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Agrupamento e Classificação de Dados Usando um Algoritmo Inspirado no Comportamento de Abelhas

Processo: 13/12005-7
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2013
Vigência (Término): 30 de junho de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Leandro Nunes de Castro Silva
Beneficiário:Dávila Patrícia Ferreira Cruz
Instituição Sede: Escola de Engenharia (EE). Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM). Instituto Presbiteriano Mackenzie. São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Computação natural   Classificação   Agrupamento de dados   Mineração de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Agrupamento de Dados | Algoritmos Bioinspirados | Classificação | Computação Natural | Inteligência de Enxame | Mineração de Dados | Computação Natural

Resumo

Com a redução dos custos dos dispositivos digitais e a comunicação móvel, há uma superabundância de dados em diferentes formatos, desde bases numéricas estruturadas até imagens digitais. Assim, o desenvolvimento de ferramentas para a busca e gestão destes dados vem se tornando central em muitos processos de tomada de decisão. A área de análise de dados, ou mais amplamente descoberta de conhecimento em bases de dados, está entre as que mais crescem e demandam profissionais qualificados atualmente. Ao mesmo tempo, a Computação Natural é uma das subáreas da Ciência e Engenharia da Computação que vem ganhando espaço e credibilidade devido à possibilidade de desenvolvimento de novos algoritmos capazes de resolver problemas complexos em diferentes áreas do conhecimento. O presente projeto de pesquisa une essas duas áreas (análise de dados e computação natural) com o objetivo de investigar e desenvolver novos algoritmos inspirados na biologia para a solução de problemas complexos de análise de dados. Mais especificamente, serão propostas adaptações em um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de abelhas, chamado OptBees, para a solução de problemas de agrupamento e classificação de dados numéricos e imagens digitais. Com esse escopo, o projeto contribuirá para o desenvolvimento científico da computação, para o desenvolvimento tecnológico por meio da proposição de algoritmos com aplicações práticas diretas e para a formação de uma pesquisadora, em nível de mestrado, nas áreas de análise de dados e computação natural.

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Publicações científicas (4)
(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)
FERREIRA CRUZ, DAVILA PATRICIA; MAIA, RENATO DOURADO; DA SILVA, LEANDRO AUGUSTO; DE CASTRO, LEANDRO NUNES. BeeRBF: A bee-inspired data clustering approach to design RBF neural network classifiers. Neurocomputing, v. 172, n. SI, p. 427-437, . (13/12005-7, 13/05757-2)
FERREIRA CRUZ, DAVILA PATRICIA; MAIA, RENATO DOURADO; DA SILVA, LEANDRO AUGUSTO; DE CASTRO, LEANDRO NUNES; OMATU, S; BERSINI, H; CORCHADO, JM; RODRIGUEZ, S; PAWLEWSKI, P; BUCCIARELLI, E. A Bee-Inspired Data Clustering Approach to Design RBF Neural Network Classifiers. DISTRIBUTED COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 11TH INTERNATIONAL CONFERENCE, v. 290, p. 8-pg., . (13/05757-2, 13/12005-7)
FERREIRA CRUZ, DAVILA PATRICIA; MAIA, RENATO DOURADO; DE CASTRO, LEANDRO NUNES; ENGELBRECHT, A; FILHO, CJAB; NETO, FBD. A New Encoding Scheme for a Bee-Inspired Optimal Data Clustering Algorithm. 2013 1ST BRICS COUNTRIES CONGRESS ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND 11TH BRAZILIAN CONGRESS ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE (BRICS-CCI & CBIC), v. N/A, p. 6-pg., . (13/12005-7)
FERREIRA CRUZ, DAVILA PATRICIA; MAIA, RENATO DOURADO; DA SILVA, LEANDRO AUGUSTO; DE CASTRO, LEANDRO NUNES. BeeRBF: A bee-inspired data clustering approach to design RBF neural network classifiers. Neurocomputing, v. 172, p. 11-pg., . (13/12005-7, 13/05757-2)

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