Institucionalização cognitiva e social da Organização e Representação do Conhecimento na Ciência da Informação no Brasil

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O conceito aboutness na organização e representação do conhecimento

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aspectos éticos em representação do conhecimento: em busca do diálogo entre Antonio Garcia Gutiérrez, Michèle Hudon e Clare Beghtol

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise do comportamento informacional de pós-graduandos surdos: subsídios teórico-práticos para a organização e representação do conhecimento

Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

A organização do conhecimento e a representação do conhecimento no domínio da arquivística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aspectos éticos em representação do conhecimento em temáticas relativas à homossexualidade masculina: uma análise da precisão em linguagens de indexação brasileiras

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A representação da informação em prontuários de pacientes de hospitais universitários: uma análise à luz da teoria comunicativa da terminologia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudos éticos em representação do conhecimento: uma análise da questão feminina em linguagens documentais brasileiras

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Representação das necessidades de informação na organização da informação: uma análise de modelos teóricos de busca

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uma contribuição da teoria literária para a análise de conteúdo de imagens publicitárias do fim do século XIX e primeira metade do século XX, contemplando aspectos da natureza brasileira

Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

O tratamento temático da informação em abordagem sociocultural: diretrizes para definição de política de indexação em bibliotecas universitárias

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Bias na Representação de Assunto: Uma Discussão de Oposições Binárias nos Functional Requirements for Subject Authority Data (FRSAD)

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

O processo de institucionalização sociocognitiva do domínio de Organização do Conhecimento a partir dos trabalhos científicos dos congressos da ISKO

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos de representação do conhecimento em sistemas especialistas e critérios para aplicação e validação

Esta dissertação é fruto de pesquisas, estudos e testes sobre os modelos de representação do conhecimento e os instrumentos utilizados na construção de sistemas especialistas. Visando estabelecer critérios que permitam, a partir da definição das estruturas do conhecimento de um determinado domínio, elaborar um modelo de representação do conhecimento adequado a esse domínio e, também, escolher o instrumento de desenvolvimento e implementação (uma linguaguem ou shell) mais adequado à aplicação em consideração

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.