Extração automática de elementos em fotografia aérea por fotogrametria

Na cadeia de produção de cartografia digital, que se encontra implementada no IGeoE, existe a necessidade de efetuar a restituição de objetos através da vetorização 3D. Sendo este processo completamente manual, o operador identifica e adquire os objetos, em ambiente estereoscópico, segundo as regras estabelecidas nas normas de aquisição. A aquisição de construções, nomeadamente os edifícios, são dos objetos que mais recursos consomem devido à sua frequência e dificuldade de restituição. A possibilidade de simplificar esta parte do processo proporciona um beneficio substancial para toda a cadeia de produção. Pretende-se assim detetar edifícios em fotografias aéreas, extraindo a sua informação planimétrica e altimétrica, para posterior inserção num SIG. Para a obtenção da altimetria são utilizados os princípios de fotogrametria analítica através das equações de colinearidade. Este problema torna-se relevante devido ao facto de se pretender retirar informação de fotografias, que possuem bastante informação, com recurso à computação gráfica, através de técnicas de segmentação em vários níveis e fotogrametria, juntando assim duas áreas do saber. Esta solução permite automatizar um processo que é predominantemente manual, contribuindo para melhorar a cadeia de produção sem a alteração de funcionamento da mesma.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.

Mining protein structure data

The principal topic of this work is the application of data mining techniques, in particular of machine learning, to the discovery of knowledge in a protein database. In the first chapter a general background is presented. Namely, in section 1.1 we overview the methodology of a Data Mining project and its main algorithms. In section 1.2 an introduction to the proteins and its supporting file formats is outlined. This chapter is concluded with section 1.3 which defines that main problem we pretend to address with this work: determine if an amino acid is exposed or buried in a protein, in a discrete way (i.e.: not continuous), for five exposition levels: 2%, 10%, 20%, 25% and 30%. In the second chapter, following closely the CRISP-DM methodology, whole the process of construction the database that supported this work is presented. Namely, it is described the process of loading data from the Protein Data Bank, DSSP and SCOP. Then an initial data exploration is performed and a simple prediction model (baseline) of the relative solvent accessibility of an amino acid is introduced. It is also introduced the Data Mining Table Creator, a program developed to produce the data mining tables required for this problem. In the third chapter the results obtained are analyzed with statistical significance tests. Initially the several used classifiers (Neural Networks, C5.0, CART and Chaid) are compared and it is concluded that C5.0 is the most suitable for the problem at stake. It is also compared the influence of parameters like the amino acid information level, the amino acid window size and the SCOP class type in the accuracy of the predictive models. The fourth chapter starts with a brief revision of the literature about amino acid relative solvent accessibility. Then, we overview the main results achieved and finally discuss about possible future work. The fifth and last chapter consists of appendices. Appendix A has the schema of the database that supported this thesis. Appendix B has a set of tables with additional information. Appendix C describes the software provided in the DVD accompanying this thesis that allows the reconstruction of the present work.

Visitas guiadas através de modelos de volumetria

Esta dissertação tem por fim o estudo de algoritmos que permitem efectuar uma visita guiada a um modelo volumétrico. A visita guiada permite ao utilizador observar todas as partes relevantes do modelo. Assim, expõe-se como seleccionar de forma automática as posições que melhor permitem observar as partes relevantes. Dadas essas posições, mostra-se como criar um percurso que passe por todas elas. O esforço exigido ao utilizador, durante a visita guiada, face à metodologia aplicada, é o mínimo possível, como se este estivesse numa plataforma móvel e alguém empurrasse essa plataforma. Liberto de todas as preocupações associadas à sua deslocação, o utilizador poderá concentrar-se apenas na observação do modelo. É também abordado o caso particular da visita guiada a um modelo representativo de um museu de pintura. As técnicas estudadas são implementadas, tendo sido criado um protótipo que permite efectuar uma visita guiada ao museu. Nessa visita guiada, as peças expostas, que são as partes relevantes do museu, são visualizadas da melhor forma possível, ou seja, de maneira a que sua dimensão e o contexto em que estão inseridas sejam perceptíveis para o utilizador.

Extracção de unigramas relevantes

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

Estudo empírico do padrão de congestionamento formado num nó de uma auto-estrada urbana portuguesa

Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Rede sem fios de microcontroladores com acesso remoto aplicada à domótica

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Geração de código VHDL a partir de especificações IOPT PNML2VHDL

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Forby: Disseminação de notificações sobre ficheiros partilhados

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SIGESTÃO: Módulo SIG integrado no sistema de informação de gestão agro-pecuário AGRO.GESTAO ®

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Dimensionamento automático de consolas e pêndulos para sistemas de tracção eléctrica

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Redes de Petri reactivas e hierárquicas - integração de formalismos no projecto de sistemas reactivos de tempo-real

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica, especialidade de Sistemas Digitais, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

O sistema de informação geográfica e a atribuição do benefício - A vinha na região demarcada do Douro

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Refinamento de diagramas de classes: análise e verificação

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