A análise conjunta na medição das preferências por eventos culturais e desportivos: uma contribuição para a gestão da procura em pavilhões multiusos

Dissertação mest., Gestão Empresarial, Universidade do Algarve, 2008

A neural network seismic detector

This experimental study focuses on a detection system at the seismic station level that should have a similar role to the detection algorithms based on the ratio STA/LTA. We tested two types of neural network: Multi-Layer Perceptrons and Support Vector Machines, trained in supervised mode. The universe of data consisted of 2903 patterns extracted from records of the PVAQ station, of the seismography network of the Institute of Meteorology of Portugal. The spectral characteristics of the records and its variation in time were reflected in the input patterns, consisting in a set of values of power spectral density in selected frequencies, extracted from a spectro gram calculated over a segment of record of pre-determined duration. The universe of data was divided, with about 60% for the training and the remainder reserved for testing and validation. To ensure that all patterns in the universe of data were within the range of variation of the training set, we used an algorithm to separate the universe of data by hyper-convex polyhedrons, determining in this manner a set of patterns that have a mandatory part of the training set. Additionally, an active learning strategy was conducted, by iteratively incorporating poorly classified cases in the training set. The best results, in terms of sensitivity and selectivity in the whole data ranged between 98% and 100%. These results compare very favorably with the ones obtained by the existing detection system, 50%.

Motivações, satisfação e fidelização nos eventos: o caso da concentração de motos de Faro

Dissertação de mest., Marketing, Faculdade de Economia, Univ. do Algarve, 2012

Destinos culturais e eventos: a hotelaria em Sintra

Os eventos no turismo têm vindo a ganhar importância na dinamização e desenvolvimento de um destino turístico. De entre as várias motivações que originam a viagem a um destino, os eventos oferecem uma oportunidade única na sua participação. Sendo que estes têm a capacidade de se poder realizar durante o ano todo. As políticas turísticas desenvolvidas no destino têm todo o interesse em adoptar estes acontecimentos como um meio de obter bons resultados no sucesso de um destino. Uma vez que estes fenómenos são capazes de trazer fluxos adicionais ao destino, deve haver ainda uma preocupação em oferecer o maior conforto possível ao viajante em matéria de infra-estruturas básicas e serviços de apoio à actividade turística. Os eventos desenvolvidos no âmbito da marca “Sintra: Capital do Romantismo” tiveram como objectivo primário a afirmação do destino no mapa turístico enaltecendo o seu património cultural e natural. Por outro lado, esta acção promocional em parceria com a Associação de Turismo de Lisboa pretende não só manter como aumentar as visitas ao destino e daí aumentar os números de dormidas a registar no sector hoteleiro do destino. Desta feita, a problemática onde incide o desenvolvimento desta dissertação condiz com a comprovação de que estes eventos conseguem oferecer as vantagens para o sector hoteleiro tal como mencionado pelas entidades que o apresentaram.

On-line operation of an intelligent seismic detector

This study describes the on-line operation of a seismic detection system to act at the level of a seismic station providing similar role to that of a STA /LTA ratio-based detection algorithms. The intelligent detector is a Support Vector Machine (SVM), trained with data consisting of 2903 patterns extracted from records of the PVAQ station, one of the seismographic network's stations of the Institute of Meteorology of Portugal (IM). Records' spectral variations in time and characteristics were reflected in the SVM input patterns, as a set of values of power spectral density at selected frequencies. To ensure that all patterns of the sample data were within the range of variation of the training set, we used an algorithm to separate the universe of data by hyper-convex polyhedrons, determining in this manner a set of patterns that have a mandatory part of the training set. Additionally, an active learning strategy was conducted, by iteratively incorporating poorly classified cases in the training set. After having been trained, the proposed system was experimented in continuous operation for unseen (out of sample) data, and the SVM detector obtained 97.7% and 98.7% of sensitivity and selectivity, respectively. The same type of ANN presented 88.4 % and 99.4% of sensitivity and selectivity when applied to data of a different seismic station of IM. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Deteção automática de eventos em sinais Doppler de fluxo sanguíneo

Os sinais de fluxo sanguíneo são sinais aleatórios que, além de variarem de individuo para individuo, variam também consoante o ciclo cardíaco em análise. Sendo o diagnóstico de patologias cardiovasculares fortemente baseado em sinais de ultrassom Doppler representados em forma de espectrograma, e tendo em consideração que o ruído do tipo speckle é parte integrante dos sinais ultrassónicos, torna-se vital a pesquisa de métodos de eliminação desse tipo de ruído e de caracterização precisa dos parâmetros desses sinais biomédicos por forma a melhorar a qualidade do diagnóstico clínico. Com esta tese pretende-se desenvolver uma ferramenta computacional que possibilite a extração automática dos parâmetros pico sistólico, fim de diástole e de outros eventos clinicamente relevantes de sinais Doppler de fluxo sanguíneo, com especial atenção ao sinal proveniente da artéria carótida. Esta investigação vem na continuidade de um projeto realizado anteriormente no Grupo de Processamento de Sinal Biomédico da Universidade do Algarve, no qual foi desenvolvido um sistema de redução de ruído de espectrogramas Doppler. Este sistema de remoção de ruído será aqui aplicado e melhorado. Para a deteção e extração automática de parâmetros clínicos, foi desenvolvido um algoritmo que recebe um sinal de Doppler e que tem como saída o espectrograma livre de ruído e os valores dos parâmetros clínicos calculados. O algoritmo desenvolvido está dividido em três partes principais. A primeira, consiste na transformada do sinal para os domínios tempo-frequência para a criação do espectrograma e na aplicação de uma metodologia de remoção do ruído do tipo speckle do espectrograma. A fase seguinte é a criação de um sinal bidimensional a partir do espectrograma, o qual é criado para possibilitar a sua caraterização. Por último, desenvolveu-se uma fase dedicada à caracterização do sinal, tendo como principais funções a deteção dos eventos clínicos de pico sistólico, fim de diástole, índice de pulsação, índice de resistência e ratio sístole-diástole. A refinação de atuação de cada uma das três partes mencionadas pode ser ajustada pelo utilizador, tendo para o efeito sido desenvolvido uma interface gráfica na qual a interação do utilizador com o programa global é facilitada. Versatilidade e eficácia do algoritmo desenvolvido foram demonstradas pelos resultados obtidos com três sinais de Doppler de diferentes origens: um de origem clínica, um sinal de fluxo em artéria carótida simulado experimentalmente recorrendo a phantoms, e um sinal de fluxo simulado computacionalmente. Para cada um destes sinais são apresentados os valores das variáveis considerados preferenciais para o ajuste ao respetivo sinal e os respetivos espetros de ruído reduzido. Os resultados da extração automática dos parâmetros clínicos dos três sinais, comprovou a utilidade clínica do algoritmo desenvolvido.