Tecnicas biologicamente inspiradas aplicadas a sistemas de raciocinio baseado em casos.

• Processo: 04/12231-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2005
• Data de Término da vigência: 19 de março de 2006
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: Giampaolo Luiz Libralon
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Algoritmos evolutivos Sistemas híbridos inteligentes Raciocínio baseado em casos Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Evolutivos | Raciocinio Baseado Em Casos | Redes Neurais Artificiais | Sistemas Hibridos Inteligentes | Sistemas Imunologicos Artif.

Resumo

Raciocínio Baseado em Casos (RBC) é uma metodologia para a resolução de problemas baseada em experiências passadas. Essa metodologia tenta solucionar um novo problema recuperando e adaptando soluções previamente conhecidas de problemas similares. Em problemas do mundo real, cada solução recuperada em geral requer adaptações que buscam viabilizar a sua utilização como solução de um novo problema. Portanto, a adaptação de casos é uma característica importante e, muitas vezes, fundamental para o desempenho adequado de ferramentas que utilizam RBC. Um dos maiores desafios desta área é o desenvolvimento de métodos eficientes para a adaptação de casos. Em contraste com a aquisição de casos, o conhecimento para adaptação não é facilmente obtido. A forma de adaptação mais utilizada é a codificação de regras de adaptação, demandando um significativo esforço para a aquisição de conhecimento. Uma alternativa para superar as dificuldades associadas à aquisição de conhecimento para adaptação de casos tem sido a utilização de abordagens híbridas e de algoritmos de aprendizado automático para a aquisição do conhecimento utilizado para a adaptação. Este projeto pretende investigar métodos biologicamente inspirados (bioinspirados), como Algoritmos Evolutivos (AEs), Sistemas Imunológicos Artificiais (SIAs) e Redes Neurais Artificiais, com o objetivo de criar modelos de recuperação e adaptação de casos mais eficientes e que necessitem de um conjunto reduzido de conhecimento específico do domínio. A utilização de modelos evolutivos como AEs e SIAs em conjunto com RBC é uma área de pesquisa relativamente nova e pouco pesquisada, com poucos trabalhos desenvolvidos até o momento. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

LIBRALON, Giampaolo Luiz. Investigação de combinações de técnicas de detecção de ruído para dados de expressão gênica. 2007. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.