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dc.contributor.advisorGeyer, Claudio Fernando Resinpt_BR
dc.contributor.authorBorges, Clairmontpt_BR
dc.date.accessioned2007-06-06T17:41:23Zpt_BR
dc.date.issued2005pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/4951pt_BR
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho é apresentar um modelo eficiente de representação de conhecimento que é construído a partir de relações de causa e efeito entre percepções e ações. Assume-se que é possível perceber o ambiente, é necessário fazer decisões mediante incerteza, é possível perceber a realimentação (feedback) referente ao sucesso ou fracasso das ações escolhidas, e é possível aprender com a experiência. Nós descrevemos uma arquitetura que integra o processo de percepção do ambiente, detecção de contexto, tomada de decisão e aprendizagem, visando obter a sinergia necessária para lidar com as dificuldades relacionadas. Além da descrição da arquitetura, é apresentada de forma sucinta uma metodologia chamada Computação Contextual, composta por duas fases principais: Definição e Operação. A fase de Definição envolve o projeto e modelagem de: i) Os subespaços de conhecimento conceitual e canônico; e ii) As regras de crescimento dinâmico. A fase de Operação complementa (isto é, estende e adapta) as definições iniciais através da aprendizagem feita pela interação com o ambiente.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRepresentacao : Conhecimentopt_BR
dc.subjectAgentes : Softwarept_BR
dc.subjectIncerteza : Sistemas : Informaçãopt_BR
dc.titleServiços para auxiliar decisão mediante incertezapt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb000462447pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2005pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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