27 resultados para Mountaintop removal coal mining


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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.

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Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Química Pela Universidade Nova de Lisboa,Faculdade de Ciências e Tecn

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

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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

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Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Química e Bioquímica pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

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Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Química, especialidade de Engenharia Bioquímica

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Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Química e Bioquímica

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia do Ambiente – Perfil de Engenharia Sanitária

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Dissertação Apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Ciências da Conservação, especialização em Pintura

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Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

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Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

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A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Finance from the NOVA – School of Business and Economics

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A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Finance from the NOVA – School of Business and Economics

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A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Economics from the NOVA – School of Business and Economics

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Thesis submitted to obtain the Doctoral degree in Energy and Bioenergy