1 resultado para k-Means algorithm
em Repositório Científico da Universidade de Évora - Portugal
Filtro por publicador
- Aberdeen University (1)
- Aberystwyth University Repository - Reino Unido (2)
- Academic Archive On-line (Mid Sweden University; Sweden) (1)
- Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España (1)
- AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna (1)
- AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna (4)
- Aquatic Commons (4)
- ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha (2)
- Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco (2)
- Aston University Research Archive (21)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (11)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (10)
- Biblioteca Digital de la Universidad Católica Argentina (1)
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ (2)
- Bioline International (1)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (29)
- Boston University Digital Common (3)
- Brock University, Canada (2)
- Bulgarian Digital Mathematics Library at IMI-BAS (8)
- CaltechTHESIS (1)
- Cambridge University Engineering Department Publications Database (17)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (53)
- Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid Portal (27)
- CiencIPCA - Instituto Politécnico do Cávado e do Ave, Portugal (1)
- Cochin University of Science & Technology (CUSAT), India (16)
- Collection Of Biostatistics Research Archive (1)
- Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) (1)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (2)
- Corvinus Research Archive - The institutional repository for the Corvinus University of Budapest (1)
- CUNY Academic Works (1)
- Dalarna University College Electronic Archive (2)
- Deakin Research Online - Australia (66)
- DI-fusion - The institutional repository of Université Libre de Bruxelles (1)
- Digital Commons - Michigan Tech (4)
- Digital Commons at Florida International University (5)
- DigitalCommons@The Texas Medical Center (5)
- Diposit Digital de la UB - Universidade de Barcelona (1)
- Duke University (3)
- eResearch Archive - Queensland Department of Agriculture; Fisheries and Forestry (3)
- Glasgow Theses Service (1)
- Greenwich Academic Literature Archive - UK (8)
- Helda - Digital Repository of University of Helsinki (8)
- Illinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship Repository (1)
- Indian Institute of Science - Bangalore - Índia (73)
- Instituto Politécnico de Leiria (1)
- Instituto Politécnico do Porto, Portugal (9)
- Massachusetts Institute of Technology (4)
- Memoria Académica - FaHCE, UNLP - Argentina (3)
- Ministerio de Cultura, Spain (5)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (3)
- Nottingham eTheses (1)
- Open University Netherlands (1)
- Plymouth Marine Science Electronic Archive (PlyMSEA) (5)
- Portal de Revistas Científicas Complutenses - Espanha (1)
- Publishing Network for Geoscientific & Environmental Data (13)
- QUB Research Portal - Research Directory and Institutional Repository for Queen's University Belfast (87)
- Queensland University of Technology - ePrints Archive (180)
- Repositório Aberto da Universidade Aberta de Portugal (1)
- Repositorio Academico Digital UANL (1)
- Repositório Alice (Acesso Livre à Informação Científica da Embrapa / Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa) (2)
- Repositório Científico da Universidade de Évora - Portugal (1)
- Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal (2)
- Repositorio de la Universidad de Cuenca (1)
- Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV (1)
- Repositório Institucional da Universidade de Aveiro - Portugal (4)
- Repositório Institucional da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (1)
- Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT) (1)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (54)
- Repositorio Institucional Universidad EAFIT - Medelin - Colombia (1)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (1)
- SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal (3)
- Savoirs UdeS : plateforme de diffusion de la production intellectuelle de l’Université de Sherbrooke - Canada (1)
- Universidad de Alicante (8)
- Universidad del Rosario, Colombia (3)
- Universidad Politécnica de Madrid (32)
- Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP) (1)
- Universidade Federal de Uberlândia (1)
- Universidade Federal do Pará (2)
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) (21)
- Universitat de Girona, Spain (2)
- Universitätsbibliothek Kassel, Universität Kassel, Germany (1)
- Université de Lausanne, Switzerland (1)
- Université de Montréal, Canada (2)
- University of Michigan (13)
- University of Queensland eSpace - Australia (22)
- University of Southampton, United Kingdom (1)
- University of Washington (2)
- WestminsterResearch - UK (1)
Resumo:
A problemática relacionada com a modelação da qualidade da água de albufeiras pode ser abordada de diversos pontos de vista. Neste trabalho recorre-se a metodologias de resolução de problemas que emanam da Área Cientifica da Inteligência Artificial, assim como a ferramentas utilizadas na procura de soluções como as Árvores de Decisão, as Redes Neuronais Artificiais e a Aproximação de Vizinhanças. Actualmente os métodos de avaliação da qualidade da água são muito restritivos já que não permitem aferir a qualidade da água em tempo real. O desenvolvimento de modelos de previsão baseados em técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mostrou ser uma alternativa tendo em vista um comportamento pró-activo que pode contribuir decisivamente para diagnosticar, preservar e requalificar as albufeiras. No decurso do trabalho, foi utilizada a aprendizagem não-supervisionada tendo em vista estudar a dinâmica das albufeiras sendo descritos dois comportamentos distintos, relacionados com a época do ano. ABSTRACT: The problems related to the modelling of water quality in reservoirs can be approached from different viewpoints. This work resorts to methods of resolving problems emanating from the Scientific Area of Artificial lntelligence as well as to tools used in the search for solutions such as Decision Trees, Artificial Neural Networks and Nearest-Neighbour Method. Currently, the methods for assessing water quality are very restrictive because they do not indicate the water quality in real time. The development of forecasting models, based on techniques of Knowledge Discovery in Databases, shows to be an alternative in view of a pro-active behavior that may contribute to diagnose, maintain and requalify the water bodies. ln this work. unsupervised learning was used to study the dynamics of reservoirs, being described two distinct behaviors, related to the time of year.