| Processo: | 13/08730-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2013 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2014 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Adriane Beatriz de Souza Serapião |
| Beneficiário: | Felipe Bonon Gonçalves |
| Instituição Sede: | Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Inteligência computacional Inteligência coletiva Algoritmos e estruturas de dados Mineração de dados Programação paralela Metodologia e técnicas de computação |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Análise de Agrupamentos de Dados | Inteligência Coletiva | Mineração de Dados | Programação em GPU | Programação paralela | Inteligência Computacional |
Resumo A análise de agrupamento é uma das principais técnicas na área de mineração de dados, sendo um modo de reconhecimento de padrões não-supervisionado. A análise de agrupamento é uma divisão de dados em grupos de similaridade de acordo com regras estabelecidas. Neste projeto, dois recentes algoritmos de Inteligência de Enxames serão utilizados para a análise de agrupamento de dados numéricos. Os métodos de otimização bioinspirados Firefly Algorithm e Bat Algorithm serão adaptados para realizar a tarefa de agrupamentos de dados utilizando a abordagem de particionamento de grupos. Duas implementações distintas de cada algoritmo são propostas: uma no modo sequencial em CPU e outra paralelizada utilizando a tecnologia CUDA com programação em GPU. Os resultados dos dois tipos de implementação serão comparados entre si para cada um dos algoritmos de Inteligência de Enxames estudados para a análise de desempenho na tarefa de agrupamento de dados. | |
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