Sistema especialista probabilístico: base de conhecimento dinâmica /
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Nassar, Silvia Modesto |
pt_BR |
dc.contributor.author |
Stein, Carlos Efrain |
pt_BR |
dc.date.accessioned |
2012-10-17T16:48:01Z |
|
dc.date.available |
2012-10-17T16:48:01Z |
|
dc.date.issued |
2000 |
|
dc.date.submitted |
2000 |
pt_BR |
dc.identifier.other |
174189 |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/78613 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Muitos sistemas especialistas probabilísticos apresentam no momento de sua utilização inicial um desempenho que se manterá o mesmo durante seu ciclo de vida. Esses sistemas podem ser considerados como sistemas especialistas probabilísticos com base de conhecimento estática. Isto é, uma vez construída a base de conhecimento com as variáveis especificadas pelo especialista, o sistema não se altera mais. Este sistema de base de conhecimento dinâmica (SEDIN) foi concebido a partir do sistema especialista probabilístico (SISPAN) cuja base de conhecimento é estática. Ambos os sistemas oferecem um diagnóstico para avaliar o estado nutricional em crianças com até 2 anos de idade. Para a construção do SEDIN utilizou-se a linguagem de programação C++Builder, versão 3.0, da Borland e a shell Netica 1.06. Mais especificamente o ambiente de trabalho do Netica API (Application Program Interface) com sua DLL (Dynamic Link Library) que contém uma biblioteca com todas as funções definidas na linguagem C para representar o conhecimento do especialista em uma rede bayesiana, composta de seus nós (variáveis), seus respectivos arcos e probabilidades condicionais a priori. O sistema SEDIN pode ser usado para verificar o grau de importância das variáveis introduzidas no sistema bem como oportunizar a aquisição continuada de conhecimento. Por outro lado, um sistema especialista probabilístico tal como este exposto aqui pode servir como material didático para apoiar o professor na transmissão do conhecimento de Sistemas Especialistas Bayesianos. |
pt_BR |
dc.format.extent |
viii, 91 f.| il. + |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis, SC |
pt_BR |
dc.subject.classification |
Inteligencia artificial |
pt_BR |
dc.subject.classification |
Sistemas especialistas (Computação) |
pt_BR |
dc.title |
Sistema especialista probabilístico: base de conhecimento dinâmica / |
pt_BR |
dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
pt_BR |
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