Descoberta de conhecimento em bases de dados multimensionais por redes neurais auto-organizaveis.

• Processo: 99/09334-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2001
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2001
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Marcio Luiz de Andrade Netto
• Beneficiário: José Alfredo Ferreira Costa
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência computacional Redes neurais (computação) Auto-organização Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise De Agrupamentos | Auto-Organizacao | Classificacao De Padroes | Inteligencia Computacional | Mineracao De Dados | Redes Neurais Artificiais

Resumo

Recentemente tem-se dado grande atenção para a área de descoberta de conhecimento e mineração de dados. A descoberta de estruturas em grandes bases de dados tem sido estudada principalmente por métodos estatísticos que em geral, impõem hipóteses aos agrupa-mentos de dados, além de possuírem custo computacional elevado. O objetivo da pesquisa é o aprofundamento teórico de modelos propostos (1-5) nos quais tanto a geometria quanto o número dos agrupamentos são descobertos a partir de redes neurais auto-organizáveis. Novos algoritmos serão propostos para a partição automática de tais redes, assim como estendidos para estruturas hierárquicas na qual cada rede possui sub-redes. Outros objetivos incluem a determinação de métodos de adaptação da topologia do espaço de saída das redes, de forma a minimizar o erro topográfico no mapeamento de um espaço de elevada dimensão em outro espaço de dimensão inferior. (AU)