The web of connections between tourism companies: Structure and dynamics

Tourism destination networks are amongst the most complex dynamical systems, involving a myriad of human-made and natural resources. In this work we report a complex network-based systematic analysis of the Elba (Italy) tourism destination network, including the characterization of its structure in terms of several traditional measurements, the investigation of its modularity, as well as its comprehensive study in terms of the recently reported superedges approach. In particular, structural (the number of paths of distinct lengths between pairs of nodes, as well as the number of reachable companies) and dynamical features (transition probabilities and the inward/outward activations and accessibilities) are measured and analyzed, leading to a series of important findings related to the interactions between tourism companies. Among the several reported results, it is shown that the type and size of the Companies influence strongly their respective activations and accessibilities, while their geographical position does not seem to matter. It is also shown that the Elba tourism network is largely fragmented and heterogeneous, so that it could benefit from increased integration. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.

ANFIS BASED MODELS FOR ACCESSING QUALITY OF WIKIPEDIA ARTICLES

Wikipedia is a free, web-based, collaborative, multilingual encyclopedia project supported by the non-profit Wikimedia Foundation. Due to the free nature of Wikipedia and allowing open access to everyone to edit articles the quality of articles may be affected. As all people don’t have equal level of knowledge and also different people have different opinions about a topic so there may be difference between the contributions made by different authors. To overcome this situation it is very important to classify the articles so that the articles of good quality can be separated from the poor quality articles and should be removed from the database. The aim of this study is to classify the articles of Wikipedia into two classes class 0 (poor quality) and class 1(good quality) using the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) and data mining techniques. Two ANFIS are built using the Fuzzy Logic Toolbox [1] available in Matlab. The first ANFIS is based on the rules obtained from J48 classifier in WEKA while the other one was built by using the expert’s knowledge. The data used for this research work contains 226 article’s records taken from the German version of Wikipedia. The dataset consists of 19 inputs and one output. The data was preprocessed to remove any similar attributes. The input variables are related to the editors, contributors, length of articles and the lifecycle of articles. In the end analysis of different methods implemented in this research is made to analyze the performance of each classification method used.

Expert system to calculate the cofficient of friction : an approach to enhance traffic safety

Friction plays a key role in causing slipperiness as a low coefficient of friction on the road may result in slippery and hazardous conditions. Analyzing the strong relation between friction and accident risk on winter roads is a difficult task. Many weather forecasting organizations use a variety of standard and bespoke methods to predict the coefficient of friction on roads. This article proposes an approach to predict the extent of slipperiness by building and testing an expert system. It estimates the coefficient of friction on winter roads in the province of Dalarna, Sweden using the prevailing weather conditions as a basis. Weather data from the road weather information system, Sweden (RWIS) was used. The focus of the project was to use the expert system as a part of a major project in VITSA, within the domain of intelligent transport systems

Color detection and segmentation for road and traffic signs

This paper aims to present three new methods for color detection and segmentation of road signs. The images are taken by a digital camera mounted in a car. The RGB images are converted into IHLS color space, and new methods are applied to extract the colors of the road signs under consideration. The methods are tested on hundreds of outdoor images in different light conditions, and they show high robustness. This project is part of the research taking place in Dalarna University / Sweden in the field of the ITS.

Machine Learning Algorithms in Heavy Process Manufacturing

In a global economy, manufacturers mainly compete with cost efficiency of production, as the price of raw materials are similar worldwide. Heavy industry has two big issues to deal with. On the one hand there is lots of data which needs to be analyzed in an effective manner, and on the other hand making big improvements via investments in cooperate structure or new machinery is neither economically nor physically viable. Machine learning offers a promising way for manufacturers to address both these problems as they are in an excellent position to employ learning techniques with their massive resource of historical production data. However, choosing modelling a strategy in this setting is far from trivial and this is the objective of this article. The article investigates characteristics of the most popular classifiers used in industry today. Support Vector Machines, Multilayer Perceptron, Decision Trees, Random Forests, and the meta-algorithms Bagging and Boosting are mainly investigated in this work. Lessons from real-world implementations of these learners are also provided together with future directions when different learners are expected to perform well. The importance of feature selection and relevant selection methods in an industrial setting are further investigated. Performance metrics have also been discussed for the sake of completion.

Convex Hulls in Image Processing : A Scoping Review

The demands of image processing related systems are robustness, high recognition rates, capability to handle incomplete digital information, and magnanimous flexibility in capturing shape of an object in an image. It is exactly here that, the role of convex hulls comes to play. The objective of this paper is twofold. First, we summarize the state of the art in computational convex hull development for researchers interested in using convex hull image processing to build their intuition, or generate nontrivial models. Secondly, we present several applications involving convex hulls in image processing related tasks. By this, we have striven to show researchers the rich and varied set of applications they can contribute to. This paper also makes a humble effort to enthuse prospective researchers in this area. We hope that the resulting awareness will result in new advances for specific image recognition applications.

Optimization of cable cycles : a trade-off between reliability and cost

This paper elaborates the routing of cable cycle through available routes in a building in order to link a set of devices, in a most reasonable way. Despite of the similarities to other NP-hard routing problems, the only goal is not only to minimize the cost (length of the cycle) but also to increase the reliability of the path (in case of a cable cut) which is assessed by a risk factor. Since there is often a trade-off between the risk and length factors, a criterion for ranking candidates and deciding the most reasonable solution is defined. A set of techniques is proposed to perform an efficient and exact search among candidates. A novel graph is introduced to reduce the search-space, and navigate the search toward feasible and desirable solutions. Moreover, admissible heuristic length estimation helps to early detection of partial cycles which lead to unreasonable solutions. The results show that the method provides solutions which are both technically and financially reasonable. Furthermore, it is proved that the proposed techniques are very efficient in reducing the computational time of the search to a reasonable amount.

Implementing Policy Management through BDI

The requirement for Grid middleware to be largely transparent to individual users and at the same time act in accordance with their personal needs is a difficult challenge. In e-science scenarios, users cannot be repeatedly interrogated for each operational decision made when enacting experiments on the Grid. It is thus important to specify and enforce policies that enable the environment to be configured to take user preferences into account automatically. In particular, we need to consider the context in which these policies are applied, because decisions are based not only on the rules of the policy but also on the current state of the system. Consideration of context is explicitly addressed, in the agent perspective, when deciding how to balance the achievement of goals and reaction to the environment. One commonly-applied abstraction that balances reaction to multiple events with context-based reasoning in the way suggested by our requirements is the belief-desire-intention (BDI) architecture, which has proven successful in many applications. In this paper, we argue that BDI is an appropriate model for policy enforcement, and describe the application of BDI to policy enforcement in personalising Grid service discovery. We show how this has been implemented in the myGrid registry to provide bioinformaticians with control over the services returned to them by the service discovery process.

Análise dos requisitos e planos de produção gerados por um sistema de planejamento fino de produção

O tema central deste trabalho é o Planejamento, Programação e Controle da Produção na indústria, com o auxílio de uma ferramenta computacional, do tipo Finite Capacity Schedule (FCS). No Brasil, essa categoria de software é denominada, genericamente, por Sistemas de Planejamento Fino de Produção ou de Capacidade Finita. Alinhado com as tendências mundiais e a vantagem de menores investimentos em hardware, o sistema escolhido é compatível com a operação em microcomputadores. Na primeira parte do trabalho, o assunto é tratado de forma geral, quando se pretende caraterizar amplamente o problema da programação da produção, as dificuldades na sua execução, as soluções existentes e suas limitações. A segunda parte do trabalho discute, detalhadamente, os métodos tradicionais de planejamento de materiais e capacidade. A revisão bibliográfica se encerra com uma apresentação dos sistemas FCS e sua classificação. A terceira parte trata da descrição, ensaios e avaliação da programação gerada por um software de Planejamento Fino de Produção determinístico, baseado na lógica de simulação computacional com regras de decisão. Embora a avaliação esteja limitada ao software utilizado, a análise ainda vai procurar identificar as diferenças fundamentais entre os resultados da programação de Capacidade Finita e a convencional, representada pelos sistemas da categoria MRPII ou Planejamento dos Recursos de Manufatura (Manufacturing Resources Planning). As lógicas dos sistemas MRPII e de Capacidade Finita são discutidas na revisão bibliográfica, enquanto que, para o software empregado no trabalho, ainda há um capítulo específico tratando da sua descrição, fundamentos, software house, hardware necessário e outras informações relevantes. Os ensaios serão implementados com o objetivo de analisar o sistema FCS como ferramenta de planejamento e de programação de produção. No caso, uma fração de um processo produtivo será modelada no sistema, através do qual serão gerados planos de produção que serão confrontados com a programação usual e com o comportamento real dos recursos envolvidos. Os ensaios serão realizados numa das unidades pertencentes a uma empresa transnacional de grande porte, que atua no ramo de pneumáticos. Por último, são apresentadas as conclusões gerais, recomendações na aplicação do sistema estudado e sugestões para futuras pesquisas relacionadas com o assunto.

Otimização de reator sequencial em batelada para remoção biológica de carbono e nitrogênio com controle difuso

Este trabalho apresenta a estruturação de um controle difuso, para a automação de reatores seqüenciais em batelada (RSB), no processo de remoção biológica de matéria orgânica e nitrogênio em águas residuárias domésticas, utilizando parâmetros inferenciais, pH, ORP e OD, em que as variáveis controladas foram as durações da reação aeróbia e anóxica. O experimento, em escala de bancada, foi composto por dois reatores seqüenciais em batelada, com volume útil de 10 L, no qual 6 L foram alimentados com esgoto sintético, com características de águas residuárias domésticas. O sistema de automação foi composto pela aquisição dos parâmetros eletroquímicos (pH, ORP e OD), pelos dispositivos atuadores (motor-bomba, aerador e misturador) e pelo controle predeterminado ou difuso. O programa computacional CONRSB foi implementado de forma a integrar o sistema de automação. O controle difuso, implementado, foi constituído pelos procedimentos de: normalização, nebulização, inferência, desnebulização e desnormalização. As variáveis de entrada para o controlador difuso, durante o período: aeróbio foram dpH/dt, dpH/d(t-1) e o pH ; anóxico foram dORP/dt, dORP/d(t-1) e o OD. As normalizações das variáveis crisps estiveram no universo de [0,1], utilizando os valores extremos do ciclo 1 ao 70. Nas nebulizações foram aplicadas as funções triangulares, as quais representaram, satisfatoriamente, as indeterminações dos parâmetros. A inferência nebulosa foi por meio da base heurística (regras), com amparo do especialista, em que a implicação de Mamdani foi aplicada Nessas implicações foram utilizadas dezoito expressões simbólicas para cada período, aeróbio e anóxico. O método de desnebulização foi pelo centro de áreas, que se mostrou eficaz em termos de tempo de processamento. Para a sintonia do controlador difuso empregou-se o programa computacional MATLAB, juntamente com as rotinas Fuzzy logic toolbox e o Simulink. O intervalo entre as atuações do controlador difuso, ficou estabelecido em 5,0 minutos, sendo obtido por meio de tentativas. A operação do RSB 1, durante os 85 ciclos, apresentou a relação média DBO/NTK de 4,67 mg DBO/mg N, sendo classificado como processo combinado de oxidação de carbono e nitrificação. A relação média alimento/microrganismo foi de 0,11 kg DBO/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia, enquadrando nos sistemas com aeração prolongada, em que a idade do lodo correspondeu aos 29 dias. O índice volumétrico do lodo médio foi de 117,5 mL/g, indicando uma sedimentação com características médias. As eficiências médias no processo de remoção de carbono e nitrogênio foram de 90,8% (como DQO) e 49,8%, respectivamente. As taxas específicas médias diárias, no processo de nitrificação e desnitrificação, foram de 24,2g N/kg SSVLM.dia e 15,5 g N/kg SSVLM.dia, respectivamente. O monitoramento, em tempo real, do pH, ORP e OD, mostrou ter um grande potencial no controle dos processos biológicos, em que o pH foi mais representativo no período aeróbio, sendo o ORP e o OD mais representativos no período anóxico. A operação do RSB com o controlador difuso, apresentou do ciclo 71 ao 85, as eficiências médias no processo de remoção de carbono e nitrogênio de 96,4% (como DQO) e 76,4%, respectivamente. A duração média do período aeróbio foi de 162,1 minutos, que tomando como referência o período máximo de 200,0 minutos, reduziu em 19,0% esses períodos. A duração média do período anóxico foi de 164,4 minutos, que tomando como referência o período máximo de 290,0 minutos, apresentou uma redução de 43,3%, mostrando a atuação robusta do controlador difuso. O estudo do perfil temporal, no ciclo 85, mostrou a atuação efetiva do controlador difuso, associada aos pontos de controle nos processos biológicos do RSB. Nesse ciclo, as taxas máximas específicas de nitrificação e desnitrificação observadas, foram de 32,7 g NO3 --N/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia e 43,2g NO3 --N/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia, respectivamente.

Um modelo baseado em agentes para a análise da governança regulamentar do sistema financeiro

As pesquisas sobre governança no sistema financeiro contribuem significativamente para a análise dos diversos elementos que influenciam a performance nesse setor. No entanto, estudos empíricos nessa área ainda são limitados. Um dos motivos é a complexidade inerente à noção de governança na área pública. Da mesma forma que os sistemas complexos, a governança pode ser descrita como um sistema que abrange um grande número de entidades interdependentes entre si, com diferentes graus de relacionamentos. Neste trabalho de pesquisa, o significado de governança regulamentar do SFN se insere nesse escopo de entendimento, isto é, a governança como um fenômeno que resulta das diversas interações existentes entre os atores que influenciam ou são influenciados pelas atividades de regulação do setor financeiro. Em função das especificidades dos sistemas complexos, desenvolve-se e implementa-se um modelo baseado em agentes para a análise da governança regulamentar do SFN mediante experimentos de simulação. Os modelos baseados em agentes possibilitam explicitar aspectos relativos às interações e comportamentos dos agentes (nível micro), ou seja, os comportamentos não-lineares do sistema, que são difíceis de serem capturados com outros formalismos matemáticos. O modelo baseado em agentes é integrado a um modelo econométrico que tem como função caracterizar o ambiente macro-econômico. O ambiente micro é modelado por intermédio de agentes computacionais, com o uso da arquitetura BDI (do inglês, beliefs-desires-intentions). Esses agentes interagem entre si e com o ambiente, possuem crenças sobre o meio onde atuam e desejos que querem satisfazer, levando-os a formar intenções para agir. O comportamento dos agentes foi modelado utilizando-se lógica difusa (fuzzy logic), com o uso de regras construídas por intermédio de pesquisa de análise de conteúdo, a partir de informações coletadas em notícias de jornais, e entrevistas semiestruturadas com especialistasda área financeira. Os resultados dos experimentos demonstram o potencial da simulação dos modelos baseados em agentes para a realização de estudos de ambientes complexos de governança regulamentar.