Título: FCANN – EXTRAÇAO DE CONHECIMENTO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS ATRAVÉS DA ANÁLISE FORMAL DE CONCEITOS
Autores: Dias, Sérgio M.; Zárate, Luiz E.
Resumo: Devido à sua capacidade de lidar com problemas não-lineares, as Redes Neurais Artifíciais são aplicadas em diversas areas da ciência. Uma vez treinada, a rede neural é capaz de resolver situacões não vistas em seu processo de treinamento, mantendo um erro tolerável em suas saídas. Entretanto, os elementos humanos não conseguem assimilar o conhecimento mantido nessas redes, uma vez que tal conhecimento é implicitamente representado por suas conexões e os respectivos pesos numéricos. Neste trabalho, apresenta-se a metodologia FCANN, baseado na Análise Formal de Conceitos para extraçao de conhecimento de redes neurais previamente treinadas. Como estudo de caso, considera-se dados relativos a um Processo Siderúrgico de Laminação a Frio, uma vez que, devido à sua natureza real e complexa, envolve diversas variáveis em seu domínio. Desta forma, busca-se que, com o conhecimento extraído, o usuário consiga compreender de maneira mais clara o domínio do problema.
Palavras-chave: Redes Neurais Artifíciais; Análise Formal de Conceitos; Extração de Conhecimento
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2009-040
Artigo em PDF: 040_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 040_CBRN2009.bib