Clustering de dados biomédicos com algoritmos baseados em critérios entrópicos

A procura de padrões nos dados de modo a formar grupos é conhecida como aglomeração de dados ou clustering, sendo uma das tarefas mais realizadas em mineração de dados e reconhecimento de padrões. Nesta dissertação é abordado o conceito de entropia e são usados algoritmos com critérios entrópicos para fazer clustering em dados biomédicos. O uso da entropia para efetuar clustering é relativamente recente e surge numa tentativa da utilização da capacidade que a entropia possui de extrair da distribuição dos dados informação de ordem superior, para usá-la como o critério na formação de grupos (clusters) ou então para complementar/melhorar algoritmos existentes, numa busca de obtenção de melhores resultados. Alguns trabalhos envolvendo o uso de algoritmos baseados em critérios entrópicos demonstraram resultados positivos na análise de dados reais. Neste trabalho, exploraram-se alguns algoritmos baseados em critérios entrópicos e a sua aplicabilidade a dados biomédicos, numa tentativa de avaliar a adequação destes algoritmos a este tipo de dados. Os resultados dos algoritmos testados são comparados com os obtidos por outros algoritmos mais “convencionais" como o k-médias, os algoritmos de spectral clustering e um algoritmo baseado em densidade.

A data-mining-based methodology for transmission expansion planning

In recent decades, all over the world, competition in the electric power sector has deeply changed the way this sector’s agents play their roles. In most countries, electric process deregulation was conducted in stages, beginning with the clients of higher voltage levels and with larger electricity consumption, and later extended to all electrical consumers. The sector liberalization and the operation of competitive electricity markets were expected to lower prices and improve quality of service, leading to greater consumer satisfaction. Transmission and distribution remain noncompetitive business areas, due to the large infrastructure investments required. However, the industry has yet to clearly establish the best business model for transmission in a competitive environment. After generation, the electricity needs to be delivered to the electrical system nodes where demand requires it, taking into consideration transmission constraints and electrical losses. If the amount of power flowing through a certain line is close to or surpasses the safety limits, then cheap but distant generation might have to be replaced by more expensive closer generation to reduce the exceeded power flows. In a congested area, the optimal price of electricity rises to the marginal cost of the local generation or to the level needed to ration demand to the amount of available electricity. Even without congestion, some power will be lost in the transmission system through heat dissipation, so prices reflect that it is more expensive to supply electricity at the far end of a heavily loaded line than close to an electric power generation. Locational marginal pricing (LMP), resulting from bidding competition, represents electrical and economical values at nodes or in areas that may provide economical indicator signals to the market agents. This article proposes a data-mining-based methodology that helps characterize zonal prices in real power transmission networks. To test our methodology, we used an LMP database from the California Independent System Operator for 2009 to identify economical zones. (CAISO is a nonprofit public benefit corporation charged with operating the majority of California’s high-voltage wholesale power grid.) To group the buses into typical classes that represent a set of buses with the approximate LMP value, we used two-step and k-means clustering algorithms. By analyzing the various LMP components, our goal was to extract knowledge to support the ISO in investment and network-expansion planning.

Zonal prices analysis supported by a data mining based methodology

A methodology based on data mining techniques to support the analysis of zonal prices in real transmission networks is proposed in this paper. The mentioned methodology uses clustering algorithms to group the buses in typical classes that include a set of buses with similar LMP values. Two different clustering algorithms have been used to determine the LMP clusters: the two-step and K-means algorithms. In order to evaluate the quality of the partition as well as the best performance algorithm adequacy measurements indices are used. The paper includes a case study using a Locational Marginal Prices (LMP) data base from the California ISO (CAISO) in order to identify zonal prices.

Classificação e agregação automática de notícias desportivas

Mestrado em Engenharia Informática - Área de Especialização em Arquiteturas, Sistemas e Redes

A aquisição de competências matemáticas no 1º e 2º ciclos:construção de um instrumento e intervenção com base nos seus resultados

Com base no modelo de Resposta à Intervenção (RtI), este estudo centrouse em três objetivos: construir um instrumento vocacionado para a determinação do nível de competências fundamentais, do 1º ao 6º anos, na disciplina de Matemática; avaliar o valor preditivo do instrumento sobre a necessidade de intervenção; examinar o efeito de uma intervenção planeada com base na avaliação diagnóstica desse instrumento. Para dar resposta ao primeiro e segundo objetivos foram consideradas duas amostras de conveniência: a primeira, constituída por 5 docentes, avaliou a versão teste do instrumento e a segunda, constituída por 6 docentes, avaliou a sua versão final (perfazendo um total de 75 alunos). Recorrendo ao método kmeans, os resultados mostraram que o instrumento é de útil e fácil aplicação, permitindo aos docentes avaliarem e identificarem o grupo de desempenho a que pertence cada aluno, em relação à média dos resultados da respetiva turma. Relativamente ao terceiro objetivo, foi constituída uma amostra de 7 alunos de uma turma do 4º ano. A intervenção decorreu ao longo de 11 semanas, com 2 sessões semanais, cuja duração variou entre 10 a 35 minutos. Para avaliar os efeitos da intervenção, foi realizado um pré e um pós-teste, assim como 2 sessões de avaliação intermédia (checkpoints), tendo-se recorrido ao teste não paramétrico de Friedman e ao teste de Wilcoxon, para avaliar a significância das diferenças entre os tempos e os níveis de suporte, para o aluno resolver a tarefa com sucesso, respetivamente. Os resultados mostraram diferenças estatiscamente significativas, particularmente entre as duas avaliações intermédia consideradas.

Clustering aplicado à Bolsa de Valores de Lisboa

O objetivo desta dissertação foi estudar um conjunto de empresas cotadas na bolsa de valores de Lisboa, para identificar aquelas que têm um comportamento semelhante ao longo do tempo. Para isso utilizamos algoritmos de Clustering tais como K-Means, PAM, Modelos hierárquicos, Funny e C-Means tanto com a distância euclidiana como com a distância de Manhattan. Para selecionar o melhor número de clusters identificado por cada um dos algoritmos testados, recorremos a alguns índices de avaliação/validação de clusters como o Davies Bouldin e Calinski-Harabasz entre outros.

Descoberta de Conhecimento em Dádivas de Sangue

Atualmente, são geradas enormes quantidades de dados que, na maior parte das vezes, não são devidamente analisados. Como tal, existe um fosso cada vez mais significativo entre os dados existentes e a quantidade de dados que é realmente analisada. Esta situação verifica-se com grande frequência na área da saúde. De forma a combater este problema foram criadas técnicas que permitem efetuar uma análise de grandes massas de dados, retirando padrões e conhecimento intrínseco dos dados. A área da saúde é um exemplo de uma área que cria enormes quantidades de dados diariamente, mas que na maior parte das vezes não é retirado conhecimento proveitoso dos mesmos. Este novo conhecimento poderia ajudar os profissionais de saúde a obter resposta para vários problemas. Esta dissertação pretende apresentar todo o processo de descoberta de conhecimento: análise dos dados, preparação dos dados, escolha dos atributos e dos algoritmos, aplicação de técnicas de mineração de dados (classificação, segmentação e regras de associação), escolha dos algoritmos (C5.0, CHAID, Kohonen, TwoSteps, K-means, Apriori) e avaliação dos modelos criados. O projeto baseia-se na metodologia CRISP-DM e foi desenvolvido com a ferramenta Clementine 12.0. O principal intuito deste projeto é retirar padrões e perfis de dadores que possam vir a contrair determinadas doenças (anemia, doenças renais, hepatite, entre outras) ou quais as doenças ou valores anormais de componentes sanguíneos que podem ser comuns entre os dadores.

Intelligent energy resources management in the context of smart grids

Smart grids are envisaged as infrastructures able to accommodate all centralized and distributed energy resources (DER), including intensive use of renewable and distributed generation (DG), storage, demand response (DR), and also electric vehicles (EV), from which plug-in vehicles, i.e. gridable vehicles, are especially relevant. Moreover, smart grids must accommodate a large number of diverse types or players in the context of a competitive business environment. Smart grids should also provide the required means to efficiently manage all these resources what is especially important in order to make the better possible use of renewable based power generation, namely to minimize wind curtailment. An integrated approach, considering all the available energy resources, including demand response and storage, is crucial to attain these goals. This paper proposes a methodology for energy resource management that considers several Virtual Power Players (VPPs) managing a network with high penetration of distributed generation, demand response, storage units and network reconfiguration. The resources are controlled through a flexible SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) system that can be accessed by the evolved entities (VPPs) under contracted use conditions. A case study evidences the advantages of the proposed methodology to support a Virtual Power Player (VPP) managing the energy resources that it can access in an incident situation.

Estratégias de oferta em leilões simétricos no âmbito dos mercados liberalizados de electricidade

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Agrupamento de dados visual interactivo

Com a crescente geração, armazenamento e disseminação da informação nos últimos anos, o anterior problema de falta de informação transformou-se num problema de extracção do conhecimento útil a partir da informação disponível. As representações visuais da informação abstracta têm sido utilizadas para auxiliar a interpretação os dados e para revelar padrões de outra forma escondidos. A visualização de informação procura aumentar a cognição humana aproveitando as capacidades visuais humanas, de forma a tornar perceptível a informação abstracta, fornecendo os meios necessários para que um humano possa absorver quantidades crescentes de informação, com as suas capacidades de percepção. O objectivo das técnicas de agrupamento de dados consiste na divisão de um conjunto de dados em vários grupos, em que dados semelhantes são colocados no mesmo grupo e dados dissemelhantes em grupos diferentes. Mais especificamente, o agrupamento de dados com restrições tem o intuito de incorporar conhecimento a priori no processo de agrupamento de dados, com o objectivo de aumentar a qualidade do agrupamento de dados e, simultaneamente, encontrar soluções apropriadas a tarefas e interesses específicos. Nesta dissertação é estudado a abordagem de Agrupamento de Dados Visual Interactivo que permite ao utilizador, através da interacção com uma representação visual da informação, incorporar o seu conhecimento prévio acerca do domínio de dados, de forma a influenciar o agrupamento resultante para satisfazer os seus objectivos. Esta abordagem combina e estende técnicas de visualização interactiva de informação, desenho de grafos de forças direccionadas e agrupamento de dados com restrições. Com o propósito de avaliar o desempenho de diferentes estratégias de interacção com o utilizador, são efectuados estudos comparativos utilizando conjuntos de dados sintéticos e reais.

Flavoured versus natural waters: macromineral (Ca, Mg, K, Na) and micromineral (Fe, Cu, Zn) contents

Macro (Ca, Mg, K, Na) and micromineral (Fe, Zn, Cu) composition of 39 waters was analysed. Determinations were made by atomic flame spectrophotometry for macrominerals and electrothermic atomisation in graphite furnace for microminerals. Mineral contents of still or sparkling natural waters (without flavours) changed from brand to brand. Mann–Whitney test was used to search for significant differences between flavoured and natural waters. For that, the concentration of each mineral was compared to the presence of flavours, preservatives, acidifying agents, fruit juice and/or sweeteners, according to the labelled composition. The statistical study demonstrated that flavoured waters generally have increased contents of K, Na, Fe and Cu. The added preservatives also led to significant differences in the mineral composition. Acidifying agents and fruit juice can also be correlated to the increase of Mg, K, Na, Fe and Cu. Sweeteners do not provide any significant difference in Ca, Mg, Fe and Zn contents.

Academic mobility: a non-Machiavellian means to global citizenship

Although Mobility is a trendy and an important keyword in education matters, it has been a knowledge tool since the beginning of times, namely the Classical Antiquity, when students were moving from place to place following the masters. Over the time, different types of academic mobility can be found and this tool has been taken both by the education and business sector as almost a compulsory process since the world has gone global. Mobility is, of course, not an end but a means. And as far as academic mobility is concerned it is above all a means to get knowledge, being it theoretical or practical. But why does it still make sense to move from one place to another to get knowledge if never as before we have heaps of information and experiences available around us, either through personal contacts, in books, journals, newspapers or online? With this paper we intend to discuss the purpose of international mobility in the global world of the 21st century as a means to the development of world citizens able to live, work and learn in different and unfamiliar contexts. Based on our own experience as International Coordinator in a Higher Education Institution (HEI) over the last 8 years, on the latest research on academic mobility and still on studies on employability we will show how and why academic mobility can develop skills either in students or in other academic staff that are hardly possible to build in a classroom, or in a non-mobile academic or professional experience and that are highly valued by employers and society in general.

Characterizing the timing behaviour of power-line communication by means of simulation

Although power-line communication (PLC) is not a new technology, its use to support communication with timing requirements is still the focus of ongoing research. Recently, a new infrastructure was presented, intended for communication using power lines from a central location to geographically dispersed nodes using inexpensive devices. This new infrastructure uses a two-level hierarchical power-line system, together with an IP-based network. Within this infrastructure, in order to provide end-toend communication through the two levels of the powerline system, it is necessary to fully understand the behaviour of the underlying network layers. The masterslave behaviour of the PLC MAC, together with the inherent dynamic topology of power-line networks are important issues that must be fully characterised. Therefore, in this paper we present a simulation model which is being used to study and characterise the behaviour of power-line communication.

Differences of absorptive capacity between firms within a cluster

Firms located within a cluster have access to tacit, complex and specific local knowledge which allow them to develop competitive advantage. However, firms have no equal ability to access and to apply that knowledge, meaning that not all have a similar knowledge absorptive capacity. Using a sample of the largest Portuguese firms within a footwear cluster, this paper examine whether there are significant differences in firm’s absorptive capacity and whether such differences within a cluster are related to firms’ specific characteristics. The results suggest that absorptive capacity is significantly associated with the firms’ characteristics, namely size, export intensity and position within the cluster.