21 resultados para K-NN query

em Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho"


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As condições meteorológicas são determinantes para a produção agrícola; a precipitação, em particular, pode ser citada como a mais influente por sua relação direta com o balanço hídrico. Neste sentido, modelos agrometeorológicos, os quais se baseiam nas respostas das culturas às condições meteorológicas, vêm sendo cada vez mais utilizados para a estimativa de rendimentos agrícolas. Devido às dificuldades de obtenção de dados para abastecer tais modelos, métodos de estimativa de precipitação utilizando imagens dos canais espectrais dos satélites meteorológicos têm sido empregados para esta finalidade. O presente trabalho tem por objetivo utilizar o classificador de padrões floresta de caminhos ótimos para correlacionar informações disponíveis no canal espectral infravermelho do satélite meteorológico GOES-12 com a refletividade obtida pelo radar do IPMET/UNESP localizado no município de Bauru, visando o desenvolvimento de um modelo para a detecção de ocorrência de precipitação. Nos experimentos foram comparados quatro algoritmos de classificação: redes neurais artificiais (ANN), k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetores de suporte (SVM) e floresta de caminhos ótimos (OPF). Este último obteve melhor resultado, tanto em eficiência quanto em precisão.

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Breast cancer is the most common cancer among women. In CAD systems, several studies have investigated the use of wavelet transform as a multiresolution analysis tool for texture analysis and could be interpreted as inputs to a classifier. In classification, polynomial classifier has been used due to the advantages of providing only one model for optimal separation of classes and to consider this as the solution of the problem. In this paper, a system is proposed for texture analysis and classification of lesions in mammographic images. Multiresolution analysis features were extracted from the region of interest of a given image. These features were computed based on three different wavelet functions, Daubechies 8, Symlet 8 and bi-orthogonal 3.7. For classification, we used the polynomial classification algorithm to define the mammogram images as normal or abnormal. We also made a comparison with other artificial intelligence algorithms (Decision Tree, SVM, K-NN). A Receiver Operating Characteristics (ROC) curve is used to evaluate the performance of the proposed system. Our system is evaluated using 360 digitized mammograms from DDSM database and the result shows that the algorithm has an area under the ROC curve Az of 0.98 ± 0.03. The performance of the polynomial classifier has proved to be better in comparison to other classification algorithms. © 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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Soil organic matter (SOM) constitutes an important reservoir of terrestrial carbon and can be considered an alternative for atmospheric carbon storage, contributing to global warming mitigation. Soil management can favor atmospheric carbon incorporation into SUM or its release from SOM to atmosphere. Thus, the evaluation of the humification degree (HD), which is an indication of the recalcitrance of SOM, can provide an estimation of the capacity of carbon sequestration by soils under various managements. The HD of SOM can be estimated by using various analytical techniques including fluorescence spectroscopy. In the present work, the potential of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) to estimate the HD of SUM was evaluated for the first time. Intensities of emission lines of Al, Mg and Ca from LIBS spectra showing correlation with fluorescence emissions determined by laser-induced fluorescence spectroscopy (LIFS) reference technique were used to obtain a multivaried calibration model based on the k-nearest neighbor (k-NN) method. The values predicted by the proposed model (A-LIBS) showed strong correlation with LIFS results with a Pearson's coefficient of 0.87. The HD of SUM obtained after normalizing A-LIBS by total carbon in the sample showed a strong correlation to that determined by LIFS (0.94), thus suggesting the great potential of LIBS for this novel application. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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A comparison of the relative yields of Upsilon resonances in the mu(+)mu(-) decay channel in Pb-Pb and pp collisions at a center-of-mass energy per nucleon pair of 2.76 TeV is performed with data collected with the CMS detector at the LHC. Using muons of transverse momentum above 4 GeV/c and pseudorapidity below 2.4, the double ratio of the Upsilon(2S) and Upsilon(3S) excited states to the Upsilon(1S) ground state in Pb-Pb and pp collisions, [Upsilon(2S + 3S)/Upsilon(1S)](Pb-Pb) /[Upsilon 2S + 3S)/Upsilon(1S)](pp), is found to be 0.31(-0.15)(+0.19) (stat_ +/- 0.03(syst). The probability to obtain the measured value, or lower, if the true double ratio is unity, is calculated to be less than 1%.

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