Banca de DEFESA: CLAUBER GOMES BEZERRA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CLAUBER GOMES BEZERRA
DATA : 24/05/2017
HORA: 13:00
LOCAL: Auditório do CTEC
TÍTULO:

Agrupamento e Classificação Não Supervisionados de Streams de Dados Baseado em Tipicalidade e Excentricidade


PALAVRAS-CHAVES:

detecção de outliers, agrupamento de dados, classificação de dados, stream de dados, TEDA, tipicalidade, excentricidade, Data Cloud, Auto-Cloud.


PÁGINAS: 80
RESUMO:

Nesta tese apresentamos uma nova abordagem para realizar o agrupamento e a classificação de um conjunto de dados de forma não supervisionada. A abordagem proposta utiliza os conceitos de tipicalidade e excentricidade usados pelo algoritmo TEDA na detecção de outliers. Para realizar o agrupamento e a classificação é proposto um algoritmo estatístico chamado Auto-Cloud. As amostras analisadas pelo Auto-Cloud são agrupadas em unidades chamadas de Data Clouds, que são estruturas que não possuem formato ou limites definidos. O Auto-Cloud permite que cada amostra analisada possa pertencer simultaneamente a várias Data Clouds. O Auto-Cloud é um algoritmo autônomo, que não necessita de treinamento ou qualquer conhecimento prévio sobre o conjunto de dados  analisado. Além disso, ele permite a criação e a fusão das Data Clouds de forma autônoma, a medida que as amostras são lidas. O algoritmo é indicado para o agrupamento e classificação de streams de dados e para aplicações que requerem respostas em temporeal. O Auto-Cloud também é um algoritmo recursivo, o que o torna rápido e exige pouca quantidade de memória. Já no processo de classificação dos dados, o Auto-Cloud utiliza o grau de pertinência entre cada amostra analisada e cada Data Cloud criada no processo de agrupamento. A classe a que pertence cada amostra é determinada pela Data Cloud com maior grau de pertinência com relação a amostra. Para validar o método proposto, utilizamos o mesmo numa aplicação de detecção e classificação de falhas em processos industriais. Para isso, utilizamos dados reais, obtidos de duas plantas industriais.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Interno - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Externo ao Programa - 1555898 - DIEGO RODRIGO CABRAL SILVA
Externo à Instituição - ANDRE PAIM LEMOS - UFMG
Externo à Instituição - BRUNO SIELLY JALES COSTA - IFRN
Notícia cadastrada em: 15/05/2017 14:52
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