Sistema híbrido: raciocínio baseado em casos e redes neurais

• Autor(a) principal: Milaré, Claudia Regina
• Data de Publicação: 1997
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032018-163827/
• topic: Não disponível; Not available

Os processos de recuperação e aprendizado de casos, que exercem um papel fundamental, em sistemas de Raciocínio Baseado em Casos, não são fáceis de serem desenvolvidos. Estes dois processos são bastante dependentes. Os casos devem ser recuperados rapidamente da memória para o sistema de Raciocínio Baseado em Casos ser eficiente. Isto implica em estruturas mais elaboradas para armazenálos, organizá-los e recuperá-los. Quando um conhecimento novo é incorporado ao sistema (aprendizado), a reorganização dos casos na memória torna-se muito complexa devido justamente à estas estruturas. O principal objetivo deste trabalho é a integração de Raciocínio Baseado em Casos e Redes Neurais. Neste trabalho, uma Rede Neural, modelo ART1, é utilizada para auxiliar na recuperação e aprendizado de casos em um sistema de Raciocínio Baseado em Casos.