Uma abordagem nebulosa para solução de problemas de diagnóstico, investigação e tratamento de desordens.

Este trabalho tem por objetivo apresentar uma abordagem integrada para diagnóstico, investigação e tratamentos de desordens (doenças, falhas de computadores, etc.). Nesta nova abordagem, denominada Teoria das Coberturas Nebulosas (TCN), o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais e a inferência é abdutiva. Conceitos de Parsimonious Covering Theory (PCT), lógica nebulosa e teoria de decisão são também integrados, de maneira a tratar os vários aspectos inerentes aos processos envolvidos em raciocínio clínico. Por exemplo, a possibilidade de diversas desordens estarem conjuntamente causando um conjunto de manifestações, a manipulação de informações temporais, a consideração de condições favoráveis ao desenvolvimento de uma desordem, a incapacidade do especialista em oferecer conhecimento generalizado desprovido de incerteza e/ou imprecisão, a manipulação de fatores cruciais na tomada de decisão nas tarefas de investigação e tratamento como o custo e o risco são alguns dos aspectos abordados neste trabalho. A validação do modelo teórico foi realizada em fitopatologia, abordando especificamente a diagnose, investigação e tratamento de doenças de milho. Entretanto, devido a sua generalidade, espera-se que os desenvolvimentos teóricos obtidos possam ser aplicados para resolver problemas de diagnóstico em outras áreas de conhecimento.

Diagnóstico dos principais problemas no cultivo de hortaliças no Estado do Amazonas.

2009

Relação entre infecção urinária e problemas puerperais em porcas.

2006

Caracterização dos problemas de fitoxicidade de plântulas de soja devido ao tratamento de sementes com fungicida rhodiauram 500 SC, na safra 2000/01.

Identificacao dos sintomas de fitotoxicidade; Decisao quanto a semeadura; Importancia da manutencao da tecnologia do tratamentodesementes de soja com fungicidas; Outros problemas que tem ocorrido simultaneamente nas lavouras.

Relaxação Lagsur como alternativa para obtenção de soluções viáveis de boa qualidade para os problemas da otimização combinatória.

Relaxação Lagrangeana surrogate (Lagsur). Problema de atribuição generalizado. Problema do caxeiro viajante simétrico (PCV).

Como avaliar similaridades entre mapas de produtividade.

Um dos problemas emergentes na Agricultura de Precisão é a interpretação de mapas de produtividade. Como avaliar suas similaridades? Seria somente sua comparação visual ou através de técnicas analíticas? O objetivo do presente relatório foi introduzir a Análise Multivariada de Correspondência como um método estatístico que pode auxiliar na interpretaçao analítica de mapas de produtividade. Com isto pretende-se levantar a hipótese de que a utilização destes mapas para delimitar regiões homogêneas no campo depende da estabilidade espacial e temporal desta variável, tornando-se preocupante seu uso indiscriminado como ferramenta de informação preditiva. Quatro mapas foram usados neste trabalho, os quais correspondem a amostras coletadas de componentes de produção para arroz em 1994, milho em 1995, algodão em 1996, em uma malha com 110 pontos, espaçados de 10 x 10 m., da estação experimental do Instituto Agronômico de Campinas em Votuporanda, SP. Os dados originais de produtividade foram categorizados e analisados usando a Análise de Correspondência Simples e Múltipla. Conclui-se que existe uma grande dissimilaridade entre as culturas ou as classes de culturas, medidas através da distância euclidiana no plano.

Uso de algoritmos genéticos em problemas de localização capacitada para alocação de recursos no campo e na cidade.

Problemas de localização. Descrição do algoritmo genético construtivo.

Sistemas de apoio à decisão para problemas de localização e roteamento.

O objetivo deste trabalho é mostrar os sistemas de apoio à decisão desenvolvidos para solucionar problemas de localização e roteamento, composto pelos novos enfoques de algoritmos de localização e roteamento e sistemas de informação geográfica Spring, Map Objects, Transcard e Arc View.