Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: TOEBE, Josué.
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931
Resumo: Um processo de mineração de dados é uma série de passos que objetivam obter conhecimento dos dados. Esses passos incluem a preparação dos dados, seleção de amostras, indução de conhecimento das amostras usando algoritmos de indução e a estimativa da qualidade do conhecimento induzido. A complexidade do processo depende destas várias variáveis relatadas. Nesta dissertação, nós propomos um processo de mineração e dados automatizado para guiar o minerador em sua tarefa. O processo automatizado considera a existência de uma diversidade de técnicas para cada etapa do processo. Com o objetivo de reduzir os custos, o processo é guiado por heurísticas que ajudam a descobrir a combinação de técnicas que obtém os melhores resultados para um dado banco de dados. O processo é concebido como um framework para mineração de dados, provendo uma infraestrutura bem projetada para quando novas técnicas forem criadas (um novo algoritmo de indução, uma nova técnica de preparação de dados, ou uma nova técnica de amostragem), elas possam ser incorporadas ao framework com um mínimo impacto. Para ilustrar sua aplicação, experimentos que seguem o processo são descritos.
id UFCG_8857fec3bfc56f97f9bed97d10d54bce
oai_identifier_str oai:localhost:riufcg/9931
network_acronym_str UFCG
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
repository_id_str 4851
spelling Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.Design and construction of an environment to extract knowledge of Petrobras databases. Case study: automatic Identification of lithofacies in oil wells.Banco de DadosMineração de DadosProcesso AutomatizadoHeurísticasPoços de PetróleoDatabaseData MiningAutomated ProcessHeuristicsOil WellsCiência da ComputaçãoUm processo de mineração de dados é uma série de passos que objetivam obter conhecimento dos dados. Esses passos incluem a preparação dos dados, seleção de amostras, indução de conhecimento das amostras usando algoritmos de indução e a estimativa da qualidade do conhecimento induzido. A complexidade do processo depende destas várias variáveis relatadas. Nesta dissertação, nós propomos um processo de mineração e dados automatizado para guiar o minerador em sua tarefa. O processo automatizado considera a existência de uma diversidade de técnicas para cada etapa do processo. Com o objetivo de reduzir os custos, o processo é guiado por heurísticas que ajudam a descobrir a combinação de técnicas que obtém os melhores resultados para um dado banco de dados. O processo é concebido como um framework para mineração de dados, provendo uma infraestrutura bem projetada para quando novas técnicas forem criadas (um novo algoritmo de indução, uma nova técnica de preparação de dados, ou uma nova técnica de amostragem), elas possam ser incorporadas ao framework com um mínimo impacto. Para ilustrar sua aplicação, experimentos que seguem o processo são descritos.A data mining process is a series of steps to obtain knowledge from data. These steps include data preparation, random data sampling, knowledge induction from samples using induction algorithms, and estimation of the exactness of the knowledge induced. The complexity of the process is due to these various related variables. In this work, we propose a data mining process to guide the miner through the mining task. It takes into account the diversity of sample selection and preparation techniques, as well as the existence of various induction algorithms. In order to reduce its costs, the process is driven by heuristics that help to discover the combination of techniques that fits best for a given dataset for mining. The process is conceived as an object-oriented processdriven framework, providing a well-designed and well-thought-out infrastructure so that when new pieces are created (a new inducer, or a new preparation technique, or a new sampling technique), they can be incorporated with minimal impact on the other pieces in the framework. To illustrate its application, experiments that follow the process are described.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGSAMPAIO, Marcus Costa.SAMPAIO, M. C.http://lattes.cnpq.br/7407058401863661ROBIN , Jacques Pierre Louis.SOUZA JÚNIOR, Olinto Gomes.TOEBE, Josué.2002-12-172019-12-06T10:12:20Z2019-12-062019-12-06T10:12:20Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931TOEBE, J. Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo. 2002. 132 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2002. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2022-03-21T14:49:31Zoai:localhost:riufcg/9931Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-03-21T14:49:31Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
dc.title.none.fl_str_mv Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.
Design and construction of an environment to extract knowledge of Petrobras databases. Case study: automatic Identification of lithofacies in oil wells.
title Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.
spellingShingle Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.
TOEBE, Josué.
Banco de Dados
Mineração de Dados
Processo Automatizado
Heurísticas
Poços de Petróleo
Database
Data Mining
Automated Process
Heuristics
Oil Wells
Ciência da Computação
title_short Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.
title_full Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.
title_fullStr Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.
title_full_unstemmed Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.
title_sort Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo.
author TOEBE, Josué.
author_facet TOEBE, Josué.
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv SAMPAIO, Marcus Costa.
SAMPAIO, M. C.
http://lattes.cnpq.br/7407058401863661
ROBIN , Jacques Pierre Louis.
SOUZA JÚNIOR, Olinto Gomes.
dc.contributor.author.fl_str_mv TOEBE, Josué.
dc.subject.por.fl_str_mv Banco de Dados
Mineração de Dados
Processo Automatizado
Heurísticas
Poços de Petróleo
Database
Data Mining
Automated Process
Heuristics
Oil Wells
Ciência da Computação
topic Banco de Dados
Mineração de Dados
Processo Automatizado
Heurísticas
Poços de Petróleo
Database
Data Mining
Automated Process
Heuristics
Oil Wells
Ciência da Computação
description Um processo de mineração de dados é uma série de passos que objetivam obter conhecimento dos dados. Esses passos incluem a preparação dos dados, seleção de amostras, indução de conhecimento das amostras usando algoritmos de indução e a estimativa da qualidade do conhecimento induzido. A complexidade do processo depende destas várias variáveis relatadas. Nesta dissertação, nós propomos um processo de mineração e dados automatizado para guiar o minerador em sua tarefa. O processo automatizado considera a existência de uma diversidade de técnicas para cada etapa do processo. Com o objetivo de reduzir os custos, o processo é guiado por heurísticas que ajudam a descobrir a combinação de técnicas que obtém os melhores resultados para um dado banco de dados. O processo é concebido como um framework para mineração de dados, provendo uma infraestrutura bem projetada para quando novas técnicas forem criadas (um novo algoritmo de indução, uma nova técnica de preparação de dados, ou uma nova técnica de amostragem), elas possam ser incorporadas ao framework com um mínimo impacto. Para ilustrar sua aplicação, experimentos que seguem o processo são descritos.
publishDate 2002
dc.date.none.fl_str_mv 2002-12-17
2019-12-06T10:12:20Z
2019-12-06
2019-12-06T10:12:20Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931
TOEBE, J. Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo. 2002. 132 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2002. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931
url http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931
identifier_str_mv TOEBE, J. Projeto e construção de um ambiente para extrair conhecimento de bancos de dados da Petrobras. Estudo de caso: identificação automática de litofácies em poços de petróleo. 2002. 132 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2002. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9931
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron:UFCG
instname_str Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron_str UFCG
institution UFCG
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.br
_version_ 1809744419876765696

Registros relacionados