PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MODELAGEM MATEMÁTICA E COMPUTACIONAL (PPGMMC)

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA

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Banca de DEFESA: EVILÁSIO MACEDO FELIX

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: EVILÁSIO MACEDO FELIX
DATA: 11/12/2018
HORA: 10:00
LOCAL: Departamento de Estatística - UFPB
TÍTULO: AGRUPAMENTO FUZZY NO ESPAÇO DE CARACTERÍSTICAS BASEADO NO KERNEL DE MAHALANOBIS COM DISTÂNCIAS QUADRÁTICAS ADAPTATIVAS
PALAVRAS-CHAVES: Agrupamento Fuzzy, Kernel de Mahalanobis, Espaço de Características
PÁGINAS: 60
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Estatística
ESPECIALIDADE: Análise Multivariada
RESUMO: Nesta dissertacao de mestrado, propomos metodos de agrupamento fuzzy no espaco de caracteristicas baseado no kernel de Mahalanobis com distancias quadraticas adaptativas, rotulados respectivamente por (MK-FCM-PFCV-FS, MK-FCM-PDFCV-FS, MK-FCM-FCV-FS e MK-FCM-DFCV-FS). Este estudo e uma extensao do trabalho desenvolvido em Silva, A. S. (2018). Os metodos propostos sao baseados no kernel de Mahalanobis a partir de distancias quadraticas adaptativas definidas por matrizes de covariancias simetricas positivas definidas. Estas matrizes de covariancias podem ser diagonais ou completas, comuns a todos os grupos ou diferentes para cada grupo, determinadas sob o enfoque de agrupamento no espaco de caracteristicas, que realiza um mapeamento de cada observacao por meio de uma funcao nao-linear e entao obtem os centroides dos grupos no espaco de recursos. Esta tecnica permite que ao passarmos para um espaco de mais alta dimensao (espaco de caracteristicas), um conjunto de observacoes no espaco de entrada nao-linearmente separavel torna-se separavel linearmente no espaco de caracteristicas. Os algoritmos propostos foram comparados com os diversos metodos de agrupamentos tradicionais conhecidos na literatura, como o fuzzy k-medias e suas versoes baseadas no kernel Gaussiano, como tambem os metodos desenvolvido por Silva, A. S. (2018). A avaliacao se deu atraves de experimentos numericos com dados simulados e reais. Os resultados corroboram a superioridade dos metodos propostos.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1584539 - MARCELO RODRIGO PORTELA FERREIRA
Interno - 1363532 - SERGIO DE CARVALHO BEZERRA
Externo ao Programa - 2459248 - ANA FLAVIA UZEDA DOS SANTOS MACAMBIRA