Análise de compromisso entre granularidade e interpretabilidade em sistemas granulares evolutivos

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dc.creatorLuiz Alberto Queiroz Cordovil Júnior
dc.creatorPedro Henrique Silva Coutinho
dc.creatorIury Valente de Bessa
dc.creatorMurilo César Osório Camargos
dc.creatorReinaldo Martinez Palhares
dc.date.accessioned2025-05-13T15:22:40Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:15:53Z
dc.date.available2025-05-13T15:22:40Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.doi10.17648/sbai-2019-111316
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/82234
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartof14º Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectCiência da Computação
dc.subjectProbabilidade e Estatística
dc.subject.otherIndústria 4.0
dc.subject.otherInteligência Artificial
dc.subject.otherInteligência Computacional
dc.subject.otherComputação Granular
dc.subject.otherSistemas Fuzzy
dc.titleAnálise de compromisso entre granularidade e interpretabilidade em sistemas granulares evolutivos
dc.typeArtigo de evento
local.citation.epage6
local.citation.spage1
local.description.resumoIn this work, a procedure for data abstraction and knowledge formation based on evolving granular systems is introduced. With the use of ellipsoidal information granules, an optimal granularity allocation approach for real-time data processing based on fuzzy sets is developed in order to obtain interpretable representations. From the real-time data analysis, the goal is to maximize the fuzzy rules support that characterizes the information granules preventing the representation becoming abstract, compromising the interpretability of the rules. In this sense, experiments regarding time-series granulation are performed to analyze the trade-off between granularity and interpretability of evolving systems.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://proceedings.science/sbai-2019/trabalhos/analise-de-compromisso-entre-granularidade-e-interpretabilidade-em-sistemas-gran?lang=pt-br

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