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Data e hora local de busca: 01/12/2020 12:28.
Área de identificação
Tipo da ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7JGH
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.19   (acesso restrito)
Última Atualização2015:02.10.12.58.04 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.19.17
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.41 administrator
DOI10.4236/iim.2014.65022
ISSN2150-8194
Rótulolattes: 1446664587151293 2 PessoaStep:2014:InApAt
Chave de CitaçãoPessoaStep:2014:InApAt
TítuloAn Innovative Approach for Attribute Reduction in Rough Set Theory
Ano2014
Data de Acesso01 dez. 2020
Número de Arquivos1
Tamanho2805 KiB
Área de contextualização
Autor1 Pessoa, Alex Sandro Aguiar
2 Stephany, Stephan
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9D
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 asapessoa@gmail.com
2 stephan.stephany@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaIntelligent Information Management
Volume6
Histórico2014-12-01 15:42:20 :: lattes -> administrator :: 2014
2018-06-04 23:39:41 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Documentoconcluido
Estágio do Documentonot transferred
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo SecundárioPRE PI
Tipo de Versãopublisher
Número5
Páginas223-239
Palavras-Chaveseleção de atributos, mineração de dados, conjuntos aproximativos.
ResumoThe Rough Sets Theory is used in data mining with emphasis on the treatment of uncertain or vague information. In the case of classification, this theory implicitly calculates reducts of the full set of attributes, eliminating those that are redundant or meaningless. Such reducts may even serve as input to other classifiers other than Rough Sets. The typical high dimensionality of current databases precludes the use of greedy methods to find optimal or suboptimal reducts in the search space and requires the use of stochastic methods. In this context, the calculation of reducts is typically performed by a genetic algorithm, but other metaheuristics have been proposed with better performance. This work proposes the innovative use of two known metaheuristics for this calculation, the Variable Neighborhood Search, the Variable Neighborhood Descent, besides a third heuristic called Decrescent Cardinality Search. The last one is a new heuristic specifically proposed for reduct calculation. Considering some databases commonly found in the literature of the area, the reducts that have been obtained present lower cardinality, i.e., a lower number of attributes.
AreaCOMP
Tipo de Trabalhojournal article
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
Área de condições de acesso e uso
Idiomapt
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Área de fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
NotasSetores de Atividade: Administração pública, defesa e seguridade social.
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype url
Área de controle da descrição
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