Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Supressão de interferência em sistemas de banda ultra larga e classificação automática de modulação

Esta tese apresenta duas contribuições distintas na área de sistemas de comunicações sem fi o. Primeiro, é apresentada uma formulação analítica para a análise de desempenho de sistemas utilizando multiplexação multibanda por divisão ortogonal na frequência (MB-OFDM, do inglês Multi-Band Orthogonal Frequency-Division Multiplexing ) com um ltro notch para mitigar a interferência em banda estreita causada por outros sistemas que operam dentro da faixa de frequências alocada para sistemas UWB. Em seguida, um novo front end para classificação automática de modulações com o uso de aprendizado discriminativo é proposto. Esse front end pode ser utilizado por qualquer classi cador discriminativo e consiste em ordenar magnitude e fase do símbolos recebidos. Os resultados obtidos pelo classi cador proposto mostraram-se competitivos com outros algoritmos já existentes na literatura.

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Ação do metabólito secundário 5-hidroxi-2-hidroximetil gama-pirona isolado de fungos do gênero Aspergillus sobre monócitos humanos in vitro

O 5-hidroxi-2-hidroximetil-gama-pirona (HMP) é um metabólito secundário sintetizado por algumas espécies de fungos dos gêneros Aspergillus, Penicillium Acetobac-ter. O HMP tem várias aplicações, sendo utilizado como antioxidante, inibidor da tirosinase, agente protetor contra a radiação e antitumoral. Recentemente, foi também demonstrado que esse metabólito atua como ativador de macrófagos. No entanto, o efeito do HMP em mo-nócitos humanos é desconhecido. Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar os efeitos de HMP sobre a viabilidade e diferenciação celular de monócitos do sangue humano in vi-tro. Leucócitos humanos do sangue periférico foram obtidos a partir de bolsas de san-gue doadas pela Fundação Centro de Hemoterapia e Hematologia do Pará (HEMOPA). O isolamento das células foi realizado por meio de gradiente de densidade com Histopaque ®1077. Os monócitos foram tratados durante 24, 48 e 72 horas com 50 e 100 μg / mL de HMP. A análise ultraestrutural dos monócitos tratados revelou que essas células apresen-tam maior espraiamento, elevado número de projeções citoplasmáticas e vacúolos, caracterís-ticas que são frequentemente observadas em células ativadas. A análise da expressão da proteína de superfície específica para macrófago (F4/80) por imunofluorescência, de-monstrou que os monócitos humanos tratados com 50 e 100 μg / mL de HMP por 48 e 72 horas, mostrou um padrão de expressão semelhante ao verificado em macrófagos humanos originados de monócitos tratados com o M-CFS. Os testes de viabilidade utilizados (Método thiazolyl blue, Potencial de membrana mitocondrial, Vermelho Neutro e Azul de Tripan) mostraram que o HMP não tem nenhum efeito citotóxico em monócitos humanos quando tra-tados com 50 e 100 μg/ mL do bioproduto. Estes resultados demonstram um novo papel pa-ra HMP como um agente imunomodulador, induzindo a diferenciação de monócitos em macrófagos.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Clinical, epidemiological and mycological report on 65 patients from the Eastern Amazon region with chromoblastomycosis

FUNDAMENTOS: A cromoblastomicose é uma infecção fúngica crônica, causada por fungos da família Dematiaceae, sendo Fonsecaea pedrosoi a mais comum, segundo vários estudos. É mais frequente em países tropicais e o estado do Pará possui grande casuística mundial. A doença é de difícil tratamento e apresenta recorrência frequente. OBJETIVOS: Descrever os aspectos epidemiológicos, micológicos e formas clínicas dos casos de cromoblastomicose procedentes do estado do Pará - Brasil. MÉTODOS: Foram realizados exames micológicos (direto, cultura e microcultivo) e observação clinicoepidemiológica em 65 pacientes do Serviço de Dermatologia da Universidade Federal do Pará, atendidos no período de 2000 a 2007. Empregou-se a classificação clínica proposta por Carrión em 1950. RESULTADOS: Os pacientes eram, em sua maioria, homens (93,8%), lavradores (89,2%), faixa etária entre 45-55 anos, com predominância de lesões verruciformes (55,4%), localizadas principalmente nos membros inferiores (81,5%). A maioria dos casos pesquisados (61,5%) apresentou um longo tempo de doença, com uma média de 11 anos. O exame micológico direto foi realizado em 86,2% (n=56) dos pacientes; destes, 96,4% (n=54) apresentaram resultado positivo. Foram realizados cultura e microcultivo in vitro de 47 pacientes com exame micológico positivo e os resultados mostraram o Fonsecaea pedrosoi como único agente etiológico identificado nesta amostra. CONCLUSÃO: Este estudo mostrou o quanto a cromoblastomicose ainda compromete a qualidade de vida da população local, principalmente a de indivíduos que trabalham em lavouras, cursando com evolução crônica e sem tratamento eficaz. Observa-se a importância de dar continuidade a este estudo, o que poderá proporcionar novas contribuições clínicas ou epidemiológicas.

Classificação multivariada de ervas medicinais da Região Amazônica e suas infusões de acordo com sua composição mineral

ABSTRACT: In this study, the mineral composition of leaves and teas of medicinal plants was evaluated. Ca, Cu, Fe, Mg, Mn e Zn were determined in the samples using flame atomic absorption spectrometry. Principal component analysis was applied to discriminate the samples studied. The samples were divided within the 2 groups according to their mineral composition. Copper and iron were the variables that contributed most to the separation of the samples followed by Ca, Mg, Mn and Zn. The information in the principal component analysis was confirmed by the dendrogram obtained by hierarchical cluster analysis.

Fungos conidiais em Euterpe oleracea Mart. (açaizeiro) na Ilha do Combu, Pará-Brasil

O trabalho teve como objetivo investigar a ocorrência de fungos conidiais (hyphomycetes) associados à decomposição de material vegetal morto de Euterpe oleracea Mart. (açaizeiro) na Área de Proteção Ambiental da ilha do Combu, município de Belém, Pará. Entre agosto de 2008 e abril de 2009, foram coletadas partes em decomposição de palmeiras de E. oleracea e mantidas em câmara-úmida durante sete dias. As estruturas reprodutivas dos fungos foram retiradas e montadas em lâminas semipermanentes para o estudo morfológico em microscopia óptica. O presente trabalho contém descrições, comentários, distribuição geográfica e ilustrações dos novos registros para o Brasil. Como resultados deste estudo foram identificados 45 táxons de hifomicetos. Todos são novos registros para a área de estudo, destes 11 representam novos registro para o Brasil e 12 para a Amazônia brasileira.

Busca e classificação sistemática das proteínas oxigenases com ferro não hêmico em plantas

As proteínas oxigenases com ferro não hêmico compartilham um domínio conservado composto por oito histidinas, podem ser encontradas em organismos eucariotos e procariotos, e participam de importantes vias de biossíntese lipídica. Para compreender a relação evolutiva existente entre essas proteínas, foram realizadas análises comparativa e filogenética em procariotos e eucariotos que permitiram uma classificação dessa família, até então inexistente. A busca de seqüências resultou, após a curadoria, em uma coleção de 448 proteínas, pertencentes a 58 organismos previamente selecionados dentro dos principais taxa. O alinhamento múltiplo de seqüências gerado com a ferramenta MAFFT (BLOSUM 62; L-INS-i) mostrou a presença do domínio de histidinas com espaçamento conservado entre os motivos. A classificação das proteínas feita com o software CLANS gerou 28 grupos a partir da similaridade entre pares de seqüências. Dentre esses, 2 contêm seqüências que não tiveram similaridade com proteínas já caracterizadas e 48 seqüências não foram atribuídas a quaisquer dos grupos formados. As seqüências de plantas, representadas por 119 seqüências da coleção, foram distribuídas em 7 grupos correspondentes às funções C4 metilesterol monoxigenase, C5 esterol desaturase, ácido graxo hidroxilase, esfingolipídeo C4 monooxigenase, aldeído decarbonilase, β-caroteno hidroxilase e Acil-ACP desaturase. A análise filogenética, utilizando o método de máxima verossimilhança com a ferramenta PhyML, mostrou a formação de grupos bem definidos e que foram similares aos gerados por CLANS. Esses resultados começam a preencher a lacuna existente até o momento acerca da relação evolutiva e da classificação das oxigenases com ferro não hêmico. Além disso, sugerem que dentro dessa família ainda há proteínas com funções desconhecidas, reforçando a necessidade de realizar mais estudos de caracterização funcional das mesmas.

Fungos poróides (Agaricomycetes) na Floresta Nacional de Caxiuanã: fenologia e relação com o substrato, topografia e fatores micrometeorológicos

O estudo foi desenvolvido em um dos sítios do Programa de Biodiversidade da Amazônia (PPBio) localizado na Floresta Nacional de Caxiuanã (PA) e teve como objetivos: apresentar os fungos poróides com ênfase nos novos registros; analisar a relação destes fungos com o substrato lenhoso e examinar a associação entre variáveis micrometeorológicas (temperatura do ar, umidade relativa e pluviosidade) durante um ano, em relação às variáveis ambientais produzidas pela topografia, com a riqueza, densidade, e a fenologia destes fungos. Foram identificadas 76 espécies de fungos poróides, distribuídas em 27 gêneros e cinco famílias. Cerrena sclerodepsis, Phellinus dependens e Trametes pavonia representam primeiro registros para o estado do Pará. A espécie Microporellus iguazuensis é citada pela primeira vez para o Brasil e é apresentada a proposição de uma de nova espécie para a ciência denominada Microporellus hirsuta. A maioria das espécies foi considerada rara e apresentou preferência por substratos nos primeiros estágios de decomposição. O número de ocorrências de basidioma e de espécies de fungos foi maior em troncos de plantas das famílias Caesalpinaceae, Sapotaceae, Annonaceae, Mimosaceae e Lecythidaceae, respectivamente, e em substrato com diâmetro menor. Era esperado que as diferenças no microclima gerado por diferentes altitudes, em um pequeno gradiente topográfico, fossem o suficiente para gerar diferenças na comunidade de fungos poróides. No entanto, embora tenha sido encontrado um maior número de espécies na região denominada de intermediária, esta diferença não foi significativa. O maior número de indivíduos foi encontrado quando das primeiras chuvas na estação chuvosa e a riqueza esteve diretamente correlacionada com a pluviosidade. O índice de atividade de produção de basidioma das espécies mais abundantes foi maior no período das primeiras chuvas após o período seco. Este estudo representa avanços no entendimento das relações dos fungos com o meio em que eles se desenvolvem principalmente nas regiões tropicais. No entanto muitos estudos ainda precisam ser desenvolvidos para o esclarecimento destas relações.