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Inteligência computacional em mineração de dados e suas aplicações

Processo: 06/50231-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Apoio a Jovens Pesquisadores
Vigência: 01 de agosto de 2006 - 31 de julho de 2011
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Pesquisador responsável:Ricardo José Gabrielli Barreto Campello
Beneficiário:Ricardo José Gabrielli Barreto Campello
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):11/04247-5 - Seleção de genes e validação de agrupamento em dados de expressão gênica, BP.DR
10/14451-6 - Estudo e desenvolvimento de algoritmos para agrupamento fuzzy de dados em cenários centralizados e distribuídos, BP.MS
09/17469-6 - Abordagens de agrupamento de dados baseadas em subespaços e Semi-Supervisão, BP.DR
+ mais bolsas vinculadas 09/08213-8 - Estudo e implementação de algoritmos para agrupamento fuzzy de dados, BP.IC
09/09845-8 - Estudo e implementação de algoritmos evolutivos para agrupamento de dados, BP.IC
08/00932-2 - Abordagens evolutivas para agrupamento relacional de dados, BP.MS - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Inteligência computacional  Mineração de dados  Controle automático 
Publicação FAPESP:http://media.fapesp.br/bv/uploads/pdfs/Investindo...pesquisadores_449_307_308.pdf

Resumo

Este projeto concentra-se no escopo da inteligência computacional, com ênfase em tarefas de mineração de dados e aplicações. A inteligência computacional é uma disciplina que compreende essencialmente três grandes áreas da inteligência artificial no sentido amplo do termo; são elas: redes neurais artificiais, sistemas fuzzy e computação evolutiva. A mineração de dados refere-se a uma coleção de abordagens voltadas basicamente para extrair, de forma inteligente, informação e conhecimento a partir de massas de dados. Em linhas gerais, este projeto visa abordar dois aspectos fundamentais no contexto da inteligência computacional em mineração de dados: 1) teoria e formalização, isto é, desenvolvimento, análise e síntese de novas ferramentas de mineração baseadas em inteligência computacional, com particular ênfase em ferramentas de agrupamento (clustering) e extração de regras; e 2) adaptação e aplicação das ferramentas desenvolvidas a contextos específicos, com ênfase em problemas complexos, modelagem e controle automático de sistemas dinâmicos. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CAMPELLO, R. J. G. B. Generalized external indexes for comparing data partitions with overlapping categories. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 31, n. 9, p. 966-975, JUL 1 2010. Citações Web of Science: 21.
DA ROSA, ALEX; CAMPELLO, RICARDO J. G. B.; AMARAL, WAGNER C. Exact Search Directions for Optimization of Linear and Nonlinear Models Based on Generalized Orthonormal Functions. IEEE Transactions on Automatic Control, v. 54, n. 12, p. 2757-2772, DEC 2009. Citações Web of Science: 12.
CAMPELLO‚ R.J.G.B. A fuzzy extension of the Rand index and other related indexes for clustering and classification assessment. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 28, n. 7, p. 833-841, 2007.

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