Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Efeito de diluentes na qualidade de sêmen suíno armazenado a 17ºC e no desempenho reprodutivo das fêmeas após inseminação artificial.

O trabalho constou de 3 experimentos com a finalidade de avaliar a influência de três diluentes sobre a motilidade e integridade da membrana espermática e de dois diluentes sobre o desempenho de fêmeas inseminadas com sêmen armazenado, no máximo, por 48h. Nos experimentos I e II, as doses de sêmen de 100 e 80 mL, contendo 3 e 2,5 bilhões de espermatozóides, respectivamente, foram mantidas sob resfriamento a 17ºC por um período de 144h. No experimento III os diluentes utilizados foram o BTS e Androhep® Enduraguard™. Os parâmetros de avaliação da qualidade do sêmen foram os percentuais de motilidade (Mot) e de membranas íntegras (MI), no experimento I, e Mot no experimento II. No experimento III, foram avaliados as taxas de retorno ao estro (TRE), de parto (TP), de parto ajustada (TPA), número de leitões nascidos totais (NT), nascidos vivos (NV), natimortos (NM) e mumificados (MM). Foram coletados 5 ejaculados de 5 machos para o experimento I e 3 a 18 ejaculados de 18 machos para os experimentos II e III. No experimento III, foram inseminadas 882 fêmeas com ordem de parto entre 1 e 8. No experimento I foram comparados três diluentes: BTS (T1); Androhep® Enduraguard™ (T2) e Androhep® (T3). Houve uma diminuição (P<0,05) na Mot do T1 em relação ao T2 e T3 já nas 48h. Quanto à MI, T1 e T3 apresentaram percentuais médios superiores (P<0,05) ao T2. No experimento II, foram comparados dois diluentes: BTS (T1) e Androhep® Enduraguard™ (T2). Não houve diferença (P>0,05) para Mot entre T1 e T2, em nenhum momento de avaliação. No experimento III foram avaliados dois diluentes: BTS (T1) e Androhep® Enduraguard™ (T2). Não houve diferença (P>0,05) na TRE, TP, TPA, NT, NV, NM e MM entre os tratamentos. Apesar do sêmen diluído em BTS ter apresentado motilidade inferior aos outros dois diluentes, no experimento I, isto não ocorreu no experimento II. O desempenho das fêmeas inseminadas com sêmen armazenado até 48h não foi influenciado pelo diluente utilizado (BTS ou Androhep® Enduraguard™).

Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.

Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.