A descoberta de fatores associados à condição de riscos dos transformadores elétricos usando Redes de Regras de Associação Filtrada

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dc.contributor.advisor Calçada, Dario Brito
dc.contributor.author Carvalho; Calçada, Alexandre Rosa, Dario Brito
dc.date.accessioned 2022-06-21T12:57:02Z
dc.date.available 2022-06-21T12:57:02Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://repositorio.uespi.br:8080/handle/123456789/155
dc.description.abstract Os transformadores eletricos são equipamentos essenciais de um sistema eletrico, pois viabilizam a transmissão de energia eletrica. As interrupções do funcionamento deste equipamento podem implicar em grandes prejuízos nas mais diversas esferas. A Inteligencia Computacional e técnicas de Mineração de Dados tem sido usadas no setor elétrico para melhorias em processos de previsão de situação de transformadores em risco. A construção de Regras de Associação e uma das técnicas utilizada para minerar dados de um conjunto, que auxilia na detecção de padrões e torna possível a construção de uma rede para visualização dos mesmos. A Rede de Regras de Associação Filtrada emprega criterios de filtragem para localizar as melhores regras extraídas a fim de que a extração de conhecimento seja facilitada. Esta pesquisa tem por objetivo o estudo de fatores associados a condição de risco em transformadores eletricos com o uso de Redes de Regras de Associação Filtrada. Foi feita uma comparação com os resultados gerados por uma Rede de Regras de Associação para verificar a eficiencia da filtragem. A abordagem com filtragem através de medidas objetivas demonstrou-se capaz de eliminar as Regras de Associacão que nao interferem diretamente no item selecionado para estudo, facilitando a identificação de itens efetivamente ligados a situação ao de interesse deste trabalho pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Universidade Estadual do Piauí (UESPI) - Campus Professor Alexandre Alves de Oliveira - Parnaíba pt_BR
dc.relation.isbasedon CARVALHO, Alexandre Rosa; CALÇADA, Dário Brito. A descoberta de fatores associados à condição de riscos dos transformadores elétricos usando Redes de Regras de Associação Filtrada. Parnaíba: Monografia (graduação), Bachalerado em Ciência da Computação, Universidade Estadual do Piauí (UESPI), 2019. pt_BR
dc.title A descoberta de fatores associados à condição de riscos dos transformadores elétricos usando Redes de Regras de Associação Filtrada pt_BR
dc.type Article pt_BR


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