Busca avançada
Ano de início
Entree
Conteúdo relacionado

Generalização e Aplicações do Tipo de Dado Algébrico Interação-Transformação

Processo: 18/14173-8
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2018
Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Fabricio Olivetti de França
Beneficiário:Fabricio Olivetti de França
Instituição Sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Assunto(s):Programação genética 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Programação Genética | Regressão Simbólica | tipos de dados algébricos | regressão simbólica

Resumo

O Tipo de Dado Algébrico Interação-Transformação é uma nova representação para o problema de regressão simbólica que restringe o espaço de busca para compreender apenas expressões simples e válidas. Foi criado como um meio termo entre a simplicidade de modelos lineares e o poder de aproximação de modelos caixa-preta. Este projeto tem o objetivo de generalizar essa representação para outras aplicações, expandir seu espaço de busca e empregar os algoritmos relacionado em aplicações reais. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Mais itensMenos itens
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas (7)
(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)
DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; DE LIMA, MAIRA ZABUSCHA. Interaction-transformation symbolic regression with extreme learning machine. Neurocomputing, v. 423, p. 609-619, . (18/14173-8)
KRONBERGER, G.; DE FRANCA, F. O.; BURLACU, B.; HAIDER, C.; KOMMENDA, M.. hape-Constrained Symbolic Regression-Improving Extrapolation with Prior Knowledg. EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 30, n. 1, p. 75-98, . (18/14173-8)
DE FRANCA, F. O.; ALDEIA, I, G. S.. Interaction-Transformation Evolutionary Algorithm for Symbolic Regression. EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 29, n. 3, p. 367-390, . (18/14173-8)
IMAI ALDEIA, GUILHERME SEIDYO; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; IEEE. A Parametric Study of Interaction-Transformation Evolutionary Algorithm for Symbolic Regression. 2020 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), v. N/A, p. 8-pg., . (18/14173-8)
KANTOR, DANIEL; VON ZUBEN, FERNANDO J.; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; ACM. Simulated Annealing for Symbolic Regression. PROCEEDINGS OF THE 2021 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE (GECCO'21), v. N/A, p. 8-pg., . (18/14173-8)
IMAI ALDEIA, GUILHERME SEIDYO; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI; ACM. Measuring Feature Importance of Symbolic Regression Models Using Partial Effects. PROCEEDINGS OF THE 2021 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE (GECCO'21), v. N/A, p. 9-pg., . (18/14173-8)
IMAI ALDEIA, GUILHERME SEIDYO; DE FRANCA, FABRICIO OLIVETTI. Interpretability in symbolic regression: a benchmark of explanatory methods using the Feynman data set. Genetic Programming and Evolvable Machines, v. N/A, p. 41-pg., . (18/14173-8)