Aplicação de ontologias para métodos de negociação de um sistema multiagente para o reconhecimento de padrões

The use of intelligent agents in multi-classifier systems appeared in order to making the centralized decision process of a multi-classifier system into a distributed, flexible and incremental one. Based on this, the NeurAge (Neural Agents) system (Abreu et al 2004) was proposed. This system has a superior performance to some combination-centered methods (Abreu, Canuto, and Santana 2005). The negotiation is important to the multiagent system performance, but most of negotiations are defined informaly. A way to formalize the negotiation process is using an ontology. In the context of classification tasks, the ontology provides an approach to formalize the concepts and rules that manage the relations between these concepts. This work aims at using ontologies to make a formal description of the negotiation methods of a multi-agent system for classification tasks, more specifically the NeurAge system. Through ontologies, we intend to make the NeurAge system more formal and open, allowing that new agents can be part of such system during the negotiation. In this sense, the NeurAge System will be studied on the basis of its functioning and reaching, mainly, the negotiation methods used by the same ones. After that, some negotiation ontologies found in literature will be studied, and then those that were chosen for this work will be adapted to the negotiation methods used in the NeurAge.

Uma Análise de métodos de distriubuição de atributos em comitês de classificadores

The objective of the researches in artificial intelligence is to qualify the computer to execute functions that are performed by humans using knowledge and reasoning. This work was developed in the area of machine learning, that it s the study branch of artificial intelligence, being related to the project and development of algorithms and techniques capable to allow the computational learning. The objective of this work is analyzing a feature selection method for ensemble systems. The proposed method is inserted into the filter approach of feature selection method, it s using the variance and Spearman correlation to rank the feature and using the reward and punishment strategies to measure the feature importance for the identification of the classes. For each ensemble, several different configuration were used, which varied from hybrid (homogeneous) to non-hybrid (heterogeneous) structures of ensemble. They were submitted to five combining methods (voting, sum, sum weight, multiLayer Perceptron and naïve Bayes) which were applied in six distinct database (real and artificial). The classifiers applied during the experiments were k- nearest neighbor, multiLayer Perceptron, naïve Bayes and decision tree. Finally, the performance of ensemble was analyzed comparatively, using none feature selection method, using a filter approach (original) feature selection method and the proposed method. To do this comparison, a statistical test was applied, which demonstrate that there was a significant improvement in the precision of the ensembles

Utilizando Pesos estáticos e dinâmicos em sistemas multi-classificadores com diferentes níveis de diversidade

Although some individual techniques of supervised Machine Learning (ML), also known as classifiers, or algorithms of classification, to supply solutions that, most of the time, are considered efficient, have experimental results gotten with the use of large sets of pattern and/or that they have a expressive amount of irrelevant data or incomplete characteristic, that show a decrease in the efficiency of the precision of these techniques. In other words, such techniques can t do an recognition of patterns of an efficient form in complex problems. With the intention to get better performance and efficiency of these ML techniques, were thought about the idea to using some types of LM algorithms work jointly, thus origin to the term Multi-Classifier System (MCS). The MCS s presents, as component, different of LM algorithms, called of base classifiers, and realized a combination of results gotten for these algorithms to reach the final result. So that the MCS has a better performance that the base classifiers, the results gotten for each base classifier must present an certain diversity, in other words, a difference between the results gotten for each classifier that compose the system. It can be said that it does not make signification to have MCS s whose base classifiers have identical answers to the sames patterns. Although the MCS s present better results that the individually systems, has always the search to improve the results gotten for this type of system. Aim at this improvement and a better consistency in the results, as well as a larger diversity of the classifiers of a MCS, comes being recently searched methodologies that present as characteristic the use of weights, or confidence values. These weights can describe the importance that certain classifier supplied when associating with each pattern to a determined class. These weights still are used, in associate with the exits of the classifiers, during the process of recognition (use) of the MCS s. Exist different ways of calculating these weights and can be divided in two categories: the static weights and the dynamic weights. The first category of weights is characterizes for not having the modification of its values during the classification process, different it occurs with the second category, where the values suffers modifications during the classification process. In this work an analysis will be made to verify if the use of the weights, statics as much as dynamics, they can increase the perfomance of the MCS s in comparison with the individually systems. Moreover, will be made an analysis in the diversity gotten for the MCS s, for this mode verify if it has some relation between the use of the weights in the MCS s with different levels of diversity

Comitês de grupamento aplicados a dados de expressão gênica

The main goal of this work is to investigate the suitability of applying cluster ensemble techniques (ensembles or committees) to gene expression data. More specifically, we will develop experiments with three diferent cluster ensembles methods, which have been used in many works in literature: coassociation matrix, relabeling and voting, and ensembles based on graph partitioning. The inputs for these methods will be the partitions generated by three clustering algorithms, representing diferent paradigms: kmeans, ExpectationMaximization (EM), and hierarchical method with average linkage. These algorithms have been widely applied to gene expression data. In general, the results obtained with our experiments indicate that the cluster ensemble methods present a better performance when compared to the individual techniques. This happens mainly for the heterogeneous ensembles, that is, ensembles built with base partitions generated with diferent clustering algorithms

Planejamento da recomposição florestal pela análise multicriterial na sub-bacia do córrego do descalvado visando a conservação de recursos hídricos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Combinação dos efeitos da carga animal com métodos físicos e químicos para o controle de plantas indesejáveis em pastagem nativa da Serra do Sudeste do RS

O experimento foi conduzido no município de Cachoeira do Sul de out/2001 a out/2002, objetivando avaliar a dinâmica vegetacional e o desempenho animal (31/05/02 a 16/09/02), em uma pastagem nativa submetida a diferentes métodos de controle de plantas indesejáveis. O local corresponde à região fisiográfica denominada Serra do Sudeste, com predominância das espécies Paspalum notatum (grama forquilha), Andropogon lateralis (capim caninha), além de Arachis burkartii e Desmodium incanum. Como plantas classificadas como indesejáveis encontram-se Baccharis trimera (carqueja), Vernonia nudiflora (alecrim) e Psidium luridum (araçá do campo). O delineamento experimental utilizado foi um fatorial em blocos (4 x 2), com duas repetições de campo. Os tratamentos foram os seguintes: testemunha (T); roçada de primavera (P); roçada de primavera + outono (O) e roçada de primavera + controle químico (Q), todos em duas ofertas de forragem, média (8%) e alta (14%). Os animais testes foram três novilhas por repetição, mantidas em pastejo contínuo com lotação variável. A massa de forragem foi obtida através de avaliações visuais usando padrões de referência, o acúmulo de forragem através do uso de gaiolas de exclusão e a composição botânica pelo método do ponto. Avaliaram-se os parâmetros de desempenho individual, carga animal, ganho de peso vivo por área e a dinâmica vegetacional. Os dados foram submetidos a análise de variância através do pacote estatístico SAS. O nível alto de oferta permitiu uma menor perda de peso vivo por área. Os tratamentos P e Q proporcionaram um melhor desempenho individual e menor perda de peso vivo por área, quando comparados a T. Os tratamentos P, O e Q foram eficientes no controle de Baccharis trimera. A. burkartii e Eriyngium horridum foram incrementados pela média intensidade de pastejo. Aristida laevis teve sua participação aumentada pela interação tratamento Q e baixa intensidade de pastejo.

Influência da combinação de métodos de aquecimento no intraoperatório na temperatura central em pacientes obesas e não obesas durante anestesia venosa total

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Métodos de custeio no setor público: Um estudo sobre como as informações de custos atendem aos diversos stakeholders de um hospital universitário público

O setor de saúde pública convive com uma constante escassez de recursos combinada com uma necessidade crescente de investimentos em tecnologia e inovação. Portanto, é necessário que os gestores públicos de saúde busquem maneiras de maximizar o uso destes recursos orçamentários escassos. Uma das alternativas é implementar estudos sobre custos, que possibilitem ao gestor exercer o controle, o combate ao desperdício e o planejamento dos investimentos futuros. No entanto, na área governamental, existem outros grupos, além do gestor, que têm interesse em conhecer as informações de custos do setor de saúde. Esses grupos são chamados pela teoria da administração de Stakeholders. Cada stakeholder, tais como médicos, pacientes, fornecedores, sociedade entre outros podem demandar informações distintas de custos. Por este motivo, o objetivo deste trabalho é investigar qual o método de custeio que melhor se adequa as necessidades dos diferentes stakeholders de um hospital público. Para tanto, elaborou-se uma pesquisa bibliográfica que abordasse os métodos de custeio por absorção, custeio variável e custeio baseado em atividades, que são os métodos mais debatidos pela literatura contábil. Dessa forma, com objetivo de responder a questão de pesquisa, o presente trabalho desenvolve um cenário hipotético de um hospital universitário público, no qual estão identificados os seus stakeholders e suas respectivas necessidades de informações de custo. Como resultado das análises, observa-se que cada um destes stakeholders apresenta um método de custeio, ou uma combinação de dois destes, que melhor se adequa as suas necessidades de informação de custos.

Métodos e técnicas de Design Centrado no Usuário: um levantamento a partir da usabilidade de produtos do CTIC/Fiocruz

A relação causal entre métodos de projeto e a usabilidade de produtos de comunicação e informação foi o tema desse estudo que buscou identificar o estado da arte sobre um processo de projeto que resulte em mais usabilidade na web. A partir dessa identificação, avaliou-se as melhorias que poderiam ser adotadas nos processos de desenvolvimento de interfaces utilizados por uma equipe específica da Fundação Oswaldo Cruz (CTIC - Fiocruz). Entendeu-se que um método de projeto deve estar atualizado em relação aos conhecimentos de áreas como a Ergonomia, a Interação Humano-computador e o Design de Interação. Para isso, adotou-se a hipótese de que o processo de projeto deve combinar três aspectos: a) um significativo envolvimento do usuário ao longo do processo; b) o uso de sucessivas iterações para configurar o produto e c) uma combinação mínima de técnicas relacionadas a objetivos específicos de cada fase de uma abordagem de Design Centrado no Usuário. Para contribuir com o desenvolvimento de métodos e técnicas que melhorem a usabilidade, descreveu-se as características dos métodos registrados na literatura e praticados por profissionais externos à Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). A partir dessas informações, o estudo direcionou-se para o segundo objetivo específico: identificar melhorias nos métodos e técnicas aplicáveis no caso do CTIC Fiocruz. Através da combinação da revisão de literatura e da pesquisa de campo foram produzidas informações sobre tipos de fluxo dos métodos, tipos de envolvimento dos usuários, quantidade e gravidade de problemas de usabilidade observadas pelos profissionais e a validade de base geral de método para diferentes produtos. A primeira rodada de entrevista foi realizada para melhor entender o contexto da hipótese e a relação entre suas variáveis. A segunda rodada identificou as características do processo de projeto utilizado no CTIC. A partir dessas informações, aplicou-se duas técnicas com profissionais externos. Um questionário on-line foi utilizado para levantar informações bem específicas, em sua maioria de características quantitativas. A última técnica aplicada foi um card sorting on-line que apresentou um caso de projeto em que os profissionais indicaram quais técnicas seriam utilizadas diante de dois cenários diferentes: um mais favorável e outro restritivo. A análise demonstrou que a maioria dos profissionais acredita que os problemas de usabilidade são consequência da falta de determinadas abordagens e técnicas. Por isso, esses profissionais combinam fluxos iterativos com um significativo envolvimento do usuário no processo. Foram sugeridas melhorias para o método utilizado no CTIC sintetizadas através de um processo de Design Centrado no Usuário como ponto de partida que aplica o conceito tradicional de usabilidade (performance). Assim que possível, esse processo deve ser aperfeiçoado ao incluir o conceito de experiência do usuário que considera também os aspectos emocionais e hedonômicos na interação.

Contribuição dos métodos geofísicos para o modelo evolutivo da região de Santo André desde o último máximo glaciário

Tese de doutoramento, Geologia (Geologia Económica e do Ambiente), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014

Desenvolvimento de Métodos de Extração de Resíduos de Antimicrobianos e Quantificação em Amostras Alimentares

O leite é um alimento complexo, pela sua composição rico em água, proteínas, lípidos, vitaminas e minerais. Devido ao seu alto valor nutricional é fundamental para a amamentação de crianças e animais em crescimento, pois fornece componentes fundamentais para o desenvolvimento e manutenção da saúde. Os antimicrobianos são amplamente utilizados como uma medida terapêutica no tratamento de infeções bacterianas, profilaxia e como promotores de crescimento (aditivos). A presença de resíduos de antimicrobianos no leite pode representar riscos para a saúde humana, como reações alérgicas em indivíduos hipersensíveis e resistências. Os objetivos deste estudo são o desenvolvimento de novos métodos de limpeza e de pré-concentração para amostras de leite, por meio de extração em fase sólida (SPE), com a finalidade de realizar uma melhor identificação e quantificação de antimicrobiana por Cromatografia Líquida de Alta Performance (HPLC). Todos os métodos desenvolvidos são de fácil execução, com taxas de recuperação dos agentes antimicrobianos viáveis, com uma percentagem de recuperação a partir de 85%. O método cromatográfico utilizado para a deteção e quantificação (HPLC-DAD) têm os limites de deteção (LD) entre 2.43ng / mL e 1.62ng / mL e os limites de quantificação (LQ) entre 7,36 ng / mL e 4.92 ng / mL, o que significa este método vai de encontro às diretrizes estipuladas pela União Europeia para os agentes antimicrobianos estudados. A combinação dos métodos propostos de limpeza e pré-concentração por SPE e multirresíduo por HPLC-DAD permite, por conseguinte, a deteção e quantificação de resíduos de antibióticos no leite, tornando esta uma alternativa importante e útil no processo de controlo de qualidade para a indústria de alimentos e outras área.

Resolução de sistemas de equações lineares através de métodos de decomposição de domínio

A paralelização de métodos de resolução de sistemas de equações lineares e não lineares é uma atividade que tem concentrado várias pesquisas nos últimos anos. Isto porque, os sistemas de equações estão presentes em diversos problemas da computação cientí ca, especialmente naqueles que empregam equações diferenciais parciais (EDPs) que modelam fenômenos físicos, e que precisam ser discretizadas para serem tratadas computacionalmente. O processo de discretização resulta em sistemas de equações que necessitam ser resolvidos a cada passo de tempo. Em geral, esses sistemas têm como características a esparsidade e um grande número de incógnitas. Devido ao porte desses sistemas é necessária uma grande quantidade de memória e velocidade de processamento, sendo adequado o uso de computação de alto desempenho na obtenção da solução dos mesmos. Dentro desse contexto, é feito neste trabalho um estudo sobre o uso de métodos de decomposição de domínio na resolução de sistemas de equações em paralelo. Esses métodos baseiam-se no particionamento do domínio computacional em subdomínios, de modo que a solução global do problema é obtida pela combinação apropriada das soluções de cada subdomínio. Uma vez que diferentes subdomínios podem ser tratados independentemente, tais métodos são atrativos para ambientes paralelos. Mais especi camente, foram implementados e analisados neste trabalho, três diferentes métodos de decomposição de domínio. Dois desses com sobreposição entre os subdomínios, e um sem sobreposição. Dentre os métodos com sobreposição foram estudados os métodos aditivo de Schwarz e multiplicativo de Schwarz. Já dentre os métodos sem sobreposição optou-se pelo método do complemento de Schur. Todas as implementações foram desenvolvidas para serem executadas em clusters de PCs multiprocessados e estão incorporadas ao modelo HIDRA, que é um modelo computacional paralelo multifísica desenvolvido no Grupo de Matemática da Computação e Processamento de Alto Desempenho (GMCPAD) para a simulação do escoamento e do transporte de substâncias em corpos de águas.

Métodos multigrid paralelos em malhas não estruturadas aplicados à simulação de problemas de dinâmica de fluidos computacional e transferência de calor

Fenômenos naturais, tecnológicos e industriais podem, em geral, ser modelados de modo acurado através de equações diferenciais parciais, definidas sobre domínios contínuos que necessitam ser discretizados para serem resolvidos. Dependendo do esquema de discretização utilizado, pode-se gerar sistemas de equações lineares. Esses sistemas são, de modo geral, esparsos e de grande porte, onde as incógnitas podem ser da ordem de milhares, ou até mesmo de milhões. Levando em consideração essas características, o emprego de métodos iterativos é o mais apropriado para a resolução dos sistemas gerados, devido principalmente a sua potencialidade quanto à otimização de armazenamento e eficiência computacional. Uma forma de incrementar o desempenho dos métodos iterativos é empregar uma técnica multigrid. Multigrid são uma classe de métodos que resolvem eficientemente um grande conjunto de equações algébricas através da aceleração da convergência de métodos iterativos. Considerando que a resolução de sistemas de equações de problemas realísticos pode requerer grande capacidade de processamento e de armazenamento, torna-se imprescindível o uso de ambientes computacionais de alto desempenho. Uma das abordagens encontradas na literatura técnica para a resolução de sistemas de equações em paralelo é aquela que emprega métodos de decomposição de domínio (MDDs). Os MDDs são baseados no particionamento do domínio computacional em subdomínios, de modo que a solução global do problema é obtida pela combinação apropriada das soluções obtidas em cada um dos subdomínios Assim, neste trabalho são disponibilizados diferentes métodos de resolução paralela baseado em decomposição de domínio, utilizando técnicas multigrid para a aceleração da solução de sistemas de equações lineares. Para cada método, são apresentados dois estudos de caso visando a validação das implementações. Os estudos de caso abordados são o problema da difusão de calor e o modelo de hidrodinâmica do modelo UnHIDRA. Os métodos implementados mostraram-se altamente paralelizáveis, apresentando bons ganhos de desempenho. Os métodos multigrid mostraram-se eficiente na aceleração dos métodos iterativos, já que métodos que utilizaram esta técnica apresentaram desempenho superior aos métodos que não utilizaram nenhum método de aceleração.

Combinação social e construção de equipes: um estudo sobre os fatores relevantes para o processo de composição de equipes na educação executiva brasileira

A composição de equipes é um tema recorrente em diferentes áreas do conhecimento. O interesse pela definição das etapas e variáveis relevantes desse processo, considerado complexo, é manifestado por pesquisadores, profissionais e desenvolvedores de Sistemas de Informação (SI). Todavia, enquanto linhas teóricas, oriundas dos estudos organizacionais, buscam a consolidação de modelos matemáticos que reflitam a relação entre variáveis de composição de equipes e o seu desempenho, teorias emergentes, como a de Combinação Social, acrescentam novos elementos à discussão. Adicionalmente, variáveis específicas de cada contexto, que no caso dessa pesquisa é a educação executiva brasileira, também são mencionadas como tendo relevância para estruturação de grupos. Dado o interesse e a variedade de vertentes teóricas que abordam esse fenômeno, essa pesquisa foi proposta para descrever como ocorre a construção de equipes docentes e identificar as variáveis consideradas relevantes neste processo. Um modelo teórico inicial foi desenvolvido e aplicado. Dada a característica da questão de pesquisa, foi utilizada uma abordagem metodológica exploratório-descritiva, baseada em estudos de casos múltiplos, realizados em quatro instituições de ensino superior brasileiras, que oferecem cursos de educação executiva. A coleta e a análise de dados foi norteada pelos métodos propostos por Huberman e Miles (1983) e Yin (2010), compreendendo a utilização de um protocolo de estudo de caso, bem como o uso de tabelas e quadros, padronizados à luz do modelo teórico inicial. Os resultados desse trabalho indicam, majoritariamente, que: as teorias de Combinação Social e as teorias de Educação adicionam elementos que são relevantes ao entendimento do processo de composição de equipes; há variáveis não estruturadas que deixam de ser consideradas em documentos utilizados na avaliação e seleção de profissionais para equipes docentes; e há variáveis de composição que só são consideradas após o fim do primeiro ciclo de atividades das equipes. Com base nos achados empíricos, a aplicação do modelo teórico foi ajustada e apresentada. As contribuições adicionais, as reflexões, as limitações e as propostas de estudos futuros são apresentadas no capítulo de conclusões.

Classificação de imagens de ambientes coralinos: uma abordagem empregando uma combinação de classificadores e máquina de vetor de suporte

The use of the maps obtained from remote sensing orbital images submitted to digital processing became fundamental to optimize conservation and monitoring actions of the coral reefs. However, the accuracy reached in the mapping of submerged areas is limited by variation of the water column that degrades the signal received by the orbital sensor and introduces errors in the final result of the classification. The limited capacity of the traditional methods based on conventional statistical techniques to solve the problems related to the inter-classes took the search of alternative strategies in the area of the Computational Intelligence. In this work an ensemble classifiers was built based on the combination of Support Vector Machines and Minimum Distance Classifier with the objective of classifying remotely sensed images of coral reefs ecosystem. The system is composed by three stages, through which the progressive refinement of the classification process happens. The patterns that received an ambiguous classification in a certain stage of the process were revalued in the subsequent stage. The prediction non ambiguous for all the data happened through the reduction or elimination of the false positive. The images were classified into five bottom-types: deep water; under-water corals; inter-tidal corals; algal and sandy bottom. The highest overall accuracy (89%) was obtained from SVM with polynomial kernel. The accuracy of the classified image was compared through the use of error matrix to the results obtained by the application of other classification methods based on a single classifier (neural network and the k-means algorithm). In the final, the comparison of results achieved demonstrated the potential of the ensemble classifiers as a tool of classification of images from submerged areas subject to the noise caused by atmospheric effects and the water column