Utilização de análise de agrupamento na caracterização do perfil agrícola e climático da região sudeste do Estado de Mato Grosso

The multivariate analysis grouping was used to characterize the productive and climate profile of southeastern of Mato Grosso state. This technique allowed the junction of similar micro regions from characteristics of productivity and climatic, without the need for the assumption of the number or structure of the groups. Cluster analysis allowed the design of a mosaic of spatial heterogeneity regions. It established different profiles in the composition of groups, joining the more traditional in the culture of a species, or more productive, or those for the development of a particular culture. The results obtained by estimation of the climatic parameters and the multivariate procedures enabled the provision of systematic information that will allow farmers to better decision-making on the competitiveness and maintaining the flow of investment in agricultural sector southeastern Mato Grosso.

Algoritmos de aprendizado semi-supervisionado baseados em grafos aplicados na bioinformática

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

Classificação de anomalias e redução de falsos positivos em sistemas de detecção de intrusão baseados em rede utilizando métodos de agrupamento

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Métodos de agrupamento em estudo de divergência genética de pimentas

O objetivo deste trabalho foi comparar três métodos para determinação do número de grupos em estudos com aplicação de métodos hierárquicos de agrupamentos, baseando-se em dados obtidos a partir da caracterização de acessos de Capsicum, de modo a identificar aquele com maior poder de discriminação. Os métodos de Mojena, de Tocher e o método RMSSTD foram aplicados com a finalidade de determinar o número ideal de grupos formados na fase final do procedimento de agrupamento com o método UPGMA. Foram analisados 49 acessos da espécie Capsicum chinense do Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa, em relação a dez características morfológicas com o intuito de identificar e agrupar os acessos mais similares, tornando possível a seleção de genótipos superiores, ou seja, com as características comerciais de interesse. Os resultados mostraram que o método RMSSTD permitiu concluir sobre a existência de sete grupos, evidenciando um maior poder de discriminação para este método, em relação ao método de otimização de Tocher e ao método de Mojena, que formaram respectivamente, quatro e três grupos.

Algoritmos evolutivos e modelo HP para predição de estruturas de proteínas

Predição de estruturas de proteínas (PSP) é um problema computacionalmente complexo. Modelos simplificados da molécula proteica (como o Modelo HP) e o uso de Algoritmos Evolutivos (AEs) estão entre as principais técnicas investigadas para PSP. Entretanto, a avaliação de uma estrutura representada pelo Modelo HP considera apenas o número de contatos hidrofóbicos, não possibilitando distinguir entre estruturas com o mesmo número de contatos hidrofóbicos. Neste trabalho, é apresentada uma nova formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP. Duas métricas são avaliadas: o número de contatos hidrofóbicos e a distância entre os aminoácidos hidrofóbicos, as quais são tratados pelo AE Multiobjetivo em Tabelas (AEMT). O algoritmo mostrou-se rápido e robusto.

Estudio de la optimización del tráfico rodado mediante el ajuste de los ciclos de semáforos por algoritmos genéticos en dispositivos de computación paralela usando modelización discreta : ejemplos de aplicación

Tecnologías de la Información y sus Aplicaciones

Algoritmos de desrefinamiento en mallados estructurados bidimensionales

Programa de doctorado en el método de los elementos finitos en la Ingeniería

Algoritmos evolutivos y preferencia del decisor aplicados a problemas de optimización multiobjetivos discretos

Programa de Doctorado: Tecnología Industrial

Algoritmos genéticos aplicados a la diagnosis espectroscópica en plasmas de fusión

Este trabajo expone el desarrollo de un método basado en algoritmos genéticos para realizar diagnosis espectroscópica de plasmas de interés en el área de la fusión nuclear por confinamiento inercial.

Nuevos algoritmos de localización, seguimiento e identificación de fuentes en escenarios con agrupaciones de sensores concentradas y distribuidas

Eliminadas las páginas en blanco del pdf

La optimización mediante algoritmos genéticos del proceso de deslastre y reposición de carga

[ES] La satisfacción de los consumidores de electricidad está muy correlacionada con las frecuencias de las interrupciones del suministro de energía eléctrica y con la duración de las mismas. Actualmente los deslastres de potencia, entendiendo éstos como el conjunto de cortes de suministro de energía eléctrica en ciertas zonas por causa de fallos imprevistos en el sistema eléctrico, se realizan con relés de subfrecuencia mediante criterios de cortes fijos. Este proyecto de investigación propone nuevas pautas de actuación para deslastrar y reponer, enmarcadas de forma no tan rígida y acorde al estado del sistema en cada momento.