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.

A contribuição da geomática na geografia da saúde sob uma abordagem da Teoria Geral de Sistemas.

O conjunto de técnicas de Geomática tem sido um poderoso aliado no apoio à tomada de decisões e manipulação de dados espaciais. Nas últimas décadas tornou-se quase indispensável na gestão de recursos humanos e recursos naturais. Na área da Saúde, a Geomática tem viabilizado estudos sobre: análise da distribuição de pacientes; variações na ocorrência de epidemias; monitoramento de vetores; avaliação em tempo real de situações de emergência ou catastróficas, entre outros. A associação da Medicina com a Geografia é antiga. A associação entre a saúde e a espacialização das doenças deve considerar a estruturação física do espaço geográfico a partir da caracterização de cada parte componente do sistema como preconiza a perspectiva sistêmica na Teoria Geral de Sistema, pois a população é parte integrante do espaço geográfico no qual ocorrem determinados agravos à saúde. Nestes pontos recai a relevância da presente pesquisa. O estudo foi desenvolvido na área da Bacia Hidrográfica de Jacarepaguá no município do Rio de Janeiro. Com aproximadamente 295 km2 é composta por 19 bairros e tem uma população aproximada de 682000 habitantes. O estudo pretendeu estruturar uma metodologia para inserção das técnicas de Geomática na prática de análises de dados de saúde, apoiada na Teoria Geral de Sistemas, visando contribuir no processo de vigilância ambiental em saúde permitindo realizar um prognóstico de situações de risco de determinada população. A base cartográfica que apoiou o estudo foi construída através de cartas topográficas da DSG na escala 1:50000. Das cartas foram retiradas informações de planimetria relevantes ao estudo e as informações de altimetria que foram utilizadas na elaboração do modelo digital de terreno (MDT). Com o MDT foi gerado o mapa de declividade por grau que permitiu criar divisões em 5 classes para posterior geração de mapas temáticos com os dados de saúde. Os dados de saúde foram retirados do Sistema de Informações de Notificação de Agravos (SINAN) disponibilizado pelo Ministério da Saúde. A doença analisada foi a leptospirose. Os casos foram localizados pontualmente a partir dos endereços de residência. A hipótese aventada neste estudo era a existência de um alto grau de correlação entre as partes componentes representadas pela estruturação física do espaço e a ocorrência de leptospirose. Com os resultados comprovou-se a hipótese nula, pois somente ocorrem doenças em áreas associadas ao Fundo Chato da Baixada de Jacarepaguá e nos Declives Suaves dos Morros Isolados, também localizados no Subsistema Baixada. Isto demonstra que em termos desta doença existe uma ausência de população nesta componente espacial em áreas de maiores declividades.