Processamento de informações heterogêneas via integral de Choquet com aprendizado não-supervisionado

Resumo: O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver métodos e algoritmos computacionais para processamento de informações heterogêneas considerando a interdependencia entre essas informações. A maioria dos métodos que tratam informações heterogêneas consideram a independência dos critérios/atributos. O foco será tratar o problema de processamento de informações heterogêneas de forma mais geral considerando informações incertas provindas de fontes diferentes levando em conta a interação entre os critérios. Para isso a identificação de uma medida fuzzy e o cálculo da integral de Choquet precisam ser realizados. A complexidade computacional deste problema aumenta exponencialmente, o que torna praticamente muito difícil de resolver. Nesse contexto, métodos de aprendizado de máquina, i.e., redes neurais profundas com aprendizado não supervisionado serão propostos para calcular a interação entre critérios. Algoritmos computacionais para tratar esse tipo de problema precisam ainda ser desenvolvidos. Aplicações para tais métodos encontram-se em várias áreas do conhecimento como tomada de decisão, imputação e classificação de dados, fusão de informações.

Data de início: 2016-03-01
Prazo (meses): 42

Participantes:

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Coordenador Renato Antônio Krohling
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