Revisão sobre funções de Pedotransferência (PTFs) e novos métodos de predição de classes e atributos do solo.

Revisão sobre o uso das funções de pedotransferência e discussão sobre os vários tipos de PTFs. Diferentes abordagens e alguns princípios são considerados para desenvolver PTFs. Um conceito de sistema de inferência de solo é proposto (SINFERS), em que funções de pedotransferência são as regras do conhecimento, para serem usadas como ferramentas de inferência. É fornecida extensa bibliografia para consulta e expansão do conhecimento e uso da metodologia de pedotransferência.

Uma abordagem orientada a objetos para ambiente de diagnóstico remoto.

No escopo deste trabalho é apresentada uma infra- estrutura orientada a objetos, desenvolvida no âmbito do projeto proposto por massuruhá(2004), que suporta via web a abordagem integrada para diágnostico, investigação e tratamento de desordens proposta em massruhá(2003). Nesta nova abordagem, o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais entre objrtos 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. 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 tanto na área vegetal quanto na área animal.Termos para indexação: inferência abdutiva, lógica nebulosa, orientação a objetos, sistemas especialistas, representação do conhecimento, doenças de plantas.

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.

Um sistema especialista via web para diagnóstico e tratamento de doenças de milho baseado em um framework orientados a objetos.

2007

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.

Sistema Diagnose Virtual: módulo produtor: manual do usuário

O sistema Diagnose Virtual é um ambiente virtual na WEB para diagnóstico de doenças de plantas e enfermidades de animais que se utiliza de mecanismos de inferência (investigação) aplicados sobre o conhecimento de especialistas previamente categorizado. Este documento tem por objetivo orientar o usuário do sistema Diagnose Virtual no procedimento para sua utilização visando obter resultados corretos com menor esforço. O sistema é também dotado de ajuda online, na qual cada funcionalidade do sistema é descrita de forma sucinta mostrada desde que o ponteiro do mouse fique parado por um instante em cima da funcionalidade. Outra forma de ajuda pode ser obtida a cada tela, clicando o símbolo de interrogação no canto inferior direito. O documento aborda o módulo do usuário/produtor, no qual são exploradas as características de um problema (um caso) de uma determinada cultura até obter-se o diagnóstico. Como resultados são fornecidas as possíveis desordens com seus respectivos graus de certeza.

Sistema Diagnose Virtual: módulo especialista: manual do usuário.

O sistema Diagnose Virtual é um ambiente virtual na WEB para diagnóstico de doenças de plantas e enfermidades de animais, que utiliza mecanismos de inferência baseados em conhecimentos de especialistas para simular o processo de diagnóstico. Este documento tem por objetivo orientar o usuário do sistema Diagnose Virtual no procedimento para sua utilização, visando obter resultados corretos com menor esforço.