbrido: raciocínio baseado em casos e redes neurais. 1997 ;[citado 2024 maio 20 ] -
Vancouver
Milaré CR. Sistema híbrido: raciocínio baseado em casos e redes neurais. 1997 ;[citado 2024 maio 20 ]
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
