Aplicativo computacional para obtenção de probabilidades a priori de classificação errônea em experimentos agronômicos

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência

A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.

Tipologias de paisagem em relação aos padrões de ocupação, uso e cobertura da terra das regiões de integração do Araguaia e Tapajós/Pa, para os anos de 2008 e 2010

A contínua incorporação de áreas florestais ao processo produtivo tem acarretado mudanças significativas na paisagem. Na Amazônia, com o avanço da fronteira agrícola, bem como a consolidação de atividades produtivas em determinadas áreas, essas transformações podem ser percebidas com maior evidência. Tal problemática também é observada nas Regiões de Integração - RI do Araguaia e Tapajós, Sudeste e Sudoeste do estado do Pará, respectivamente. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de mineração de dados e métricas de paisagem para identificar e analisar de forma automatizada os padrões de paisagens associados aos diferentes tipos de padrões de ocupação humana na Amazônia Legal, utilizando como recorte de análise, as Regiões de Integração do Araguaia e Tapajós no Estado do Pará, com dados de Uso e Cobertura da Terra do Projeto Terra Class para os anos de 2008 e 2010. Abordando, também, metodologias que visam identificar possíveis trajetórias de “evolução” da paisagem, no intuito de delinear recomendações visando uma melhor utilização da terra e dos recursos naturais disponíveis e, na tomada de decisão para a gestão territorial e implementação de políticas públicas. Portanto, verificou-se que a RI do Tapajós apresenta forte dinâmica de uso e cobertura da terra entre os anos de 2008 e 2010, principalmente no que tange as classes de uso da terra. No entanto, tanto para o ano de 2008 quanto para o ano de 2010 pode-se verificar que a Região ainda possui significativa parcela de áreas com cobertura vegetal. Já para a RI do Araguaia a dinâmica de uso e cobertura da terra ocorre de forma diferenciada, com significativa alteração entre as classes durante os anos analisados. No entanto, para a RI do Araguaia assim como para a RI do Tapajós a maior intensidade da dinâmica de uso ocorre entre as classes de pastagem, sendo que para a RI do Araguaia houve relativa perda das áreas com pastagem manejada (pasto limpo) para áreas de pasto com a presença de invasoras (pasto sujo) ou em fase de regeneração. O processo de mapeamento automatizado de Tipologias de Paisagem utilizando o Plugin GeoDMA do Terra View demonstrou-se eficaz e preciso, visto que os resultados alcançados apresentam coerência com a realidade de cada Região de Integração analisada.

Metodologia de controle preventivo baseado em árvore de decisão para a melhoria da segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência

A presente dissertação visa apresentar um conjunto de desenvolvimentos, aplicativos e serviços para suporte à operação em tempo real e ao controle preventivo visando garantir à segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. A técnica de mineração de dados conhecida como árvore de decisão foi utilizada tanto para classificar o estado operacional do sistema, bem como para fornecer diretrizes à tomada de ações de controle, necessárias para evitar a degradação da tensão operativa e a instabilidade transitória. Testes preliminares foram realizados utilizando o histórico operacional do SCADA/SAGE do Centro de Operação Regional do Pará da Eletrobrás Eletronorte. Os resultados obtidos validaram completamente o conjunto (protótipo) de aplicativos e serviços, e indicam um grande potencial para a aplicação no ambiente de operação em tempo real.

Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Codificação de fonte

Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

Para além da leitura linear: uma contribuição ao processo de compreensão

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Inserção e extração de marca d'água em imagens digitais usando a transformada wavelet

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Infraestrutura de data center e suas tendências com foco em eficiência energética

With the Big Data development and the growth of cloud computing and Internet of Things, data centers have been multiplying in Brazil and the rest of the world. Designing and running this sites in an efficient way has become a necessary challenge and to do so, it's essential a better understanding of its infrastructure. Thus, this paper presents a bibliography study using technical concepts in order to understand the specific needs related to this environment and the best forms address them. It discusses the data center infrastructure main systems, methods to improve their energy efficiency and their future trends

Ambientes de confluência no contexto da rede de drenagem: exemplo da bacia hidrográfica do rio Ivaí - estado do Paraná

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Infraestrutura de data center e suas tendências com foco em eficiência energética

With the Big Data development and the growth of cloud computing and Internet of Things, data centers have been multiplying in Brazil and the rest of the world. Designing and running this sites in an efficient way has become a necessary challenge and to do so, it's essential a better understanding of its infrastructure. Thus, this paper presents a bibliography study using technical concepts in order to understand the specific needs related to this environment and the best forms address them. It discusses the data center infrastructure main systems, methods to improve their energy efficiency and their future trends

Ambientes de confluência no contexto da rede de drenagem: exemplo da bacia hidrográfica do rio Ivaí - estado do Paraná

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

PRoSPer: perceptual similarity queries in medical CBIR systems through user profiles

In this paper, we present a novel approach to perform similarity queries over medical images, maintaining the semantics of a given query posted by the user. Content-based image retrieval systems relying on relevance feedback techniques usually request the users to label relevant/irrelevant images. Thus, we present a highly effective strategy to survey user profiles, taking advantage of such labeling to implicitly gather the user perceptual similarity. The profiles maintain the settings desired for each user, allowing tuning of the similarity assessment, which encompasses the dynamic change of the distance function employed through an interactive process. Experiments on medical images show that the method is effective and can improve the decision making process during analysis.

QuMinS: fast and scalable querying, mining and summarizing multi-modal databases

Given a large image set, in which very few images have labels, how to guess labels for the remaining majority? How to spot images that need brand new labels different from the predefined ones? How to summarize these data to route the user’s attention to what really matters? Here we answer all these questions. Specifically, we propose QuMinS, a fast, scalable solution to two problems: (i) Low-labor labeling (LLL) – given an image set, very few images have labels, find the most appropriate labels for the rest; and (ii) Mining and attention routing – in the same setting, find clusters, the top-'N IND.O' outlier images, and the 'N IND.R' images that best represent the data. Experiments on satellite images spanning up to 2.25 GB show that, contrasting to the state-of-the-art labeling techniques, QuMinS scales linearly on the data size, being up to 40 times faster than top competitors (GCap), still achieving better or equal accuracy, it spots images that potentially require unpredicted labels, and it works even with tiny initial label sets, i.e., nearly five examples. We also report a case study of our method’s practical usage to show that QuMinS is a viable tool for automatic coffee crop detection from remote sensing images.