Proposta de utilização de mineração de textos para seleção, classificação e qualificação de documentos.

Introduçaõ. Revisão de literatura. proposta de aplicação da Agência. Hipóteses. Resultados esperados. Trabalhos futuros.

Mineração de dados climáticos para previsão de geada e deficiência hídrica para as culturas do café e da cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo.

Introdução. Mineração de dados. O Estado de São Paulo e o agronegócio. Café e cana-de-açucar. Geada x café. Deficiência hídrica x café x. Cana-de-açúcar. Previsão meteorológica. Metodologia. Resultados esperados.

Mapeamento do uso atual e cobertura vegetal dos solos do estado do Rio de Janeiro.

O conhecimento do uso atual e cobertura do solo é imprescindível em qualquer projeto de caracterização e monitoramento ambientais, permitindo demarcar os diferentes usos da terra e vegetação, bem como subsidiar o planejamento e gestão ambientais. O presente trabalho abrange a totalidade do Estado do Rio de Janeiro, compreendido entre os meridianos 410 e 450 de longitude Oeste e os paralelos 200 30? e 230 30? de latitude Sul, estendendo-se por aproximadamente 44.000 km2. Tem como objetivo inventariar e mapear o estado atual da ocupação dos solos, distinguindo e quantificando os principais tipos de uso do solo e de cobertura vegetal, apresentados numa escala generalizada de 1:250.000. Para tal, fez-se um mapeamento preliminar com base nos padrões espectrais das imagens de satélite Landsat ETM7+, cedidas pela EMATER-RJ, utilizando-se de diferentes algoritmos de classificação espectral. Durante a elaboração da versão final do Mapa de Uso Atual e Cobertura Vegetal dos Solos do Estado do Rio de Janeiro, foram viagens de verificação in situ a fim de esclarecer dúvidas e subsidiar ajustes e modificações posteriores. O trabalho de pré-processamento, interpretação e classificação das imagens para a produção e edição final do Mapa de Uso Atual e Cobertura Vegetal realizou-se no período de março de 2002 a fevereiro de 2003, pelas equipes técnicas da CPRM (Serviço Geológico Brasileiro), Divisão de Geoprocessamento - DIGEOP, Departamento de Informações Institucionais (DEINF) e o Laboratório de Geoinformação da Embrapa Solos. Foram identificadas e mapeadas 13 grandes classes de uso e ocupação do solo, algumas delas subdivididas em tipos, assim classificadas e distribuídas: 1 ? Mata Atlântica (Remanescente/Secundária e Ciliar); 2 ? Mangue (Mangue e Mangue Degradado); 3 ? Restinga; 4 - Pecuária (Pastagem Plantada e Campo / Passtagem em Zona Úmida); 5 ? Agricultura; 6 ? Reflorestamento; 7 ? Afloramento de Rocha; 8 ? Solo Exposto; 9 ? Corpo d?Água; 10 ? Salina; 11 ? Extração de Areia / Mineração; 12 ? Praia e Duna; 13 ? Área Urbana.

Uma metodologia para seleção de parâmetros em modelos de classificação de proteínas.

Os principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles obtidos pelas principais técnicas para seleção de parâmetros na literatura.Termos para indexação classificação de enzimas,predição de função de proteínas, estruturas de proteínas, banco de dados de proteínas, seleção de parâmetros, métodos para classsificação de dados.

Heuristics for protecting competitive knowledge in association rule mining.

2006

Estudos sobre o funcionamento dos softwares TMSK e RIKTEXTpara classificação de textos e indução de regras.

Introdução. Conceitos básicos. Processos de classificação e de indução de regras. Experimentando o TMSK e o RIKTEXT. Induzindo regras.

C4.5: um recurso para geração de árvores de decisão.

O Sistema de Indução C4.5. Requerimentos-chave para a utilização do software. Um exemplo ilustrativo. Algumas dicas de uso.

DiagText: manual do usuário.

DiagText é uma ferramenta que teve como objetivo inicial auxiliar o processo de extração de informações de documentos textuais que descrevem doenças de culturas agrícolas para formação de uma árvore de decisão baseada nos sintomas das doenças avaliadas.

Árvores de decisão aplicadas na análise e no alerta da ferrugem do cafeeiro.

A ferrugem do cafeeiro é a principal doença da cultura do café. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem e a sua previsão são importantes. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada para avaliar a aplicação de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem. As classes do atributo meta foram definidas por intervalos da taxa de progresso da doença. Dados meteorológicos, a carga pendente de frutos e o espaçamento entre plantas serviram de atributos preditivos. As árvores de decisão obtidas auxiliaram na compreensão de quais variáveis, e como as interações dessas variáveis, conduziram a ferrugem no campo. O modelo de alerta para lavouras com alta carga pendente de frutos apresentou bom desempenho e pode ajudar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem do cafeeiro.

Tutorial TaxTools.

A ferramenta TaxTools foi desenvolvida pelo Laboratório de Inteligência Computacional (Labic) do Instituto de Ciência Matemática e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), campus de São Carlos, SP, com o objetivo de auxiliar no processo de mineração de textos. Atualmente, ela tem sido mantida e evoluída pelo Laboratório de Inteligência Computacional (LabIC) da Embrapa Informática Agropecuária. Esse tutorial abrange apenas as opções disponíveis na TaxTools, que completam o processo de obtenção de uma taxonomia de tópicos (MOURA et al., 2008); como clusterização, cálculos de medidas intercluster e de joinability, métodos de podas, métodos de visualização de resultados e algumas opções auxiliares.

Eutils-search - manual do usuário.

O software Eutils-search tem por objetivo trazer do banco de dados PubMed informações sobre artigos relacionados a genes de um organismo específico, de acordo com as regras referentes à taxa de acesso impostas pelo site. As informações trazidas são, então, armazenadas localmente em um banco de dados para acesso rápido. Além disso, o software também gera documentos XML correspondentes às informações do organismo requisitado. O eutils-search é uma ferramenta de apoio ao desenvolvimento de aplicações de mineração de textos voltadas para os domínios de biotecnologia e biologia molecular, baseada em informações textuais obtidas do banco de dados PubMed. Este documento apresenta os pré-requisitos e a descrição dos parâmetros necessários para utilização do software, bem como uma descrição de alguns aspectos internos do software, para melhor entendimento do processo que ele automatiza, além de alguns exemplos e uso.

Subsídios para elaboração do marco legal do documento: Recursos naturais e sustentabilidade agrícola no Cone Sul.

1992