Uso de modelos estatísticos para dados de escore de crédito de uma instituição financeira

Pós-graduação em Engenharia de Produção - FEB

Mineração multirrelacional de regras de associação em grandes bases de dados

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Previsão espacial de demanda em sistemas de distribuição com uma base reduzida de dados

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Caracterização do padrão de esterases de espécies de Drosophila de grupo saltans (subgênero Sophophora) e sua aplicação ao estudo da filogenia e à identificação de espécies

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

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Aplicação da RUSLE a uma pequena bacia hidrográfica da Amazônia

A Amazônia vem sofrendo severas mudanças provocadas por atividades antrópicas, dentre as quais se destaca a transformação de áreas de floresta em áreas de uso agropecuário, resultando na intensificação dos processos erosivos. A erosão, com destaque ao arraste de partículas pelo escoamento superficial, causa redução da fertilidade do solo, prejudicando a produtividade agrícola, além de impactar a qualidade e quantidade dos recursos hídricos superficiais, fato agravado pelo forte regime pluviométrico e solos naturalmente pobres da região. Nesse contexto, o conhecimento dos processos erosivos, através da utilização de modelos matemáticos para predição da perda de solo, auxilia na determinação de práticas de manejo para o uso sustentável dos recursos naturais. A presente pesquisa buscou avaliar a aplicabilidade do modelo empírico RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) na região, o qual considera a interação entre a energia da chuva, as características de solo e relevo, assim como os usos e manejos praticados. A pesquisa aplicou a RUSLE no trecho superior da bacia do igarapé da Prata, com uma área aproximada de 37 km^², que fica localizada no município de Capitão Poço/PA, aproximadamente 160 km da capital Belém, na Meso Região Nordeste Paraense. A metodologia empregada constou da construção de uma base de dados georreferenciada, formada a partir de fontes públicas, que passaram por adequações para inserção no ambiente SIG, que quando combinados permitiram a geração de um mapa de perda de solo da área de estudo. A pequena bacia do igarapé da Prata apresentou valores da perda de solo que variaram entre 0,004 e 72,48 t/ha.ano, com uma média de 5,12 e desvio padrão de 6,97, onde aproximadamente 12% de sua área total apresentam riscos ambientais devido aos processos erosivos. E o percentual restante, para não sofrer riscos, depende de boas práticas conservacionistas.

Desenvolvimento de aplicações em medicina e agronomia utilizando lógica fuzzy e neuro fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Caracterização e avaliação da citocompatibilidade de nanocompositos baseados em celulose bacteriana e fibroína para aplicação em regenração tecidual

Pós-graduação em Ciências Odontológicas - FOAR

Desenvolvimento de aplicações Web com base em modelagem 3D: módulo Android

This project brings the development of an Android application which will allow users to access 3D models on web. The application developed allows Android devices to access web pages which have code that should use OPENGL to renderize. To demonstrate this functionality, an example web application was build, using technologies such as X3DOM and HTML5, which uses WebGL to get renderized. This web application gives to the user an environment of a virtual city, where he could surf by and interact with the objects. The Android application brings this immersion to the mobile world, also. The access and storage of data was developed a Webserver, which bring to the web application a simple API to give access to the database

Aplicação do algoritmo Rough Sets em um Data Warehouse

This Project aims to develop methods for data classification in a Data Warehouse for decision-making purposes. We also have as another goal the reduction of an attribute set in a Data Warehouse, in which a given reduced set is capable of keeping the same properties of the original one. Once we achieve a reduced set, we have a smaller computational cost of processing, we are able to identify non-relevant attributes to certain kinds of situations, and finally we are also able to recognize patterns in the database that will help us to take decisions. In order to achieve these main objectives, it will be implemented the Rough Sets algorithm. We chose PostgreSQL as our data base management system due to its efficiency, consolidation and finally, it’s an open-source system (free distribution)

Análise de SNPs do DNA mitocondrial em indivíduos residentes no estado do Espírito Santo para aplicação na Identificação Humana

Pós-graduação em Biotecnologia - IQ

Aplicação de sistemas imunológicos artificiais para biometria facial: Reconhecimento de identidade baseado nas características de padrões binários

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Aplicação de modelos de regressão aleatória utilizando diferentes estruturas de dados

A total of 3.035 lactations of Holstein cows from four farms in the Southeast, to check the influence of data structure of milk yield on the genetic parameters. Four dataset with different structures were tested, weekly controls (CW) with 122.842 controls, monthly controls (CM) 30.883, bimonthly controls (CB) with 15,837 and quarterly controls (CQ) with 12,702. The random regression model was used and was considered as random additive genetic and permanent environment effects, fixed effects of the contemporary groups (herd-year-month of test-day) and age of cow (linear and quadratic effects). Heritability estimates showed similar trends among the data files analyzed, with the greatest similarity between dataset CS, CM and CB. The dataset submitted all the CB estimates of genetic parameters analyzed with the same trend and similar magnitude to the CS and CM dataset, allowing the claim that there was no influence of the data structure on estimates of covariance components for the dataset CS, CM and CB. Thus, milk recording could be accomplished in a CB structure.

Aplicação da modelagem matemática no estudo de funções: uma proposta de atividade para as Escolas de Tempo Integral (ETI)

Pós-graduação em Matemática em Rede Nacional - IBILCE

Aplicação de métodos geoestatísticos no estudo das distribuições espaciais de condutividade hidráulica em áreas do Sistema Aquífero Guarani (SAG) e do Sistema Aquífero Bauru (SAB) no Estado de São Paulo

A condutividade hidráulica (K) é um dos parâmetros controladores da magnitude da velocidade da água subterrânea, e consequentemente, é um dos mais importantes parâmetros que afetam o fluxo subterrâneo e o transporte de solutos, sendo de suma importância o conhecimento da distribuição de K. Esse trabalho visa estimar valores de condutividade hidráulica em duas áreas distintas, uma no Sistema Aquífero Guarani (SAG) e outra no Sistema Aquífero Bauru (SAB) por meio de três técnicas geoestatísticas: krigagem ordinária, cokrigagem e simulação condicional por bandas rotativas. Para aumentar a base de dados de valores de K, há um tratamento estatístico dos dados conhecidos. O método de interpolação matemática (krigagem ordinária) e o estocástico (simulação condicional por bandas rotativas) são aplicados para estimar os valores de K diretamente, enquanto que os métodos de krigagem ordinária combinada com regressão linear e cokrigagem permitem incorporar valores de capacidade específica (Q/s) como variável secundária. Adicionalmente, a cada método geoestatístico foi aplicada a técnica de desagrupamento por célula para comparar a sua capacidade de melhorar a performance dos métodos, o que pode ser avaliado por meio da validação cruzada. Os resultados dessas abordagens geoestatísticas indicam que os métodos de simulação condicional por bandas rotativas com a técnica de desagrupamento e de krigagem ordinária combinada com regressão linear sem a técnica de desagrupamento são os mais adequados para as áreas do SAG (rho=0.55) e do SAB (rho=0.44), respectivamente. O tratamento estatístico e a técnica de desagrupamento usados nesse trabalho revelaram-se úteis ferramentas auxiliares para os métodos geoestatísticos.