Algunas demostraciones de incomputabilidad usando la técnica de diagonalización

Los supuestos fundamentales de la Teoría de la Computabilidad se establecieron antes de la aparición de los primeros ordenadores (a finales de los años 40), supuestos que muchos años de vertiginoso cambio no han conseguido alterar. Alan Mathison Turing demostró ya entonces que ningún ordenador, por muy potente que lo imaginemos, podría resolver algunas cuestiones. Estos problemas para los que no existe ningún algoritmo posible, los incomputables, no son excepcionales y hay un gran número de ellos entre los problemas que se plantean en torno al comportamiento de los programas. El problema de parada, es sin duda el miembro más conocido de esta familia: no existe un algoritmo para decidir con carácter general si un programa ciclará o no al recibir unos datos de entrada concretos. Para demostrar la incomputabilidad de un problema necesitamos un argumento lógico que certifique la inexistencia de algoritmo, o lo que es lo mismo, que pruebe que ninguno de los algoritmos existentes es capaz de resolver dicho problema. Tal argumento de carácter universal no suele ser sencillo de establecer, y normalmente suele estar relacionado con una demostración por reducción al absurdo. Existen distintas técnicas para lograr este objetivo. La técnica de diagonalización es la más básica de ellas, y resulta bastante conocida al no tratarse de una herramienta específica de la Informática Teórica. En este documento no se trata de explicar la técnica en sí, que se supone conocida, sino de ilustrarla con una colección de ejemplos de diferente grado de dificultad.

Konputaezintasun frogapen batzuk diagonalizazio teknika erabiliz

Konputagarritasunaren Teoriaren oinarriak lehenengo ordenadoreak azaldu aurretik (40. hamarkadaren bukaera aldera) ezarri ziren, eta ziztu biziko eta etenik gabeko eraldaketek aldatzea lortu ez duten oinarriak dira. Alan Mathison Turing-ek jadanik garai hartan frogatu zuen, ahalik eta potentzia handienekoa imajinatuta ere, inolako ordenadorek ebatzi ezingo zituen zenbait gai edo arazo bazeudela. Balizko algoritmorik ez duten problema horiek, konputaezinak deitzen ditugunak, ez dira salbuespenak eta adibide ugari aurki dezakegu. Programen portaeraren inguruan planteatzen diren problemen artean, asko konputaezinak dira. Familia horretako kide ezagunena, zalantzarik gabe, geratze problema da: sarrerako datu zehatz batzuk hartzerakoan, programa bat begizta infinituan geratuko ote den era orokorrean erabakitzeko algoritmorik ez dago. Problema baten konputaezintasuna frogatzeko, hau ebatziko duen algoritmo zehatz bat existitzen ez dela ziurtatuko duen argumentu logikoa behar dugu, edo beste era batera esanda, existitzen diren algoritmoak problema hori ebazteko gai izango ez direla egiaztatuko duen argumentua. Izaera unibertsaleko argumentu hori ezartzea ez da batere erraza izaten, eta normalean, absurduraino eramandako frogapen batekin erlazionatuta egon ohi da. Helburu hori lortzeko zenbait teknika daude. Diagonalizazioaren teknika horien artean oinarrizkoena da, eta nahiko ezaguna, ez baita Informatika Teorikoaren tresna espezifikoa. Dokumentu honen helburua ez da teknika bera azaldu edo deskribatzea, ezaguntzat hartzen baita, zailtasun maila desberdineko hainbat adibideren bitartez argitzea baizik.

Exact Search Directions for Optimization of Linear and Nonlinear Models Based on Generalized Orthonormal Functions

A novel technique for selecting the poles of orthonormal basis functions (OBF) in Volterra models of any order is presented. It is well-known that the usual large number of parameters required to describe the Volterra kernels can be significantly reduced by representing each kernel using an appropriate basis of orthonormal functions. Such a representation results in the so-called OBF Volterra model, which has a Wiener structure consisting of a linear dynamic generated by the orthonormal basis followed by a nonlinear static mapping given by the Volterra polynomial series. Aiming at optimizing the poles that fully parameterize the orthonormal bases, the exact gradients of the outputs of the orthonormal filters with respect to their poles are computed analytically by using a back-propagation-through-time technique. The expressions relative to the Kautz basis and to generalized orthonormal bases of functions (GOBF) are addressed; the ones related to the Laguerre basis follow straightforwardly as a particular case. The main innovation here is that the dynamic nature of the OBF filters is fully considered in the gradient computations. These gradients provide exact search directions for optimizing the poles of a given orthonormal basis. Such search directions can, in turn, be used as part of an optimization procedure to locate the minimum of a cost-function that takes into account the error of estimation of the system output. The Levenberg-Marquardt algorithm is adopted here as the optimization procedure. Unlike previous related work, the proposed approach relies solely on input-output data measured from the system to be modeled, i.e., no information about the Volterra kernels is required. Examples are presented to illustrate the application of this approach to the modeling of dynamic systems, including a real magnetic levitation system with nonlinear oscillatory behavior.

The influence of ARIMA-GARCH parameters in feed forward neural networks prediction

The objective of this article is to find out the influence of the parameters of the ARIMA-GARCH models in the prediction of artificial neural networks (ANN) of the feed forward type, trained with the Levenberg-Marquardt algorithm, through Monte Carlo simulations. The paper presents a study of the relationship between ANN performance and ARIMA-GARCH model parameters, i.e. the fact that depending on the stationarity and other parameters of the time series, the ANN structure should be selected differently. Neural networks have been widely used to predict time series and their capacity for dealing with non-linearities is a normally outstanding advantage. However, the values of the parameters of the models of generalized autoregressive conditional heteroscedasticity have an influence on ANN prediction performance. The combination of the values of the GARCH parameters with the ARIMA autoregressive terms also implies in ANN performance variation. Combining the parameters of the ARIMA-GARCH models and changing the ANN`s topologies, we used the Theil inequality coefficient to measure the prediction of the feed forward ANN.

A Gradient-Type Method For Real-Time State Estimation Of Water Distribution Networks

Drinking water distribution networks risk exposure to malicious or accidental contamination. Several levels of responses are conceivable. One of them consists to install a sensor network to monitor the system on real time. Once a contamination has been detected, this is also important to take appropriate counter-measures. In the SMaRT-OnlineWDN project, this relies on modeling to predict both hydraulics and water quality. An online model use makes identification of the contaminant source and simulation of the contaminated area possible. The objective of this paper is to present SMaRT-OnlineWDN experience and research results for hydraulic state estimation with sampling frequency of few minutes. A least squares problem with bound constraints is formulated to adjust demand class coefficient to best fit the observed values at a given time. The criterion is a Huber function to limit the influence of outliers. A Tikhonov regularization is introduced for consideration of prior information on the parameter vector. Then the Levenberg-Marquardt algorithm is applied that use derivative information for limiting the number of iterations. Confidence intervals for the state prediction are also given. The results are presented and discussed on real networks in France and Germany.

Proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica

O objetivo deste trabalho é a proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica (AESL). As técnicas e modelos utilizados no processo de simulação lógica são brevemente revistos. É definida uma taxonomia para AESL sob a qual são analisadas diversas propostas de AESL relatadas na literatura. Uma taxonomia já existente é comparada com a proposta. A AESL definida é programável para diferentes algoritmos de simulação lógica. O detalhamento da AESL é, então, incrementado pela implementação de um algoritmo particular. Uma linguagem de simulação discreta é utilizada na construção de um modelo da arquitetura. Os resultados da simulação deste modelo permitem avaliar o desempenho da AESL e otimizar sua estrutura. Uma comparação com outras arquiteturas conclui a análise.

Dimensionamento de pilares esbeltos de concreto armado

O objetivo deste trabalho é o dimensionamento de pilares esbeltos de concreto armado, sob cargas de curta e longa duração, baseado numa análise realística das deformações do mesmo. Apresenta-se três algoritmos numéricos para a obtencão das relações momento fletor-esforço normal-curvatura de uma seção arbitrária de concreto armado, sob flexo-compressão normal. Inclue-se as deformações específicas de fluência e retração do concreto na análise, através de uma alteração nas referidas relações. Apresenta-se alguns critérios de normas, relativos ao dimensionamento de pilares esbeltos de concreto armado e uma comparação dos mesmos, entre si e com o algoritmo numérico desenvolvido. Considerações da NB-1/78 relativas ao projeto de pilares são analisadas, verificando o nivel da precisão obtida. Um procedimento simplificado para a inclusão da fluência do concreto no dimensionamento, proposto pelo CEB, é testado e uma solução para pilares de concreto armado com engastamento elástico simétrico é apresentada, para verificar o nível: do erro cometido ao se estender o conceito de comprimento de flambagem a pilares de concreto armado. Uma série de exemplos experimentais são apresentados, onde a solução numérica para o dimensionamento tem sua precisão verificada. Diversas tabelas foram desenvolvidas para o dimensionamento de pilares esbeltos com secão transversal retangular e armadura simétrica. Todo o estudo é restrito ao caso de flexo-compressão normal.

Paralelização de métodos de resolução de sistemas lineares esparsos com o DECK em um Cluster de PCs

O objetivo desta dissertação é a paralelização e a avaliação do desempenho de alguns métodos de resolução de sistemas lineares esparsos. O DECK foi utilizado para implementação dos métodos em um cluster de PCs. A presente pesquisa é motivada pela vasta utilização de Sistemas de Equações Lineares em várias áreas científicas, especialmente, na modelagem de fenômenos físicos através de Equações Diferenciais Parciais (EDPs). Nessa área, têm sido desenvolvidas pesquisas pelo GMC-PAD – Grupo de Matemática da Computação e Processamento de Alto Desempenho da UFRGS, para as quais esse trabalho vem contribuindo. Outro fator de motivação para a realização dessa pesquisa é a disponibilidade de um cluster de PCs no Instituto de Informática e do ambiente de programação paralela DECK – Distributed Execution and Communication Kernel. O DECK possibilita a programação em ambientes paralelos com memória distribuída e/ou compartilhada. Ele está sendo desenvolvido pelo grupo de pesquisas GPPD – Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído e com a paralelização dos métodos, nesse ambiente, objetiva-se também validar seu funcionamento e avaliar seu potencial e seu desempenho. Os sistemas lineares originados pela discretização de EDPs têm, em geral, como características a esparsidade e a numerosa quantidade de incógnitas. Devido ao porte dos sistemas, para a resolução é necessária grande quantidade de memória e velocidade de processamento, característicos de computações de alto desempenho. Dois métodos de resolução foram estudados e paralelizados, um da classe dos métodos diretos, o Algoritmo de Thomas e outro da classe dos iterativos, o Gradiente Conjugado. A forma de paralelizar um método é completamente diferente do outro. Isso porque o método iterativo é formado por operações básicas de álgebra linear, e o método direto é formado por operações elementares entre linhas e colunas da matriz dos coeficientes do sistema linear. Isso permitiu a investigação e experimentação de formas distintas de paralelismo. Do método do Gradiente Conjugado, foram feitas a versão sem précondicionamento e versões pré-condicionadas com o pré-condicionador Diagonal e com o pré-condicionador Polinomial. Do Algoritmo de Thomas, devido a sua formulação, somente a versão básica foi feita. Após a paralelização dos métodos de resolução, avaliou-se o desempenho dos algoritmos paralelos no cluster, através da realização de medidas do tempo de execução e foram calculados o speedup e a eficiência. As medidas empíricas foram realizadas com variações na ordem dos sistemas resolvidos e no número de nodos utilizados do cluster. Essa avaliação também envolveu a comparação entre as complexidades dos algoritmos seqüenciais e a complexidade dos algoritmos paralelos dos métodos. Esta pesquisa demonstra o desempenho de métodos de resolução de sistemas lineares esparsos em um ambiente de alto desempenho, bem como as potencialidades do DECK. Aplicações que envolvam a resolução desses sistemas podem ser realizadas no cluster, a partir do que já foi desenvolvido, bem como, a investigação de précondicionadores, comparação do desempenho com outros métodos de resolução e paralelização dos métodos com outras ferramentas possibilitando uma melhor avaliação do DECK.

Inversão numérica da transformada de Laplace por polinômios trigonométricos e de Laguerre

Neste trabalho são desenvolvidos métodos numéricos para inversão da transformada de Laplace, fazendo-se uso de polinômios trigonométricos e de Laguerre. Sua utilização é ilustrada num problema de fronteira móvel da área de engenharia nuclear, através do algoritmo computacional ALG-619. Uma revisão dos aspectos analíticos básicos da transformada de Laplace e sua utilização na resolução de equações diferenciais parciais é apresentada de maneira suscinta.

Uma Proposta de especificação formal e fundamentação teórica para simulated annealing

Os algoritmos baseados no paradigma Simulated Annealing e suas variações são atualmente usados de forma ampla na resolução de problemas de otimização de larga escala. Esta popularidade é resultado da estrutura extremamente simples e aparentemente universal dos algoritmos, da aplicabilidade geral e da habilidade de fornecer soluções bastante próximas da ótima. No início da década de 80, Kirkpatrick e outros apresentaram uma proposta de utilização dos conceitos de annealing (resfriamento lento e controlado de sólidos) em otimização combinatória. Esta proposta considera a forte analogia entre o processo físico de annealing e a resolução de problemas grandes de otimização combinatória. Simulated Annealing (SA) é um denominação genérica para os algoritmos desenvolvidos com base nesta proposta. Estes algoritmos combinam técnicas de busca local e de randomização. O objetivo do presente trabalho é proporcionar um entendimento das características do Simulated Annealing e facilitar o desenvolvimento de algoritmos com estas características. Assim, é apresentado como Simulated Annealing e suas variações estão sendo utilizados na resolução de problemas de otimização combinatória, proposta uma formalização através de um método de desenvolvimento de algoritmos e analisados aspectos de complexidade. O método de desenvolvimento especifica um programa abstrato para um algoritmo Simulated Annealing seqüencial, identifica funções e predicados que constituem os procedimentos deste programa abstrato e estabelece axiomas que permitem a visualização das propriedades que estes procedimentos devem satisfazer. A complexidade do Simulated Annealing é analisada a partir do programa abstrato desenvolvido e de seus principais procedimentos, permitindo o estabelecimento de uma equação genérica para a complexidade. Esta equação genérica é aplicável aos algoritmos desenvolvidos com base no método proposto. Uma prova de correção é apresentada para o programa abstrato e um código exemplo é analisado com relação aos axiomas estabelecidos. O estabelecimento de axiomas tem como propósito definir uma semântica para o algoritmo, o que permite a um desenvolvedor analisar a correção do código especificado para um algoritmo levando em consideração estes axiomas. O trabalho foi realizado a partir de um estudo introdutório de otimização combinatória, de técnicas de resolução de problemas, de um levantamento histórico do uso do Simulated Annealing, das variações em torno do modelo e de embasamentos matemáticos documentados. Isto permitiu identificar as características essenciais dos algoritmos baseados no paradigma, analisar os aspectos relacionados com estas características, como as diferentes formas de realizar uma prescrição de resfriamento e percorrer um espaço de soluções, e construir a fundamentação teórica genérica proposta.

Tolerância a falhas e reflexão computacional num ambiente distribuído

O modelo de objetos apresenta-se como um modelo promissor para o desenvolvimento de software tolerante a falhas em virtude de características inerentes ao próprio modelo de objetos, tais como abstração de dados, encapsulamento, herança e reutilização de objetos (componentes). O uso de técnicas orientadas a objetos facilita o controle da complexidade do sistema porque promove uma melhor estruturação de seus componentes e também permite que componentes já validados sejam reutilizados [LIS96]. Técnicas básicas para tolerância a falhas em software baseiam-se na diversidade de projeto e de implementação de componentes considerados críticos. Os componentes diversitários são gerenciados através de alguma técnica que tenha por objetivo assegurar o fornecimento do serviço solicitado, como, por exemplo, a conhecida técnica de blocos de recuperação. Reflexão Computacional é a capacidade que um sistema tem de fazer computações para se auto analisar. Ela é obtida quando o programa pára sua execução por um período de tempo para fazer computações sobre si próprio; analisa seu estado, se o processamento está correto, se pode prosseguir com a execução e atingir o objetivo satisfatoriamente; se não precisa mudar de estratégia ou algoritmo de execução, fazendo, ainda, processamentos necessários para o sucesso da execução. Um sistema de programação distribuída consiste basicamente em vários aplicativos executados em diferentes computadores, os quais realizam troca de mensagens para solucionar um problema comum. A comunicação entre os computadores é realizada através da rede que os interliga. As Redes que controlam sistemas críticos são normalmente de pequena escala pois redes de grandes dimensões podem apresentar atrasos e baixa confiabilidade. Portanto, a abordagem aqui proposta consiste em utilizar, em um ambiente distribuído, uma arquitetura reflexiva aliada a técnicas do domínio da tolerância a falhas para promover a separação entre as atividades de controle, salvamento, recuperação, distribuição e validação de componentes e as funcionalidades executadas pelo próprio componente, a fim de que falhas não venham a prejudicar a disponibilidade, confiabilidade e clareza de determinadas computações. A proposta apóia-se num estudo de caso, implementado na linguagem de programação Java, com seus protocolos de reflexão computacional e de comunicação.

Avanços no método LTSn para cálculo de criticalidade e desenvolvimento da primeira versão do código LTSn

O objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de alguns avanços, teóricos e numéricos, no método LTSN visando implementar a primeira versão de um código computacional, para resolver a equação de transporte utilizando formulação LTSN na forma de multigrupos em geometria plana. Os avanços para o método LTSN estão fundamentados na solução iterativa para o sistema de equações que constituem as condições de contorno, um novo método para a busca do valor de keff baseado no método da bissecção. O desenvolvimento desta metodologia permitiu realizar o calculo muito rápido com altas ordens de quadratura e com esforço computacional muito reduzido. Juntos os avanços matemáticos e numéricos, implementados nesta primeira versão de um código fortran, tal como nos códigos já conhecidos permite solucionar a equação de transporte na forma de multigrupos, tanto para o cálculo direto como para o adjunto, com fontes arbitrárias. Este código utiliza de recursos computacionais da linguagem FORTRAN e as bibliotecas LAPACK, para a otimização de seus algoritmos, facilitando o desenvolvimento futuro. A validação deste trabalho foi feita utilizando dois problemas: um relativo ao fluxo angular e escalar, tanto para o fluxo direto como para o adjunto, cuja importância está relacionada com busca de convergência, relação de reciprocidade e comprovação da solução adjunta, e; um problema de criticalidade, para comprovar a eficácia do algoritmo de busca iterativa de keff e espessura crítica. Com este trabalho se abrem muitas possibilidades tanto teóricas como numéricas a investigar com o método LTSN.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Localização e leitura automática de caracteres alfanuméricos : uma aplicação na identificação de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos em diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões previamente ensinados em uma imagem complexa. A leitura automática é uma das mais atraentes tarefas nesta área [1], sendo que uma máquina com esta capacidade pode reconhecer objetos que possuam caracteres em sua identificação. Na área de trânsito, a identificação de veículos através da leitura de sua placa de licença vem conquistando cada vez mais espaço. No início dos anos cinqüenta, este conceito era usado para estudar o tempo de duração de viagens entre origem e destino. Os primeiros métodos utilizados eram baseados em observadores que anotavam as placas dos veículos e os tempos correspondentes em um papel ou fita gravada. As placas eram manualmente comparadas mais tarde, e os tempos de viagem calculados [2]. O crescente avanço tecnológico tem aumentado substancialmente a precisão e facilidade desta técnica permitindo sua utilização na identificação de veículos infratores e em situação irregular, e no controle de pedágios e estacionamentos pagos Este trabalho envolve o estudo de diversas técnicas de processamento e análise de imagem culminando no desenvolvimento de um sistema capaz de localizar e reconhecer os caracteres contidos numa placa de licença de um veículo. A imagem é previamente analisada por um algoritmo de procura por variações tonais padronizadas de maneira a restringir a área de análise do algoritmo principal do sistema. Este, por sua vez, binariza a imagem através de um algoritmo adaptativo e busca elementos que possuam dimensões próximas às dimensões esperadas dos caracteres da placa. O sistema busca encontrar uma seqüência de caracteres de dimensões aproximadamente iguais e para isso, varia um valor de limiar no processo de binarização conferindo maior robustez ao algoritmo. Uma vez encontrado um grupo de dígitos que satisfaçam alguns critérios prédefinidos, os caracteres são redimensionados e apresentados a duas redes neurais, uma para as letras e outra para os números.

Orpheo : uma estrutura de trabalho para integração dos paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado

Esta tese apresenta contribuições ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de técnicas automatizadas – ou semi-automatizadas – otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o já, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que o tornam mais fácil de ser realizado. A partir dessa visão, bem conhecidos algoritmos de Estatística e de Aprendizado de Máquina passam a funcionar com desempenho aceitável sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma, tarefas como coleta, limpeza e transformação de dados e seleção de atributos, parâmetros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execução. A contribuição principal desta tese consiste na aplicação dessa visão para a otimização da descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados. Adicionalmente, são apresentadas algumas contribuições sobre o Modelo Neural Combinatório (MNC), um sistema híbrido neurossimbólico para classificação que elegemos como foco de trabalho. Quanto à principal contribuição, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados, em geral, é dividida em dois subprocessos: identificação de agrupamentos (aprendizado não-supervisionado) seguida de classificação (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem às tarefas de rotulagem dos itens de dados e obtenção das correlações entre os atributos da entrada e os rótulos. Não encontramos outra razão para que haja essa separação que as limitações inerentes aos algoritmos específicos. Uma dessas limitações, por exemplo, é a necessidade de iteração de muitos deles buscando a convergência para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize várias leituras da base de dados, o que, para Mineração de Dados, é proibitivo. A partir dos avanços em DCBD, particularmente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o número de acessos na realização do processo completo. Nossa contribuição, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integração dos dois paradigmas e a implementação de um protótipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificação de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificação. É também apresentada uma aplicação no mapeamento de áreas homogêneas de plantio de trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com relação às contribuições sobre o MNC são apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma redução significativa do tamanho do modelo após o aprendizado; (b) um estudo sobre a redução da complexidade do modelo com o uso de máquinas de comitê; (c) uma técnica, usando o método do envoltório, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistências e perda de conhecimento que podem ocorrer na construção do modelo.