Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência

A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.

Princípios do processo legislativo : uma perspectiva interdisciplinar e sistêmica

Busca identificar um conjunto de princípios atinentes ao tema processo legislativo, dotados de quatro características: abstração, interpretabilidade, generalidade e capacidade geracional. Para tanto, propõe-se uma perspectiva simultaneamente interdisciplinar - na convergência entre Direito, Ciência Política e Técnica - e sistêmica, focada em interrelações e propriedades emergentes. Apresenta debate epistemológico acerca de teorias, em particular daquela relativa ao processo legislativo, a uma investigação dos campos do saber de cada uma das três áreas em análise em busca de princípios que apresentem as características desejadas e a uma consolidação dos resultados de modo a organizá-los em torno de um conjunto, conceituado como princípios nucleadores.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy-Genético.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy- Genético propõe uma metodologia para o desenvolvimento da base de conhecimento de sistemas fuzzy, fundamentada em técnicas de computação evolucionária. Os sistemas fuzzy evoluídos são avaliados segundo dois critérios distintos: desempenho e interpretabilidade. Uma metodologia para a análise de problemas multiobjetivo utilizando a Lógica Fuzzy foi também desenvolvida para esse fim e incorporada ao processo de avaliação dos AGs. Os sistemas fuzzy evoluídos foram avaliados através de simulações computacionais e os resultados obtidos foram comparados com os obtidos por outros métodos em diferentes tipos de aplicações. O uso da metodologia proposta demonstrou que os sistemas fuzzy evoluídos possuem um bom desempenho aliado a uma boa interpretabilidade da sua base de conhecimento, tornando viável a sua utilização no projeto de sistemas reais.

Modelagem automática de sistemas fuzzy utilizando otimização por enxame de partículas.

Esta dissertaçãoo investiga a utilização de Particle Swarm Optimization (PSO) para a obtenção automática de sistemas fuzzy do tipo Mamdani, tendo como insumo apenas as definições das variáveis do problema, seus domínios e a função objetivo. Neste trabalho utilizam-se algumas técnicas conhecidas na tentativa de minimizar a obtenção de sistemas fuzzy que não sejam coerentes. As principais técnicas usadas são o método de Wang e Mendell, chamado de WM, para auxiliar na obtenção de regras, e os conceitos de clusterização para obtenção das funções de pertinência. Na função de avaliação proposta, considera-se não somente a acurácia do sistema fuzzy, através da medida do erro, mas também a sua interpretabilidade, através da medida da compacidade, que consiste da quantidade de regras e funções membro, da distinguibilidade, que permite evitar que as funções membro não se confundam, e da completude, que permite avaliar que as funções membro abranjam o máximo do domínio. O propósito deste trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado em PSO, cuja função de avaliação congregue todos esses objetivos. Com parâmetros bem definidos, o algoritmo pode ser utilizado em diversos tipos de problemas sem qualquer alteração, tornando totalmente automática a obtenção de sistemas fuzzy. Com este intuito, o algoritmo proposto é testado utilizando alguns problemas pré-selecionados, que foram classificados em dois grupos, com base no tipo de função: contínua ou discreta. Nos testes com funções contínuas, são utilizados sistemas tridimensionais, com duas variáveis de entrada e uma de saída, enquanto nos testes com funções discretas são utilizados problemas de classificação, sendo um com quatro variáveis e outro com seis variáveis de entrada. Os resultados gerados pelo algoritmo proposto são comparados com aqueles obtidos em outros trabalhos.

Síntese de árvores de padrões Fuzzy através de Programação Genética Cartesiana.

Esta dissertação apresenta um sistema de indução de classificadores fuzzy. Ao invés de utilizar a abordagem tradicional de sistemas fuzzy baseados em regras, foi utilizado o modelo de Árvore de Padrões Fuzzy(APF), que é um modelo hierárquico, com uma estrutura baseada em árvores que possuem como nós internos operadores lógicos fuzzy e as folhas são compostas pela associação de termos fuzzy com os atributos de entrada. O classificador foi obtido sintetizando uma árvore para cada classe, esta árvore será uma descrição lógica da classe o que permite analisar e interpretar como é feita a classificação. O método de aprendizado originalmente concebido para a APF foi substituído pela Programação Genética Cartesiana com o intuito de explorar melhor o espaço de busca. O classificador APF foi comparado com as Máquinas de Vetores de Suporte, K-Vizinhos mais próximos, florestas aleatórias e outros métodos Fuzzy-Genéticos em diversas bases de dados do UCI Machine Learning Repository e observou-se que o classificador APF apresenta resultados competitivos. Ele também foi comparado com o método de aprendizado original e obteve resultados comparáveis com árvores mais compactas e com um menor número de avaliações.

Ensino/Aprendizagem da estatística promovendo o pensamento crítico utilizando o fórum de uma LMS

A estatística nos dias de hoje está incorporada de uma forma generalizada no currículo da matemática no ensino básico e secundário e em diferentes cursos do ensino superior.Este interesse, não é exclusivo da comunidade de educação matemática, mas sim da sociedade em geral, pois a sua apropriação permite contribuir para um melhor espirito crítico sobre a informação e logo um exercicio de melhor cidadania. Esta experiência realizou-se no âmbito da Unidade Curricular de Introdução à Estatística da licenciatura em Educação Básica da Escola Superior de Educação Paula Frassinetti , a qual contou com a participação de 74 estudantes inscritos na unidade curricular.Tendo como referência as diretrizes para o ensino superior impulsionadas por o processo de Bolonha que apontam para a centralidade do estudante no processo autónomo de aprendizagem ao longo da vida implementamos uma metodologia de b-learning alicerçada na plataforma moodle usando o fórum de forma a potenciar o pensamento crítico.Do ponto de vista pedagógico, utilizamos o modelo Community of Inquiry desenvolvido por Garrison, Anderson e Archer.Os posts que lançamos para a discussão, eram notícias dos meios de comunicação fazendo um pequeno comentário de forma a fomentar o sentido crítico face ao modo como a informação é apresentada e a aptidão para ler e interpretar tabelas e gráficos à luz das situações a que dizem respeito, com o objetivo de desenvolver skills interpretativos e a literacia estatística, desenvolver a capacidade para comunicar estatisticamente e desenvolver disposições estatísticas úteis.Neste trabalho, apresentamos uma análise qualitativa e quantitativa dos vários indicadores que caracterizam a formação de futuros professores da educação básica em estatística,recolhendo os dados das interações do fórum, monitorizados com o software SNAPP e a análise dos mesmos com o Netdraw e SPSS.E ainda, a interpretabilidade de diversos fatores, de acordo com a estrutura e conceção do instrumento a respeito de como o estudante perceciona a presença cognitiva relativamente à construção do significado e compreensão da matéria da unidade curricular.Concluímos que a maioria dos estudantes apesar de saber calcular medidas de localização e dispersão, tem dificuldade em apresentar argumentos em que as explicite, pois ainda não conseguiu interpretar, interiorizar as medidas, para que possa inseri-los e articulá-los numa argumentação.

Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão

A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Esta consiste na aplicação de algoritmos específicos para produzir uma enumeração particular de padrões. Já a classificação é o processo de gerar uma descrição, ou um modelo, para cada classe a partir de um conjunto de exemplos dados. Os métodos adequados e mais utilizados para induzir estes modelos, ou classificadores, são as árvores de decisão e as regras de classificação. As regras e árvores de decisão são populares, principalmente, por sua simplicidade, flexibilidade e interpretabilidade. Entretanto, como a maioria dos algoritmos de indução particionam recursivamente os dados, o processamento pode tornar-se demorado, e a árvore construída pode ser muito grande e complexa, propensa ao overfitting dos dados, que ocorre quando o modelo aprende detalhadamente ao invés de generalizar. Os conjuntos de dados reais para aplicação em Mineração de Dados são, atualmente, muito grandes, e envolvem vários milhares de registros, sendo necessária, também, uma forma de generalizar estes dados. Este trabalho apresenta um novo modelo de indução de classificadores, em que o principal diferencial do algoritmo proposto é a única passada pelo conjunto de treinamento durante o processo de indução, bem como a sua inspiração proveniente de um Sistema Multiagente. Foi desenvolvido um protótipo, o Midas, que foi validado e avaliado com dados de repositórios. O protótipo também foi aplicado em bases de dados reais, com o objetivo de generalizar as mesmas. Inicialmente, foi estudado e revisado o tema de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, com ênfase nas técnicas e métodos de Mineração de Dados. Neste trabalho, também são apresentadas, com detalhes, as árvores e regras de decisão, com suas técnicas e algoritmos mais conhecidos. Finalizando, o algoritmo proposto e o protótipo desenvolvido são apresentados, bem como os resultados provenientes da validação e aplicação do mesmo.

Le vin : figure du paysage baudelairien

Este trabalho tem por objetivo fazer uma leitura filosófica da imagem do vinho na obra do escritor e crítico francês Charles Baudelaire. Analisa-se essa imagem como uma figura que estrutura o texto e que é também por ele estruturada. A figura do vinho é considerada como um elemento de base da estética desenvolvida pelo escritor francês. Portanto, este trabalho desenvolve uma análise mais textual à luz de noções filosóficas, considerando o vinho como uma “interimagem”, grão do texto baudelairiano. Essa imagem poética é o fio condutor para o estabelecimento de uma coerência, uma interpretabilidade outra da poética do autor de As flores do mal. Para tanto, esta dissertação analisa os elementos textuais concernentes à formação da imagem do vinho, suas reminiscências e o papel do poeta, relacionando sempre a crítica e a poesia.

Modelos não lineares, alometria e dinâmica de macromoléculas para analisar o crescimento do Acará Bandeira (Pterophyllum scalare)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise tridimensional do Fundo Europeu das pescas em Portugal. A implementação do Eixo 4 do PROMAR

Dissertação de Mestrado, Gestão Empresarial, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2015