Non-Linear Unsteady Aerodynamic Response Approximation Using Multi-Layer Functionals

Non-linear functional representation of the aerodynamic response provides a convenient mathematical model for motion-induced unsteady transonic aerodynamic loads response, that accounts for both complex non-linearities and time-history effects. A recent development, based on functional approximation theory, has established a novel functional form; namely, the multi-layer functional. For a large class of non-linear dynamic systems, such multi-layer functional representations can be realised via finite impulse response (FIR) neural networks. Identification of an appropriate FIR neural network model is facilitated by means of a supervised training process in which a limited sample of system input-output data sets is presented to the temporal neural network. The present work describes a procedure for the systematic identification of parameterised neural network models of motion-induced unsteady transonic aerodynamic loads response. The training process is based on a conventional genetic algorithm to optimise the network architecture, combined with a simplified random search algorithm to update weight and bias values. Application of the scheme to representative transonic aerodynamic loads response data for a bidimensional airfoil executing finite-amplitude motion in transonic flow is used to demonstrate the feasibility of the approach. The approach is shown to furnish a satisfactory generalisation property to different motion histories over a range of Mach numbers in the transonic regime.

Testes para verificar a igualdade de parâmetros e a identidade de modelos de regressão não-linear em dados de experimento com delineamento em blocos casualizados

Considerou-se o ajustamento de equações de regressão não-linear e o teste da razão de verossimilhança, com aproximações pelas estatísticas qui-quadrado e F, para testar as hipóteses de igualdade de qualquer subconjunto de parâmetros e de identidade dos modelos para dados com repetições provenientes de experimento com delineamento em blocos completos casualizados. Concluiu-se que as duas aproximações podem ser utilizadas, mas a aproximação pela estatística F deve ser preferida, principalmente para pequenas amostras.

Atributos físicos de um Latossolo Vermelho correlacionados linear e espacialmente com a consorciação de guandu com milheto

O sistema cultivo mínimo, por possibilitar pouca movimentação de solo, menor número de operações agrícolas sem incorporação dos resíduos vegetais, apresenta vantagens em razão do menor custo de preparo e da redução das perdas de solo e água. No ano agrícola de 2006/2007, na Fazenda de Ensino e Pesquisa da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, SP, Brasil - FEIS/UNESP, situada nas condições do Cerrado Brasileiro, objetivou-se analisar a produtividade de massa de matéria seca da consorciação de forragem (guandu+milheto) (MSF), em função de atributos físicos do solo, tais como resistência à penetração (RP), umidade gravimétrica (UG), umidade volumétrica (UV) e densidade do solo (DS) nas profundidades de 0,0-0,10 m; 0,10-0,20 m e 0,20-0,30 m. Para tanto, foi instalado um ensaio, contendo 117 pontos amostrais, em um Latossolo Vermelho distroférrico, sob pivô central, numa área experimental de 1600 m² sob cultivo mínimo. A análise estatística constou de análise descritiva inicial dos atributos e análise das correlações lineares simples entre eles, e, finalmente, de análise geoestatística. Do ponto de vista da correlação espacial, o atributo que mais bem explica a produtividade de massa de matéria seca da consorciação é a densidade do solo na camada de 0,20-0,30 m, com uma correlação inversa, indicando que as espécies se desenvolvem bem em solos adensados.

Regressão linear com duplo truncamento na distribuição da variável dependente

Do problema do ajuste de uma regressão linear, quando a distribuição da variável dependente tem duplo truncamento, utilizando a função de máxima verossimilhança e um processo iterativo.

Análise multivariada: um exemplo usando modelo log-linear

Apresenta-se de forma resumida análise multivariada de dados categóricos, usando modelo log-linear para a situação de uma tabela de contingência 2 x 2 x 2.

Ordenação de populações em amplas classes de nível de saúde, segundo um indicador abrangente definido por uma função discriminante linear

Utilizando a função discriminante linear, propõe-se um indicador de nível de saúde abrangente de vários indicadores usuais, a saber: o coeficiente de mortalidade geral (CMG), indicador quantificado de Guedes (IG), esperança de vida ao nascer (EV), coeficiente de natalidade (CN), coeficiente de mortalidade infantil (CMI) e coeficiente de mortalidade por doenças transmissíveis (CMDT). Para a padronização dos dois últimos, foi proposta e utilizada uma população padrão mediana; para sua formação, cada grupo etário concorre com a mediana das percentagens de participação desse grupo na composição da população de cada um dos 44 países estudados. A análise crítica das equações de funções discriminantes obtidas com a técnica passo a 2895 2060 1000 passo ascendente (stepwise), mostrou que o valor: Z = 2895/CMI + 2060/CN + 1000/CMDTp, pode ser utilizado como indicador abrangente, permitindo a ordenação de países em amplas classes de nível de saúde.

Determinantes dos déficits ponderal e de crescimento linear de crianças menores de dois anos

OBJETIVO: Identificar os determinantes da desnutrição energético-protéica que ocasionam déficits ponderal e de crescimento linear em crianças. MÉTODOS: Estudo transversal envolvendo 1.041 crianças (menores de dois anos de idade) de 10 municípios do Estado da Bahia, de 1999 a 2000. Utilizou-se a técnica de regressão logística e estratégia da abordagem hierárquica para identificar os fatores associados ao estado antropométrico. RESULTADOS: O modelo final para déficit no crescimento linear revelou como determinante básico: a posse de dois ou menos equipamentos domésticos (OR=2,9; IC 95%: 1,74-4,90) e no nível subjacente, a ausência de consulta pré-natal (OR=2,7; IC 95%: 1,47-4,97); entre os determinantes imediatos o baixo peso ao nascer (<2.500 g) (OR=3,6; IC 95%: 1,72-7,70) e relato de hospitalização nos 12 meses anteriores à entrevista (OR=2,4; IC 95%: 1,42-4,10). Fatores determinantes no déficit ponderal nos níveis básico, subjacente e imediato foram, respectivamente: a renda mensal per capita inferior a ¼ do salário-mínimo (OR=3,4; IC 95%: 1,41-8,16), a ausência de pré-natal (OR=2,1; IC 95%: 1,03-4,35), e o baixo peso ao nascer (OR=4,8; IC 95%: 2,00-11,48). CONCLUSÕES: Os déficits ponderal e linear das crianças foram explicados pela intermediação entre as precárias condições materiais de vida e o restrito acesso ao cuidado com a saúde e a carga de morbidade. Intervenções que melhorem as condições de vida e ampliem o acesso às ações do serviço de saúde são estratégias que caminham na busca da eqüidade em saúde e nutrição na infância.

Aplicação de regressão linear para correção de dados dietéticos

OBJETIVO: Estratégias metodológicas vêm sendo desenvolvidas para minimizar o efeito do erro de medida da dieta. O objetivo do estudo foi descrever a aplicação de uma estratégia para correção da informação dietética pelo erro de medida. MÉTODOS: Foram obtidos dados de consumo alimentar pela aplicação do Questionário de Freqüência Alimentar a 79 adolescentes do Município de São Paulo em 1999. Os dados dietéticos obtidos foram corrigidos por meio de regressão linear, após o ajuste pela energia usando-se o método dos resíduos. O método de referência utilizado foi o recordatório de 24 horas, aplicado em três momentos distintos. RESULTADOS: Os valores corrigidos aproximaram-se dos valores de referência. O fator de correção lambda foi de 0,89 para energia. Para os macronutrientes, os fatores foram de 0,41; 0,22 e 0,20, para carboidratos, lipídios e proteínas, respectivamente. CONCLUSÕES: As médias e desvios-padrão dos valores corrigidos denotam que houve uma correção do erro de medida. Apesar disso, debate-se o desempenho desses métodos, que são notoriamente imperfeitos quando seus pressupostos teóricos não são atendidos, o que é comum nos estudos da dieta que usam instrumentos de medida baseados no relato dos indivíduos.

Principal components and generalized linear modeling in the correlation between hospital admissions and air pollution

OBJECTIVE To analyze the association between concentrations of air pollutants and admissions for respiratory causes in children. METHODS Ecological time series study. Daily figures for hospital admissions of children aged < 6, and daily concentrations of air pollutants (PM10, SO2, NO2, O3 and CO) were analyzed in the Região da Grande Vitória, ES, Southeastern Brazil, from January 2005 to December 2010. For statistical analysis, two techniques were combined: Poisson regression with generalized additive models and principal model component analysis. Those analysis techniques complemented each other and provided more significant estimates in the estimation of relative risk. The models were adjusted for temporal trend, seasonality, day of the week, meteorological factors and autocorrelation. In the final adjustment of the model, it was necessary to include models of the Autoregressive Moving Average Models (p, q) type in the residuals in order to eliminate the autocorrelation structures present in the components. RESULTS For every 10:49 μg/m3 increase (interquartile range) in levels of the pollutant PM10 there was a 3.0% increase in the relative risk estimated using the generalized additive model analysis of main components-seasonal autoregressive – while in the usual generalized additive model, the estimate was 2.0%. CONCLUSIONS Compared to the usual generalized additive model, in general, the proposed aspect of generalized additive model − principal component analysis, showed better results in estimating relative risk and quality of fit.

Longitudinal comparison between plasma and seminal HIV-1 viral loads during antiretroviral treatment

This study was designed to investigate the impact of anti-retroviral therapy on both plasma and seminal HIV-1 viral loads and the correlation between viral loads in these compartments after treatment. Viral load, CD4+ and CD8+ T-cell counts were evaluated in paired plasma and semen samples from 36 antiretroviral therapy-naïve patients at baseline and on days 45, 90, and 180 of treatment. Slopes for blood and seminal viral loads in all treated patients were similar (p = 0.21). Median HIV-1 RNA titers in plasma and semen at baseline were 4.95 log10 and 4.48 log10 copies/ml, respectively. After 180 days of therapy, the median viral load declined to 3.15 log10 copies/ml (plasma) and 3.2 log10 copies/ml (semen). At this timepoint 22 patients presented HIV-1 viral load below 400 copies/ml in either plasma or semen, but only 9 had viral loads below 400 copies/ml in both compartments.

A complete molecular biology assay for hepatitis C virus detection, quantification and genotyping

Introduction Molecular biology procedures to detect, genotype and quantify hepatitis C virus (HCV) RNA in clinical samples have been extensively described. Routine commercial methods for each specific purpose (detection, quantification and genotyping) are also available, all of which are typically based on polymerase chain reaction (PCR) targeting the HCV 5′ untranslated region (5′UTR). This study was performed to develop and validate a complete serial laboratory assay that combines real-time nested reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) and restriction fragment length polymorphism (RFLP) techniques for the complete molecular analysis of HCV (detection, genotyping and viral load) in clinical samples. Methods Published HCV sequences were compared to select specific primers, probe and restriction enzyme sites. An original real-time nested RT-PCR-RFLP assay was then developed and validated to detect, genotype and quantify HCV in plasma samples. Results The real-time nested RT-PCR data were linear and reproducible for HCV analysis in clinical samples. High correlations (> 0.97) were observed between samples with different viral loads and the corresponding read cycle (Ct - Cycle threshold), and this part of the assay had a wide dynamic range of analysis. Additionally, HCV genotypes 1, 2 and 3 were successfully distinguished using the RFLP method. Conclusions A complete serial molecular assay was developed and validated for HCV detection, quantification and genotyping.

Mapeamento do uso e cobertura da terra a partir da segmentação e classificação de imagens-fração solo, sombra e vegetação derivadas do modelo linear de mistura aplicado a dados do sensor TM/Landsat5, na região do reservatório de Tucuruí - PA

Técnicas de sensoriamento remoto são fundamentais para o monitoramento das mudanças de uso da terra, principalmente em áreas extensas como a Amazônia. O mapeamento de uso da terra, geralmente é realizado por métodos de classificação manual ou digital pixel a pixel, os quais consomem muito tempo. Este estudo aborda a aplicação do modelo linear de mistura em uma imagem Landsat-TM segmentada para o mapeamento das classes de uso da terra na região do reservatório de Tucuruí-PA para os anos de 1996 e 2001.

Detecção de cicatrizes de áreas queimadas baseada no modelo linear de mistura espectral e imagens índice de vegetação utilizando dados multitemporais do sensor MODIS/TERRA no estado do Mato Grosso, Amazônia brasileira

O objetivo desta pesquisa foi avaliar os dados do sensor MODIS para detectar e monitorar cicatrizes de áreas recém queimadas. Utilizamos imagens da reflectância de superfície do sensor MODIS: produto MOD09 (dia 5 de outubro) e produto MOD13A1 (meses de outubro e novembro). Foi avaliada também uma série temporal de um ano dos índices de vegetação (IV) EVI e NDVI (produto MOD13A1). Uma imagem do sensor ETM+ (dia 5 de outubro) foi utilizada como base para a delimitação dos polígonos amostrais e avaliação dos dados MODIS devido a sua melhor resolução espacial. A metodologia focou na aplicação do modelo linear de mistura espectral nas imagens reflectância para a geração das imagens fração sombra. Análises de regressão foram efetuadas para comparação entre o percentual de sombra derivado da imagem ETM+ e das imagens MODIS. As alterações multitemporais nas imagens IV foram avaliadas com base no teste de Tukey. Os resultados mostraram que a imagem fração sombra gerada a partir do produto MOD09 apresentou um R² = 0,66 (p < 0,01) em relação aos dados ETM+. Para as imagens do produto MOD13A1 não foram identificadas relações significativas. Os IV dentro dos mesmos polígonos apresentaram uma variação sazonal durante o ano. No entanto, não houve uma diminuição significativa dos valores destes índices nos meses onde foram observadas as cicatrizes de áreas recém queimadas. Portanto, o produto MOD09 mostrou-se mais eficiente que o produto MOD13A1 para a detecção de cicatrizes de áreas recém queimadas. A análise multitemporal dos IV sugeriu que não foi possível detectar este mesmo padrão na área de estudo.