Modelos de agrupamento e classificação para os bairros da cidade do Rio de Janeiro sob a ótica da Inteligência Computacional: Lógica Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos

A partir de 2011, ocorreram e ainda ocorrerão eventos de grande repercussão para a cidade do Rio de Janeiro, como a conferência Rio+20 das Nações Unidas e eventos esportivos de grande importância mundial (Copa do Mundo de Futebol, Olimpíadas e Paraolimpíadas). Estes acontecimentos possibilitam a atração de recursos financeiros para a cidade, assim como a geração de empregos, melhorias de infraestrutura e valorização imobiliária, tanto territorial quanto predial. Ao optar por um imóvel residencial em determinado bairro, não se avalia apenas o imóvel, mas também as facilidades urbanas disponíveis na localidade. Neste contexto, foi possível definir uma interpretação qualitativa linguística inerente aos bairros da cidade do Rio de Janeiro, integrando-se três técnicas de Inteligência Computacional para a avaliação de benefícios: Lógica Fuzzy, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos. A base de dados foi construída com informações da web e institutos governamentais, evidenciando o custo de imóveis residenciais, benefícios e fragilidades dos bairros da cidade. Implementou-se inicialmente a Lógica Fuzzy como um modelo não supervisionado de agrupamento através das Regras Elipsoidais pelo Princípio de Extensão com o uso da Distância de Mahalanobis, configurando-se de forma inferencial os grupos de designação linguística (Bom, Regular e Ruim) de acordo com doze características urbanas. A partir desta discriminação, foi tangível o uso da Máquina de Vetores Suporte integrado aos Algoritmos Genéticos como um método supervisionado, com o fim de buscar/selecionar o menor subconjunto das variáveis presentes no agrupamento que melhor classifique os bairros (Princípio da Parcimônia). A análise das taxas de erro possibilitou a escolha do melhor modelo de classificação com redução do espaço de variáveis, resultando em um subconjunto que contém informações sobre: IDH, quantidade de linhas de ônibus, instituições de ensino, valor m médio, espaços ao ar livre, locais de entretenimento e crimes. A modelagem que combinou as três técnicas de Inteligência Computacional hierarquizou os bairros do Rio de Janeiro com taxas de erros aceitáveis, colaborando na tomada de decisão para a compra e venda de imóveis residenciais. Quando se trata de transporte público na cidade em questão, foi possível perceber que a malha rodoviária ainda é a prioritária

O problema do pixel mistura : um estudo comparativo

Os satélites para sensoriamento remoto atualmente dispoívies à comunidade científica possuem diferenies resoluções espaciais, por exemplo: SPOT 20 e 10 metros, LANDSAT-TM 30 metros e NOA-AVHRR 1100 metros. Essa resolução frequentemente não é grande o suficiente para um grande número de aplicações que necessitam de uma percepção da cena mais detalhada. Muitas vezes, no interior de uma célula de resolução (pixel) mais de uma classe ocorre. Este caso é conhecido como pixel mistura. Na classificação de imagens obtidas por sensoriamento remoto é comum a utilização de metodologias que atribuem somente uma classe a um pixel, como o procedimento clássico da máxima verossimilhança. Esse procedimento resulta frequentemente em uma estimação errônea das áreas ocupadas pelas classes presentes na cena. Em alguns casos, especialmente quando não há uma classe dominante, isto pode ser a fonte de um erro significativo. Desde o início dos anos 70, diferentes metodologias têm sido propostas para o trabalho num nível de subpixel. A grande vantagem do trabalho nesse nível é que um pixel não é necessariamente atribuído a somente uma classe. O pixel tem um grau que o correlaciona a cada classe: de zero(se a classe não ocorre no pixel) até 1 (a classe ocorre no pixel inteiro). Assim, cada pixel tem um vetor associado que estima a proporção de cada classe nele. A metodologia mais comumente utilizada considera a refletância do pixel mistura como uma combinação linear da refletância média de cada classe componente. De acordo com essa visão as refletâncias associadas às classes componentes são consideradas constantes conhecidas i.e., não são variáveis aleatórias. Assim, a proporção de cada classe no pixel é obtida pela resolução de um sistema de equações lineares. Uma outra metodologia é assumir as refletâncias que caracterizam as classes como sendo variáveis aleatórias. Nesta visão, as informações a respeito das distribuições das classes é utilizada. A estimativa das proporções de cada classe é obtida pelo vetor de proporções que maximiza a função de verossimilhança. Mais recentemente, uma visão diferente foi proposta: a utilização da lógica fuzzy. Esta metodologia utiliza o conceito de função de pertinência que é essencial à teoria dos conjuntos fuzzy. Esta função utiliza elementos com natureza estatística ou não para a estimação das proporções. No presente trabalho, duas funções de pertinência foram definidas: a primeira baseada na função densidade probabilidade gaussiana e a segunda baseada diretamente na distância de Mahalanobis. O objetivo deste estudo é avaliar cada uma das metodologias anteriores em termos de acurácia, performance e dados necessários. Para este objetivo, as metodologias foram implementadas computacionalmente e alimentadas com imagens LANDSAT-TM. Para a avaliação da acurácia dos modelos um estudo qualitativo foi executado.

Caracterização morfológica de plantas de rambutan

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Variações genéticas para caracteres silviculturais em progênies e procedências de Dipteryx alata Vogel

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Aplicativo computacional para obtenção de probabilidades a priori de classificação errônea em experimentos agronômicos

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Controlled Monte Carlo data generation for statistical damage identification employing Mahalanobis squared distance

The use of Mahalanobis squared distance–based novelty detection in statistical damage identification has become increasingly popular in recent years. The merit of the Mahalanobis squared distance–based method is that it is simple and requires low computational effort to enable the use of a higher dimensional damage-sensitive feature, which is generally more sensitive to structural changes. Mahalanobis squared distance–based damage identification is also believed to be one of the most suitable methods for modern sensing systems such as wireless sensors. Although possessing such advantages, this method is rather strict with the input requirement as it assumes the training data to be multivariate normal, which is not always available particularly at an early monitoring stage. As a consequence, it may result in an ill-conditioned training model with erroneous novelty detection and damage identification outcomes. To date, there appears to be no study on how to systematically cope with such practical issues especially in the context of a statistical damage identification problem. To address this need, this article proposes a controlled data generation scheme, which is based upon the Monte Carlo simulation methodology with the addition of several controlling and evaluation tools to assess the condition of output data. By evaluating the convergence of the data condition indices, the proposed scheme is able to determine the optimal setups for the data generation process and subsequently avoid unnecessarily excessive data. The efficacy of this scheme is demonstrated via applications to a benchmark structure data in the field.

Field validation of controlled Monte Carlo data generation for statistical damage identification employing Mahalanobis squared distance

This article presents the field applications and validations for the controlled Monte Carlo data generation scheme. This scheme was previously derived to assist the Mahalanobis squared distance–based damage identification method to cope with data-shortage problems which often cause inadequate data multinormality and unreliable identification outcome. To do so, real-vibration datasets from two actual civil engineering structures with such data (and identification) problems are selected as the test objects which are then shown to be in need of enhancement to consolidate their conditions. By utilizing the robust probability measures of the data condition indices in controlled Monte Carlo data generation and statistical sensitivity analysis of the Mahalanobis squared distance computational system, well-conditioned synthetic data generated by an optimal controlled Monte Carlo data generation configurations can be unbiasedly evaluated against those generated by other set-ups and against the original data. The analysis results reconfirm that controlled Monte Carlo data generation is able to overcome the shortage of observations, improve the data multinormality and enhance the reliability of the Mahalanobis squared distance–based damage identification method particularly with respect to false-positive errors. The results also highlight the dynamic structure of controlled Monte Carlo data generation that makes this scheme well adaptive to any type of input data with any (original) distributional condition.

Educação à distância, tecnologias educacionais e o Plano Nacional de Educação : elementos para uma avaliação das metas

Consultoria Legislativa - Área XV - Educação, Cultura, Desporto, Ciência e Tecnologia.

A importância da afetividade nas ações do educador : um estudo sobre a presença da afetividade em momentos presenciais e a distância num curso, bimodal, de formação de instrutores/tutores

Investiga a afetividade presente entre tutor/alunos e alunos/alunos em um curso bimodal (presencial e a distância) e a adequação desse modelo de aprendizagem, a partir da análise das relações sociais em duas turmas do Curso de Formação de Instrutores e Tutores promovido pelo Núcleo de Educação a Distância do Centro de Formação, Treinamento e Aperfeiçoamento (CEFOR), no ano de 2004. Avalia em que medida a conduta do educador pode influenciar o relacionamento social, integração e afetividade entre os atores desse processo educativo.

Minding the Gap Between Expectations and Perceptions of Democracy = Refletindo sobre a distância entre expectativas e percepções da democracia

Este trabalho utilizou modelos de nível misto para estimar as avaliações da democracia a partir de dados do documento Wave 6 do European Social Survey. Foram utilizadas novas medidas de expectativas democráticas acerca de eleições e sistemas partidários, juntamente com o item "satisfação com a democracia”, para testar os efeitos de regras eleitorais sobre a percepção da democracia.

Docência em educação a distância: o professor por um fio

O tema Educação à Distância (EAD), com a expansão do uso das tecnologias de informação, faz-se presente na atualidade, através de propostas, debates e ações dos dirigentes da educação. Essa inovação pedagógica passou a ser uma modalidade regular do sistema educacional brasileiro, através da nova Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional (Lei 9394/96). Diante da emergência de projetos como o do Consórcio de Educação Superior à Distância do Estado do Rio de Janeiro (CEDERJ) e da enorme polêmica que a introdução desta modalidade de ensino vem provocando, percebe-se a necessidade de discutir e pesquisar as ações e políticas públicas para a democratização da formação profissional e o atendimento às demandas sociais de educação. Elegemos como foco privilegiado o estudo do perfil dos tutores, traçando um paralelo entre a prática destes profissionais e a dos chamados professores presenciais. Nosso objetivo principal é identificar quem são os tutores e quais são as especificidades de seu perfil, incluindo a discussão de fatores como formação, atuação e prática político-pedagógica. Vale destacar que nossos estudos são resultado da experiência e da pesquisa acadêmica, portanto, para fundamentar o presente estudo nos valemos da revisão da literatura pertinente e da observação nas próprias unidades do CEDERJ.

Implicações de um curso a distância à formação humana de professores: um estudo sobre egressos da graduação em Pedagogia da UERJ

A pesquisa desenvolvida teve como objetivo investigar como o curso de Pedagogia a Distância da UERJ implicou a prática docente de egressos do curso. Partimos da discussão da concepção de formação do homem através de três categorias: trabalho, conhecimento e tecnologia e debatemos como a Educação a Distância e as tecnologias podem contribuir para a formação humana em nossa sociedade. Dando continuidade focamos o caso da graduação em Pedagogia a Distância da UERJ e discutimos quais são as contribuições e contradições existentes neste curso oferecido através do Consórcio CEDERJ. Realizamos o confronto entre os nossos referenciais teóricos e a prática das professoras entrevistadas a fim de nos aproximarmos de sua realidade e percebermos que implicações o curso teve à prática das mesmas. Para chegar a este resultado fizemos uso de entrevistas semi-estruturas que foram analisadas através da metodologia de análise do conteúdo. Nosso trabalho é pautado no materialismo histórico, portanto nos interessa como a teoria e a prática se relacionam no caso de nossas entrevistadas. O resultado da análise indicou de que maneira o curso colaborou para tornar essa prática reflexiva e crítica.

Tutoria e formação humana no ensino superior a distância

O presente estudo trata da relação que se estabelece entre o atual modelo de sociedade e os objetivos para a formação dos alunos no ensino superior, com foco nos processo educacional na modalidade a distância. Os impactos das transformações causadas pela sociedade do Informacionismo foram estudados em áreas como a cultura, a economia e a sociedade, mas ainda estão carecendo de estudos mais profundos sobre seus reflexos sobre a educação e a formação humana. Um novo tempo exige uma nova forma de compreender como esses processos se dão e como podemos viabilizá-los, para além da técnica, com o olhar voltado para a educação, mas também para a formação humana, com objetivos que nos permitam conceber uma Universidade para o século XXI. Os cursos superiores na modalidade a distância oferecem a possibilidade de um processo educacional com o uso das novas tecnologias digitais, em ambientes virtuais de aprendizagem, como novas forma de comunicação e interação que reconfiguram as relações entre: espaço e tempo; professor e aluno e, principalmente, ensino e formação. Por esse motivo, a tese central centra-se na necessidade dos tutores, docentes responsáveis diretamente pela interação com os alunos na EAD, exercerem a sua autonomia para a escolha das estratégias de mediação que façam seus alunos aprenderem efetivamente e com liberdade para a tomada de decisões sobre as suas práticas em sala de aula, para uma EAD formadora.

Contribuições da Educação a Distância para a Educação Ambiental: utilização da rede sociotécnica na análise das concepções de meio ambiente e saúde no Polo de Nova Friburgo.

Este trabalho descreve as contribuições da Educação a Distância para a elaboração e efetivação de projetos de educação ambiental, a partir da análise das concepções de meio ambiente e saúde de estudantes dos cursos semipresenciais de formação de professores do Consórcio CEDERJ, no Polo de Nova Friburgo, Rio de Janeiro. Foi realizada pesquisa qualitativa do tipo etnográfica utilizando-se observação participante, análise documental e entrevista semi-estruturada na coleta de dados. O conceito de rede sociotécnica, tal qual proposto por Bruno Latour, fertilizou a análise dos dados de campo e permitiu olhar a Educação Ambiental e a Educação a Distância sob um prisma que questiona a relação sujeito-objeto e o estatuto da ciência como saber hierarquicamente superior. A utilização do aporte teórico da antropologia das ciências e das técnicas evidenciou a indissociabilidade entre atividade cognitiva e fatores sociais e a reunião de elementos de todos os tempos na composição da rede de Educação a Distância brasileira, na qual atuantes humanos e não humanos estão entrelaçados nas ações de ensinar-aprender, constituindo-se num híbrido de naturezas-culturas.