Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Supressão de interferência em sistemas de banda ultra larga e classificação automática de modulação

Esta tese apresenta duas contribuições distintas na área de sistemas de comunicações sem fi o. Primeiro, é apresentada uma formulação analítica para a análise de desempenho de sistemas utilizando multiplexação multibanda por divisão ortogonal na frequência (MB-OFDM, do inglês Multi-Band Orthogonal Frequency-Division Multiplexing ) com um ltro notch para mitigar a interferência em banda estreita causada por outros sistemas que operam dentro da faixa de frequências alocada para sistemas UWB. Em seguida, um novo front end para classificação automática de modulações com o uso de aprendizado discriminativo é proposto. Esse front end pode ser utilizado por qualquer classi cador discriminativo e consiste em ordenar magnitude e fase do símbolos recebidos. Os resultados obtidos pelo classi cador proposto mostraram-se competitivos com outros algoritmos já existentes na literatura.

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Métodos de coletas de mosquitos (Diptera: Culicidae) alternativos ao de atração humana direta

Vários métodos de captura de mosquitos foram desenvolvidos, demonstrando que houve uma evolução dos tipos de armadilhas ao longo do tempo, porém nenhum se comparou à coleta direta por Atração Humana (AH). Este trabalho teve por objetivo, testar métodos alternativos, desenvolvidos para coletar mosquitos, incluindo o desenvolvimento de novas técnicas, que podem substituir o método tradicional de captura direta em humanos. O estudo foi desenvolvido próximo ao Parque Ambiental de Belém, Pará, Brasil. Os métodos utilizados foram: armadilhas CDC, CDC UV, Shannon, armadilha desenvolvida por J. A. Rocha, armadilha desenvolvida por I. S. Gorayeb e coleta por AH. As armadilhas foram instaladas em seis pontos, por seis noites consecutivas. Foram capturados 13.099 espécimes de Culicidae distribuídas em sete gêneros e 27 espécies, sendo Anopheles trianulatus a mais abundante. Os dados foram tratados estatisticamente pelos métodos ANOVA, Análise multivariada – distâncias euclidianas. A coleta por AH direta foi o método que coletou maior diversidade e abundância de mosquitos, seguidos da armadilha de Shannon para abundância e armadilha de Gorayeb para diversidade.

Os mosquitos (Diptera : Culicidae) da Estação Científica Ferreira Penna - ECFPn, Caxiuanã, Melgaço Pará, Brasil: ataque, sazonalidade e estratificação arbórea

Este trabalho foi realizado de fevereiro a dezembro de 1995, na Estação Científica Ferreira Penna, localizada no interior da Floresta Nacional de Caxiuanã, município de Melgaço, estado do Pará, com o objetivo de estudar as atividades sazonal e diária na floresta e no ambiente humano, e a estratificação arbórea das várias espécies de culicídeos. As coletas foram realizadas com a utilização de isca humana e armadilha luminosa do tipo CDC - isca ave, na floresta, no solo e copa das árvores e isca humana no peridomicílio. Um total de 1919 mosquitos foram coletados, distribuídos nos gêneros Aedes Meigen, 1818, Anopholes Meigen, 1818, Haemagogus Williston, 1896, Psorophora Robineau-Desvoidy, 1827, Culex Linnaeus, 1758, Coquillettidia Dyar, 1905, Mansonia Blanchard, 1904, uranotaenia Lynch-Arribalzaga, 1891, Limatus Theobald, 1901, Phoniomya Theobald, 1903, Ruchomya Theobald, 1903, Sabethes Robineau-Desvoidy, 1827, Trichoprosopon Theobald, 1901 e Wyeomyia Theobald, 1901. As espécies predominantes foram Culex (Melanoconion) portesi Senevet & Abonnec, 1941 (50,65%), Coquillettidia (Rhynchotaenia) venezuelensis (Theobald, 1912) (9,17%) e Haemagogus (Haemagogus) janthinomys dyar, 1921 (6,51%). As atividades horária e sazonal foram relacionadas com a temperatura, umidade e precipitação pluviométrica, e através do teste de correlação de Spearman, comprovou-se a interferência desses fatores sobre a atividade de algumas espécies. A hipótese de haver diferença significativa entre o número de espécies e exemplares, no solo e copa, foi verificada com utilização do teste do X² (qui-quadrado), que comprovou a diferença significativa somente entre o número de exemplares coletados no solo e copa, em isca humana na floresta.

Classificação multivariada de ervas medicinais da Região Amazônica e suas infusões de acordo com sua composição mineral

ABSTRACT: In this study, the mineral composition of leaves and teas of medicinal plants was evaluated. Ca, Cu, Fe, Mg, Mn e Zn were determined in the samples using flame atomic absorption spectrometry. Principal component analysis was applied to discriminate the samples studied. The samples were divided within the 2 groups according to their mineral composition. Copper and iron were the variables that contributed most to the separation of the samples followed by Ca, Mg, Mn and Zn. The information in the principal component analysis was confirmed by the dendrogram obtained by hierarchical cluster analysis.

Identificação molecular de espécies do complexo Anopheles albitarsis (Diptera, Culicidae, Anophelinae), coletadas em dois municípios da Amazônia brasileira, com análise de suscetibilidade natural a plasmódios humanos

Anofelinos membros de complexos de espécies crípticas podem exibir diferenças comportamentais, de susceptibilidade a infecção malárica, e resistência a inseticidas. Assim, a identificação de espécies vetoras tem relevância epidemiológica, o que nem sempre é possível por critérios morfológicos. Métodos alternativos têm sido empregados para tal, como os que analisam regiões altamente conservadas do DNA ribossômico, variável entre as espécies, conhecidas como espaçadoras internas transcritas (ITS). Considera-se atualmente que o complexo Anopheles c seja composto por seis espécies: An. albitarsis s.s., An. oryzalimnetes, An. albitarsis F, An. marajoara, An. deaneorum, e An. janconnae. Destas, pelo menos as três últimas são incriminadas como vetores de malária na Amazônia brasileira. O objetivo deste estudo foi realizar identificação molecular de espécies do complexo An. albitarsis, por análise da seqüências do ITS2 do rDNA, com vistas a analisar sua importância na transmissão de malária nos municípios de Macapá, Amapá e Peixe-Boi, Pará, inclusive investigando pela primeira vez a ocorrência do An. albitarsis F nestas duas áreas epidemiologicamente distintas: a primeira com histórico de alto risco de transmissão de malária e a segunda não. O estudo foi realizado entre janeiro de 2009 e abril de 2010, e consistiu de capturas de anofelinos de 12 horas de duração (ecostofase) no peridomicílio. Todas as fêmeas coletadas foram morfologicamente identificadas e apenas os An. albitarsis s.l. tiveram cabeça e tórax separadas para análise da infecção natural por ELISA; ovários para análise de paridade e patas, asas e carcaça para identificação molecular. Em Macapá foram realizadas seis coletas, obtendo-se um total de 584 anofelinos, sendo 366 An. albitarsis s.l. (62,7%), 167 An. darlingi (28,6%), 33 An. triannulatus s.l (5,6%), 15 An. braziliensis (2,6%) e 3 An. nuneztovari (0,5%). Pela PCR foi possível visualizar a banda específica de An. marajoara em 320 espécimes dos An. albitarsis s.l testados. Do restante, 33 foram negativos e 13 amplificaram um fragmento de ~490 pb nos iniciadores empregados, não permitindo chegar ao diagnóstico específico. O An. marajoara apresentou características biológicas e comportamentais que ratificam sua importância epidemiológica na transmissão de malária em Macapá, tais como: ser a espécie mais prevalente, com maior proporção de fêmeas paridas (73,0%), e portanto com maiores chances de se infectarem com o plasmódio, ocorrer tanto na estação menos quanto na mais chuvosa, e apresentar atividade hematofágica durante toda a ecostofase, alem disso, foi encontrado naturalmente infectado por P. vivax e P. falciparum (taxa de infecção natural de 3,1%). Em Peixe-Boi, foram capturados 43 anofelinos: An. triannulatus s.l (20 espécimes, 46,5 %), An. albitarsis s.l. (13: 30,2 %), An. darlingi (8: 18,6%), e An. nuneztovari (2: 4,7%). Todos os An. albitarsis s.l. coletados foram identificados pela ITS2 como An. oryzalimnetes. Nenhum deles foi encontrado infectado pelos plasmódios testados, e a maioria das fêmeas era parida (84,6%). São necessários levantamentos entomológicos sistemáticos que analisem a importância deste anofelino na transmissão de malária na cidade. O An. albitarsis F não foi encontrado nas duas áreas estudadas. Nossos resultados contribuem para o entendimento da epidemiologia da malária na região Amazônica brasileira.

Distribuição espacial de criadouros de Aedes (Stegomyia) aegypti Linnaeus 1762 (Diptera: Culicidae) em pontos georreferenciados de dois bairros da cidade de Macapá-AP: área endêmica de dengue

O presente trabalho teve como objetivo estudar a distribuição espacial dos criadouros de Aedes (Stegomyia) aegypti Linnaeus 1762 Diptera: Culicidae) em pontos georreferenciados de dois bairros da cidade de Macapá-AP. Os espécimes foram coletados em dois períodos (seco e chuvoso) e analisados qualitativa e quantitativamente. Realizou-se mapeamento dos imóveis inspecionados, destacando-se aqueles com criadouros positivos para formas imaturas de A. aegypti, além de entrevistas com os residentes locais, a fim de se avaliar aspectos sócio-econômicos relacionados à ocorrência da espécie em questão. No bairro do Trem os depósitos móveis, detiveram 21,90% das larvas coletadas no período seco e 24,60% no período chuvoso; depósitos fixos 22,38% no período seco e 20,59% no período chuvoso; e depósitos removíveis 49,05% no período seco e 48,93% no período chuvoso. No Bairro Cidade Nova as fossas e depósitos de água para consumo, detiveram 26,79% e 18,66% no período seco respectivamente. No período chuvoso, os depósitos de água para consumo subiram para 34,16 %, as fossas se mantiveram inalteradas, sugerindo que esse último seja considerado um recipiente preferencial para a desova do mosquito. Constatou-se que o abastecimento de água encanada cobre 93% das residências do bairro do Trem, e 73% do bairro Cidade Nova, o qual não dispõe de rede de esgoto sanitário. No bairro do Trem houve variabilidade regular na distribuição dos criadouros nos dois períodos estudados. No bairro Cidade Nova o comportamento espacial apresentou uma tendência de variabilidade irregular, sendo possível caracterizar as áreas de risco existentes em relação ao tipo de criadouro. De modo geral, conclui-se que uma das grandes capacidades da análise de dados georeferenciados é a sua manipulação para produzir novas informações que contribuam para uma melhor gestão das medidas de controle.

Busca e classificação sistemática das proteínas oxigenases com ferro não hêmico em plantas

As proteínas oxigenases com ferro não hêmico compartilham um domínio conservado composto por oito histidinas, podem ser encontradas em organismos eucariotos e procariotos, e participam de importantes vias de biossíntese lipídica. Para compreender a relação evolutiva existente entre essas proteínas, foram realizadas análises comparativa e filogenética em procariotos e eucariotos que permitiram uma classificação dessa família, até então inexistente. A busca de seqüências resultou, após a curadoria, em uma coleção de 448 proteínas, pertencentes a 58 organismos previamente selecionados dentro dos principais taxa. O alinhamento múltiplo de seqüências gerado com a ferramenta MAFFT (BLOSUM 62; L-INS-i) mostrou a presença do domínio de histidinas com espaçamento conservado entre os motivos. A classificação das proteínas feita com o software CLANS gerou 28 grupos a partir da similaridade entre pares de seqüências. Dentre esses, 2 contêm seqüências que não tiveram similaridade com proteínas já caracterizadas e 48 seqüências não foram atribuídas a quaisquer dos grupos formados. As seqüências de plantas, representadas por 119 seqüências da coleção, foram distribuídas em 7 grupos correspondentes às funções C4 metilesterol monoxigenase, C5 esterol desaturase, ácido graxo hidroxilase, esfingolipídeo C4 monooxigenase, aldeído decarbonilase, β-caroteno hidroxilase e Acil-ACP desaturase. A análise filogenética, utilizando o método de máxima verossimilhança com a ferramenta PhyML, mostrou a formação de grupos bem definidos e que foram similares aos gerados por CLANS. Esses resultados começam a preencher a lacuna existente até o momento acerca da relação evolutiva e da classificação das oxigenases com ferro não hêmico. Além disso, sugerem que dentro dessa família ainda há proteínas com funções desconhecidas, reforçando a necessidade de realizar mais estudos de caracterização funcional das mesmas.