53 resultados para algoritmos de agrupamento

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


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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Com o objetivo de verificar possíveis correlações entre níveis de predação de capítulos de B. pilosa e o tamanho das plantas, bem como com o seu grau de agrupamento, o presente trabalho foi desenvolvido em áreas ruderais nos arredores da cidade de Botucatu, SP. em cada coleta, foram obtidos 15 indivíduos em fase reprodutiva, sendo dez deles provenientes de agrupamentos e cinco isolados, no período de março a setembro de 1993, totalizando seis coletas. Cada planta foi caracterizada quanto a parâmetros biométricos por meio de mensurações, contagens e determinação da biomassa das diferentes estruturas, avaliando-se também a ocorrência de predação nos capítulos. Nas duas condições de agrupamento, o tamanho das plantas foi altamente variável havendo, porém, maior freqüência nas menores classes de tamanho. de modo geral, não houve diferença significativa entre plantas agrupadas e isoladas no que se refere aos parâmetros biométricos analisados. Plantas maiores produziram maior número de capítulos e o nível de predação correlacionou-se positivamente com o tamanho das plantas, independentemente do grau de agrupamento das populações. A distribuição agrupada não condicionou, portanto, maiores níveis de predação, uma vez que plantas maiores dos dois grupos foram preferencialmente atacadas. Isto corrobora a Hipótese do Vigor proposta para explicar relações de preferência entre plantas e seus herbívoros.

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Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada com função de base radial, que é capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios. Um algoritmo de aprendizado foi aplicado com sucesso nesta rede pulsada, que se mostrou capaz de mapear uma seqüência de pulsos de entrada em uma seqüência de pulsos de saída. Mais recentemente, um método baseado no uso de campos receptivos gaussianos foi proposto para codificar dados constantes em uma seqüência de pulsos temporais. Este método tornou possível a essa rede lidar com dados computacionais. O processo de aprendizado desta nova rede não se encontra plenamente compreendido e investigações mais profundas são necessárias para situar este modelo dentro do contexto do aprendizado de máquinas e também para estabelecer as habilidades e limitações desta rede. Este trabalho apresenta uma investigação desse novo classificador e um estudo de sua capacidade de agrupar dados em três dimensões, particularmente procurando estabelecer seus domínios de aplicação e horizontes no campo da visão computacional.

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Examinou-se a mortalidade por neoplasias no Brasil, utilizando-se dados oficiais do Ministério da Saúde, abrangendo 26 Unidades da Federação e 13 diferentes localizações neoplásicas, para os anos de 1980, 1983 e 1985. As Análises de Agrupamento e de Componentes Principais revelaram comportamento heterogêneo entre regiões do país, com relação às 13 variáveis estudadas, sendo que os principais elementos discriminantes foram as neoplasias malignas da traquéia/brônquio/pulmão, seguidas das do estômago, esôfago, cólon e pâncreas. Análises complementares evidenciaram tendência de crescimento das taxas de mortalidade para as neoplasias malignas da próstata (17,74%), da traquéia/brônquio/pulmão(15,22%), da mama (11,32%), do pâncreas (10,23%), do cólon (8,08%), do colo uterino (6,45%) e da laringe (6,36%). Houve redução da mortalidade por neoplasias benignas/carcinoma in situ/ outras (27,37%), por neoplasias malignas no reto sigmóide/ânus (7,67%), do estômago (5,31%), de outro local do útero não especificado (2,56%), por leucemia (0,70%) e por neoplasias malignas do esôfago (0,44%). As neoplasias malignas do estômago foram a principal causa de morte por câncer no Brasil, representando 21,30% do total médio, seguidas das neoplasias malignas da traquéia/brônquio/pulmão(17,49% do total médio). Destacam-se os altos índices de mortalidade por neoplasias malignas do esôfago no Estado do Rio Grande do Sul.

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Foram estudados 125 países avaliados por um conjunto de 26 indicadores básicos, de saúde, econômicos e educacionais, usando-se três métodos estatísticos multivariados: Análise de Agrupamento, Análise de Componentes Principais e Análise de Variância Multivariada. As variáveis mais discriminatórias foram a expectativa de vida, as taxas de mortalidade infantil e de menores de cinco anos, as taxas de natalidade e de fertilidade e a taxa de matrícula no segundo grau para o sexo feminino. Os países foram ordenados de acordo com um índice de padrão de vida e separados em cinco grupos.

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This paper presents a method for multidimensional classification (Cluster Analysis), as well as a 8 bits microcomputer program in BASIC that automates the process. A practical application of the model is also presented. -English summary

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This paper presents a new approach for solving constraint optimization problems (COP) based on the philosophy of lexicographical goal programming. A two-phase methodology for solving COP using a multi-objective strategy is used. In the first phase, the objective function is completely disregarded and the entire search effort is directed towards finding a single feasible solution. In the second phase, the problem is treated as a bi-objective optimization problem, turning the constraint optimization into a two-objective optimization. The two resulting objectives are the original objective function and the constraint violation degree. In the first phase a methodology based on progressive hardening of soft constraints is proposed in order to find feasible solutions. The performance of the proposed methodology was tested on 11 well-known benchmark functions.

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Pós-graduação em Agronomia (Agricultura) - FCA

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)