14 resultados para Método de otimização de Luus-Jaakola

em SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal


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Dissertação de Mestrado, Engenharia Informática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

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Dissertação de mestrado, Aquacultura e Pescas (Aquacultura), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

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Dissertação mest., Gestão e Conservação da Natureza, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação de mestrado, Observação e Análise da Relação Educativa, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2005

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Dissertação de mest., Economia Regional e Desenvolvimento Local, Faculdade de Economia, Univ. do Algarve, 2011

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Dissertação de mest., Tecnologia de Alimentos, Instituto Superior de Engenharia, Univ. do Algarve, 2012

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Dissertação de mest., Tecnologia de Alimentos, Instituto Superior de Engenharia, Univ. do Algarve, 2012

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Diferentes espécies do género Perkinsus, um protozoário parasita pertencente ao novo phylum Perkinsea, podem ser encontradas mundialmente e constituem uma séria ameaça aos moluscos bivalves como as ostras, amêijoas, abalones e vieiras, os quais têm um papel importante não só do ponto de vista comercial, mas também ecológico.

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O número de utilizadores do serviço de Internet Banking tem vindo a crescer em Portugal. A qualidade na prestação de serviços é um fator muito importante para a sobrevivência e sucesso das empresas. Por estes motivos, os Bancos têm aumentado a sua preocupação com a qualidade da informação e dos serviços disponibilizados nos seus websites. Níveis elevados de qualidade garantem resultados positivos, diferenciação entre as Instituições Bancárias, satisfação e fidelização dos clientes. A presente dissertação propõe-se desenvolver uma metodologia para avaliar a qualidade do serviço de E-banking de um qualquer tipo de Banco, integrando o modelo SERVQUAL, o modelo de Kano e o método Quality Function Deployment (QFD), num único modelo. O principal objetivo foi apresentar um modelo de integração que contribuísse para um melhor entendimento da “voz do cliente” e para uma melhoria das performances dos Bancos. Para ajudar a desenvolver o modelo integrado, foi realizada uma revisão da literatura sobre os principais conceitos deste tema e uma análise crítica dos estudos já elaborados sobre esta temática. A metodologia aqui proposta sugere uma alteração na ordem de aplicação dos modelos SERVQUAL e Kano. Propõe aplicar, em primeiro lugar, o modelo de Kano, em vez do SERVQUAL, para identificar as expectativas dos clientes. Depois, propõe avaliar as perceções dos clientes através do SERVQUAL mas, com modificações na sua estrutura básica. Por fim, a construção da “Casa da Qualidade” é determinante para saber quais os aspetos que devem ser melhorados no serviço de Internet Banking.

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This work describes the synthesis of nanosized metal sulfides and respective SiO2 and/or TiO2 composites in high yield via a straightforward process, under ambient conditions (temperature and pressure), by adding to aqueous metals a nutrient solution containing biologically generated sulfide from sulfate-reducing bacteria (SRB). The nanoparticles‘ (NPs) morphological properties were shown not to be markedly altered by the SRB growth media composition neither by the presence of bacterial cells. We further extended the work carried out, using the effluent of a bioremediation system previously established. The process results in the synthesis of added value products obtained from metal rich effluents, such as Acid Mine Drainage (AMD), when associated with the bioremediation process. Precipitation of metals using sulfide allows for the possibility of selective recovery, as different metal sulfides possess different solubilities. We have evaluated the selective precipitation of CuS, ZnS and FeS as nanosized metal sulfides. Again, we have also tested the precipitation of these metal sulfides in the presence of support structures, such as SiO2. Studies were carried out using both artificial and real solutions in a continuous bioremediation system. We found that this method allowed for a highly selective precipitation of copper and a lower selectivity in the precipitation of zinc and iron, though all metals were efficiently removed (>93% removal). This research has also demonstrated the potential of ZnS-TiO2 nanocomposites as catalysts in the photodegradation of organic pollutants using the cationic dye, Safranin-T, as a model contaminant. The influence of the catalyst amount, initial pH and dye concentration were also evaluated. Finally, the efficiency of the precipitates as catalysts in sunlight mediated photodegradation was investigated, using different volumes of dye-contaminated water (150 mL and 10 L). This work demonstrates that all tested composites have the potential to be used as photocatalysts for the degradation of Safranin-T.

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All systems found in nature exhibit, with different degrees, a nonlinear behavior. To emulate this behavior, classical systems identification techniques use, typically, linear models, for mathematical simplicity. Models inspired by biological principles (artificial neural networks) and linguistically motivated (fuzzy systems), due to their universal approximation property, are becoming alternatives to classical mathematical models. In systems identification, the design of this type of models is an iterative process, requiring, among other steps, the need to identify the model structure, as well as the estimation of the model parameters. This thesis addresses the applicability of gradient-basis algorithms for the parameter estimation phase, and the use of evolutionary algorithms for model structure selection, for the design of neuro-fuzzy systems, i.e., models that offer the transparency property found in fuzzy systems, but use, for their design, algorithms introduced in the context of neural networks. A new methodology, based on the minimization of the integral of the error, and exploiting the parameter separability property typically found in neuro-fuzzy systems, is proposed for parameter estimation. A recent evolutionary technique (bacterial algorithms), based on the natural phenomenon of microbial evolution, is combined with genetic programming, and the resulting algorithm, bacterial programming, advocated for structure determination. Different versions of this evolutionary technique are combined with gradient-based algorithms, solving problems found in fuzzy and neuro-fuzzy design, namely incorporation of a-priori knowledge, gradient algorithms initialization and model complexity reduction.

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Dissertação de mestrado, Ciências Económicas e Empresariais, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve. Instituto Superior de Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, 2001

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Tese de doutoramento, Ciências Biotecnológicas (Biotecnologia Alimentar), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014