Um Modelo Fuzzy Comportamental para análise de sobre-reação e sub-reação no mercado de ações brasileiro

Neste artigo, são apresentados testes empíricos para a investigação de ocorrência de fenômenos de sobre-reação e sub-reação no mercado de ações brasileiro. Para esses testes, é proposto um modelo baseado na teoria de conjuntos Fuzzy, que possui forte relação com as heurísticas de representatividade e ancoramento, estabelecidas na teoria de finanças comportamentais. O modelo proposto é empregado para a formação de carteiras e utiliza indicadores financeiros de companhias abertas. Para as análises são utilizados dois conjuntos de ações, um do setor de petróleo e petroquímica e outro do setor têxtil, com indicadores financeiros relativos ao período de 1994 a 2005.

UM MODELO FUZZY-DEA-GAME PARA ESTRATÉGIAS DE PRODUÇÃO SOB INCERTEZA

Este trabalho desenvolve um novo modelo Fuzzy-DEA-Game (FDG) para apoiar o estabelecimento de estratégias de produção. Esse modelo combina a Análise Envoltória de Dados (DEA) com conceitos da Teoria dos Conjuntos Fuzzy e do Jogo da Barganha de Nash. O modelo permite uma avaliação da eficiência produtiva e econômica dos produtos, o que pode resultar num portfólio de produtos mais rentáveis e de interesse do mercado consumidor. O modelo foi aplicado em uma empresa do segmento de energia. Os resultados obtidos com a aplicação do modelo FDG mostraram-se aderentes à realidade da empresa estudada e forneceram metas para a redução dos níveis de recursos (entradas) necessários para a fabricação dos produtos e para aumento dos níveis de resultados (saídas) oriundos da comercialização desses produtos. Como resultado adicional importante, o modelo FDG permitiu a identificação dos produtos do portfólio que são mais sensíveis à ocorrência de incerteza.

Fuzzy linguistic model for evaluating the risk of neonatal death

OBJECTIVE: To introduce a fuzzy linguistic model for evaluating the risk of neonatal death. METHODS: The study is based on the fuzziness of the variables newborn birth weight and gestational age at delivery. The inference used was Mamdani's method. Neonatologists were interviewed to estimate the risk of neonatal death under certain conditions and to allow comparing their opinions and the model values. RESULTS: The results were compared with experts' opinions and the Fuzzy model was able to capture the expert knowledge with a strong correlation (r=0.96). CONCLUSIONS: The linguistic model was able to estimate the risk of neonatal death when compared to experts' performance.

Lógica fuzzy e regressão logística na decisão para prática de cintilografia das paratiróides

OBJETIVO: Desenvolver e comparar dois modelos matemáticos, um deles baseado em regressão logística e o outro em teoria de conjuntos fuzzy, para definir a indicação para a realização do exame cintilográfico a partir de resultados dos exames laboratoriais. MÉTODOS: Foram identificados 194 pacientes que tiveram cálcio e paratormônio séricos medidos a partir da base de registros de cintilografia de paratiróides realizadas em laboratório de diagnóstico de São Paulo, no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2004. O modelo de regressão logística foi desenvolvido utilizando-se o software SPSS e o modelo fuzzy, o Matlab. A performance dos modelos foi comparada utilizando-se curvas ROC. RESULTADOS: Os modelos apresentaram diferenças estatisticamente significantes (p=0,026) nos seus desempenhos. A área sob a curva ROC do modelo de regressão logística foi de 0,862 (IC 95%: 0,811-0,913) e do modelo de lógica fuzzy foi 0,887 (IC 95%: 0,840-0,933). Este último destacou-se como particularmente útil porque, ao contrário do modelo logístico, mostrou capacidade de utilizar informações de paratormônio em intervalo em que os valores de cálcio mostraram-se pouco discriminantes. CONCLUSÕES: O modelo matemático baseado em teoria de conjuntos fuzzy pareceu ser mais adequado do que o baseado em regressão logística como método para decisão da realização de cintilografia das paratiróides. Todavia, sendo resultado de um exercício metodológico, inferências sobre o comportamento do objeto podem ser impróprias, dada a não representatividade populacional dos dados.

Ciclo de vida organizacional pautado no modelo de Lester, Parnell e Carraher (2003) e na lógica fuzzy: classificação de empresas de um segmento industrial de Santa Catarina

Neste estudo, objetiva-se identificar os estágios do ciclo de vida organizacional pautados no modelo de Lester, Parnell e Carraher (2003) das empresas do segmento industrial de máquinas, aparelhos e materiais elétricos do estado de Santa Catarina. Pesquisa descritiva, com abordagem quantitativa, foi realizada por meio de levantamento com aplicação de questionário aos gestores das empresas. A população constituiu-se das 264 empresas desse segmento econômico, listadas na Secretaria da Fazenda do Estado de Santa Catarina, e a amostra não aleatória das 40 empresas que responderam a pesquisa. As variáveis de identificação dos estágios de ciclo de vida utilizadas no questionário foram extraídas de Lester, Parnell e Carraher (2003). Os dados da pesquisa foram submetidos à técnica estatística denominada lógica fuzzy. Os resultados da pesquisa demonstraram que 57,5% das empresas foram classificadas no estágio do nascimento, 15% do, 7,5% da Maturidade, 10% do rejuvenescimento e 10% do declínio. Concluiu-se que determinados estágios do ciclo de vida organizacional estão próximos uns dos outros e que não se pode perceber claramente uma progressão determinista nas fases do ciclo de vida, como uma sequência única, definitiva e irreversível, no sentido tradicional biológico.

Proposta de reconhecimento de padrão de conforto em clientes com pênfigo vulgar utilizando a Lógica Fuzzy

Propuesta de reconocimiento del estándar de comodidad en clientes con pénfigo vulgar utilizando la Lógica FuzzyO objetivo é propor a Lógica Fuzzy para reconhecimento de padrões de conforto de pessoas submetidas a uma tecnologia de cuidar em Enfermagem por apresentarem pênfigo vulgar, uma doença cutâneo-mucosa rara que acomete principalmente adultos. A proposta aplicável em métodos experimentais com sujeitos submetidos à comparação quali-quantitativa (taxonomia/pertinência) do padrão de conforto antes e depois da intervenção. Requer o registro em escala cromática correspondente à intensidade de cada atributo: dor; mobilidade e comprometimento da autoimagem. As regras Fuzzy estabelecidas pela máquina de inferência definem o padrão de conforto em desconforto máximo, mediano e mínimo, traduzindo a eficácia dos cuidados de Enfermagem. Apesar de pouco utilizada na área de Enfermagem, essa lógica viabiliza pesquisas sem dimensionamento a priori do número de sujeitos em função da estimação de parâmetros populacionais. Espera-se avaliação do padrão de conforto do cliente com pênfigo diante da tecnologia aplicada de forma personalizada, conduzindo a avaliação global.

Fuzzy logic applied to the modeling of water dynamics in an Oxisol in northeastern Brazil

Modeling of water movement in non-saturated soil usually requires a large number of parameters and variables, such as initial soil water content, saturated water content and saturated hydraulic conductivity, which can be assessed relatively easily. Dimensional flow of water in the soil is usually modeled by a nonlinear partial differential equation, known as the Richards equation. Since this equation cannot be solved analytically in certain cases, one way to approach its solution is by numerical algorithms. The success of numerical models in describing the dynamics of water in the soil is closely related to the accuracy with which the water-physical parameters are determined. That has been a big challenge in the use of numerical models because these parameters are generally difficult to determine since they present great spatial variability in the soil. Therefore, it is necessary to develop and use methods that properly incorporate the uncertainties inherent to water displacement in soils. In this paper, a model based on fuzzy logic is used as an alternative to describe water flow in the vadose zone. This fuzzy model was developed to simulate the displacement of water in a non-vegetated crop soil during the period called the emergency phase. The principle of this model consists of a Mamdani fuzzy rule-based system in which the rules are based on the moisture content of adjacent soil layers. The performances of the results modeled by the fuzzy system were evaluated by the evolution of moisture profiles over time as compared to those obtained in the field. The results obtained through use of the fuzzy model provided satisfactory reproduction of soil moisture profiles.

Espectros Vis-NIR do Solo e Fuzzy K-Médias Aplicados na Delimitação de Unidades de Mapeamento de Solos em Topossequências

RESUMO O conhecimento dos solos é cada vez mais importante para que o uso dele seja realizado corretamente na agropecuária, no crescimento urbano, na conservação dos recursos naturais, entre outros. Entretanto, verifica-se carência de profissionais qualificados para a caracterização e os mapeamentos pedológicos, particularmente em escalas de maior detalhamento. Essa carência, aliada aos avanços das ferramentas computacionais e do sensoriamento remoto, promoveu o surgimento do Mapeamento Digital de Solos (MDS), que busca auxiliar e agilizar as atividades de levantamento pedológico. Assim, este trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de delimitaçao de unidades de solos em topossequências por meio do comportamento espectral dos solos no comprimento de onda do Visível-Infravermelho Próximo (Vis-NIR). A metodologia espectral consistiu na obtenção das curvas espectrais dos solos por meio do espectrorradiômetro FieldSpecPro e da redução do número de informações espectrais por meio da análise de Componentes Principais, seguida de agrupamento das amostras mediante método fuzzy k-médias. Foram selecionadas cinco topossequências com pontos equidistantes de 30 m para caracterizar as classes de solos e amostragens. Foram descritas oito classes de solos distintas, que tiveram caracterização detalhada e classificação em perfis pedológicos. No restante dos pontos, a caracterização das classes de solos foi feita com base na classificação dos solos realizada nos perfis pedológicos, com coleta de amostras por meio de tradagens nas profundidades de 0,00-0,20 e 0,80-1,00 m, perfazendo o total de 162 amostras ao longo das cinco topossequências. As amostras foram analisadas pelas metodologias convencional e espectral, para que os resultados pudessem ser comparados e avaliados. Dessa forma, foram realizadas análises morfológicas, físicas (textura) e químicas nas amostras de solo. Das cinco topossequências estudadas, os resultados foram satisfatoriamente semelhantes; alguns solos não foram perfeitamente individualizados pela metodologia espectral, em razão da grande semelhança em seus comportamentos espectrais, como demonstrado pelo Latossolo Vermelho Férrico e Nitossolo Vermelho Férrico. A metodologia espectral foi capaz de diferenciar solos com resposta espectral distinta e estabelecer limites nas topossequências, apresentando grande potencial para ser implementada em levantamentos pedológicos.

Estimativa das condições de conforto térmico para avicultura de postura usando a teoria dos conjuntos Fuzzy

Neste trabalho, foi utilizada uma ferramenta matemática promissora na análise de sistemas e/ou processos, particularmente na área de produção animal. Essa ferramenta é a desenvolvida segundo a abordagem da teoria dos Conjuntos Fuzzy e, neste caso específico, permitiu a análise da composição das variáveis climáticas independentes, como temperatura de bulbo seco e umidade relativa do ar, que influenciam na variável dependente denominada conforto térmico das aves. Foi realizada a construção de regras baseadas na intuição humana, segundo o conhecimento de especialistas da área, a partir do que é possível simular cenários distintos para o suporte à decisão de construção de galpões para abrigo a animais. Neste trabalho, foi estimado o conforto térmico para alojamento de aves poedeiras em produção. Os resultados foram analisados, usando-se o ambiente de computação científica MATLAB 6.5, o que pode ser realizado iterativamente a cada cenário gerado. Com base nos resultados obtidos, pode-se analisar as condições de conforto para distintas composições das variáveis de entrada.

Uso da lógica fuzzy na caracterização do ambiente produtivo para matrizes gestantes

O objetivo desta pesquisa consistiu na avaliação do ambiente de alojamento, estimando as condições favoráveis ao melhor desempenho de matrizes gestantes. O experimento foi realizado no período compreendido entre 4-1 e 11-3-2005, em propriedade de produção industrial de suínos, localizada no município de Elias Fausto - SP. A pesquisa foi desenvolvida no setor de gestação, com 24 matrizes primíparas, 12 fêmeas alojadas em baias individuais (T1) e 12 em baias coletivas (T2). O trabalho foi dividido em duas etapas, em função da forma de avaliação dos dados: análise bioclimática e da qualidade do ar, e estimativa dos padrões de conforto térmico ambiental. As variáveis bioclimáticas T (ºC), UR (%), Tgn (ºC) e fisiológicas, taxa respiratória (mov min-1) e temperatura retal (ºC) apontam o sistema de confinamento em baias coletivas como o que possibilitou melhor condicionamento térmico natural às matrizes em gestação. O uso da teoria dos conjuntos fuzzy permitiu que se fizesse inferência entre os dados resultantes do trabalho experimental com os estabelecidos pela literatura, por intermédio de base de regras, para a determinação do conforto ambiental aplicado a matrizes na fase de gestação.

Sistema fuzzy para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas

Entender o comportamento e suas pequenas variações decorrentes das mudanças do ambiente térmico e desenvolver modelos que simulem o bem-estar a partir de respostas das aves ao ambiente constituem o primeiro passo para a criação de um sistema de monitoramento digital de aves em galpões de produção. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema de suporte à decisão com base na teoria dos conjuntos fuzzy para a estimativa do bem-estar de matrizes pesadas em função de frequências e duração dos comportamentos expressos pelas aves. O desenvolvimento do sistema passou por cinco etapas distintas: 1) organização dos dados experimentais; 2) apresentação dos vídeos em entrevista com "especialista"; 3) criação das funções de pertinência com base nas entrevistas e na revisão da literatura; 4) simulação de frequências de ocorrências e tempos médios de expressão dos comportamentos classificados como indicadores de bem-estar utilizando equações de regressão obtidas na literatura, e 5) construção das regras, simulação e validação do sistema. O sistema fuzzy desenvolvido estimou satisfatoriamente o bem-estar de matrizes pesadas, tendo na sua última versão, com maior número de regras, acertado 77,8% dos dados experimentais, comparados com as respostas esperadas por um especialista. O sistema pode ser utilizado como instrumento matemático-computacional para apoiar decisões em galpões de produção de matrizes pesadas.

Índice fuzzy de conforto térmico para frangos de corte

A estimativa de conforto térmico na avicultura moderna é importante para que sistemas de climatização possam ser acionados no tempo correto, diminuindo perdas e aumentando rendimentos. Embora a literatura corrente apresente alguns índices de conforto térmico, que são aplicados para essa estimativa, estes são baseados apenas em condições do ambiente térmico e não consideram fatores importantes inerentes aos animais, tais como genética e capacidade de aclimatação, provendo, geralmente, uma estimativa inadequada do conforto térmico das aves. Este trabalho desenvolveu o Índice Fuzzy de Conforto Térmico (IFCT), com o intuito de estimar o conforto térmico de frangos de corte, considerando que o mecanismo usado pelas aves para perda de calor em ambientes fora da zona termoneutra é a vasodilatação periférica, que aumenta a temperatura superficial, e que pode ser usada como indicador do estado de conforto. O IFCT foi desenvolvido a partir de dois experimentos, que proporcionaram 108 cenários ambientais diferentes. Foram usadas imagens termográficas infravermelhas, para o registro dos dados de temperaturas superficiais das penas e da pele, e o grau de empenamento das aves. Para os mesmos cenários de ambiente térmico observados nos experimentos, foram comparados os resultados obtidos usando o IFCT e o Índice de Temperatura e Umidade (ITU). Os resultados validaram o IFCT para a estimativa do conforto térmico de frangos de corte, sendo específico na estimativa de condições de perigo térmico, usual em alojamentos em países de clima tropical. Essa característica é desejável em modelos que estimem o bem-estar térmico de frangos de corte, pois situações classificadas como perigo acarretam no dispêndio de recursos para evitar perdas produtivas.

Application of fuzzy logic for the evaluation of livestock slaughtering

The fuzzy logic admits infinite intermediate logical values between false and true. With this principle, it developed in this study a system based on fuzzy rules, which indicates the body mass index of ruminant animals in order to obtain the best time to slaughter. The controller developed has as input the variables weight and height, and as output a new body mass index, called Fuzzy Body Mass Index (Fuzzy BMI), which may serve as a detection system at the time of livestock slaughtering, comparing one another by the linguistic variables "Very Low", "Low", "Average ", "High" and "Very High". For demonstrating the use application of this fuzzy system, an analysis was made with 147 Nellore beeves to determine Fuzzy BMI values for each animal and indicate the location of body mass of any herd. The performance validation of the system was based on a statistical analysis using the Pearson correlation coefficient of 0.923, representing a high positive correlation, indicating that the proposed method is appropriate. Thus, this method allows the evaluation of the herd comparing each animal within the group, thus providing a quantitative method of farmer decision. It was concluded that this study established a computational method based on fuzzy logic that mimics part of human reasoning and interprets the body mass index of any bovine species and in any region of the country.

Procedimento fuzzy aplicado à avaliação da insalubridade em atividades agrícolas

Diante do alto grau de mecanização a que as atividades agrícolas estão sendo submetidas, objetivou-se, com esta pesquisa, desenvolver um modelo fuzzy capaz de avaliar e classificar o nível de insalubridade em diversos ambientes de trabalho. O modelo desenvolvido tem como variáveis de entrada: o índice de bulbo úmido e temperatura de globo (IBUTG, °C), o nível de ruído (dBA), a taxa de metabolismo (W m-2) e o tempo de descanso (%) e, como variável de saída, o índice de bem-estar humano (IBEH). O método de inferência utilizado foi o de Mandani e, na defuzificacão, utilizou-se o método do centro de gravidade. O sistema de regras foi desenvolvido com base nas combinações das variáveis de entrada. Foram definidas 400 regras com pesos iguais a 1, sendo que, na elaboração das regras, um especialista da área foi consultado. Foram utilizados dados de campo visando a testar o sistema desenvolvido, e os resultados mostraram que a modelagem proposta é uma ferramenta promissora na determinação do IBEH, apresentando tempo de descanso ideal variando de 64,2% (motosserra, próximo ao ouvido do operador) até 25% (derriçadora, 20 m de distância do operador), sendo que, diante de um cenário predefinido do ambiente térmico e acústico, foi possível determinar o grau de bem-estar humano e o tempo de descanso ideal para cada equipamento avaliado.

Sistema fuzzy para predição do desempenho produtivo de frangos de corte de 1 a 21 dias de idade

Um sistema de inferência fuzzy foi desenvolvido baseado em dados da literatura para predição do consumo de ração, ganho de peso e conversão alimentar de frangos de corte com idade variando de 1 a 21, dias submetidos a diferentes condições térmicas. O sistema fuzzy foi estruturado com base em três variáveis de entrada: idade das aves (semanas), temperatura (°C) e umidade relativa (%) ambientes, sendo que as variáveis de saída consideradas foram: ganho de peso, consumo de ração e conversão alimentar. A inferência foi realizada por meio do método de Mamdani, que consistiu na elaboração de 45 regras e a defuzzificação por meio do método do Centro de Gravidade. Com base nos resultados, ao se compararem os dados da literatura com os obtidos pelo sistema fuzzy proposto, verificou-se desempenho satisfatório na predição das variáveis respostas, com R² da ordem de 0,995; 0,998 e 0,976, respectivamente. O ganho de peso predito pela lógica fuzzy foi validado com dados experimentais de campo, no qual se obteve R² = 0,975, apresentando grande potencial de uso em sistemas de climatização automatizado.