Sistema Classificador Nebuloso
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1. Aprendizado de máquina baseado em separabilidade linear em sistema de classificação híbrido-nebuloso aplicado a problemas multiclasse
Este trabalho de mestrado descreve um sistema classificador inteligente aplicado a problemas multiclasse não-linearmente separáveis chamado Slicer. O sistema adota uma estratégia de aprendizado supervisionado de baixo custo computacional (avaliado em ) baseado em separabilidade linear. Durante o período de aprendizagem o sistema determina um conjunto de
Publicado em: 2009
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2. PREVISÃO DA CARGA DE ENERGIA DIÁRIA EM PATAMARES COMBINANDO TÉCNICAS ESTATÍSTICAS E DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL / DAILY ELECTRICITY FORECASTING IN LOAD LEVELS, COMBINING STATISTICAL AND COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TOOLS
Esta dissertação apresenta um estudo sobre o comportamento da carga de energia agregada em intervalos temporais dentro de um mesmo dia. Esse tipo de agregação já vem sendo utilizado no setor elétrico brasileiro, sob a forma de três patamares de carga, denominados leve, média e pesada. No entanto, tais patamares são sempre obtidos indiretamente, a pa
Publicado em: 2008