[pt] Assegurar a qualidade de uma avaliação é um grande desafio para os avaliadores. A avaliação de um processo avaliativo denomina-se meta-avaliação. No Brasil já existe uma grande preocupação com a qualidade da avaliação, contudo o conceito de meta-avaliação ainda é uma novidade. Os profissionais discutem quais são os critérios de excelência que uma verdadeira avaliação deve atender tendo como base os padrões definidos pelo Joint Committee on Standards for Educational Evaluation (1994), que estão agrupados em quatro grandes categorias: utilidade, viabilidade, ética e precisão. Este trabalho propõe uma nova metodologia para meta-avaliação utilizando os conceitos de conjuntos fuzzy e da lógica fuzzy. A metodologia é composta por um instrumental de coleta de dados (lista de checagem para meta-avaliação de programas/projetos) e por um sistema de inferência fuzzy hierárquico para o tratamento de dados referentes à metaavaliação de programas/projetos. As principais vantagens de um sistema desse tipo são: (i) a possibilidade de trabalhar com regras lingüísticas; (ii) a utilização de ferramentas adequadas para trabalhar com a imprecisão intrínseca que existe em problemas complexos, como é o caso de processos de meta- avaliação; (iii) a incorporação de conhecimento subjetivo (de especialistas); (iv) a adaptabilidade do processo de inferência a situações específicas. A metodologia ora proposta utiliza um sistema hierárquico composto por trinta e seis bases de regras organizadas em três níveis: padrão (nível 1), categoria (nível 2), e meta-avaliação (nível 3). As principais características da metodologia desenvolvida são: (i) o instrumento de coleta de dados, que permite respostas intermediárias; (ii) a capacidade de adaptação do sistema de inferência fuzzy a necessidades específicas; (iii) a transparência obtida pela utilização de regras lingüísticas, o que facilita a discussão e o entendimento de todo o processo. Acredita-se que esta metodologia facilitará os processos de meta-avaliação. Este estudo pretende ser uma contribuição para a área da avaliação e para a prática da meta-avaliação. / [en] Assuring the quality of an evaluation is a great challenge to evaluators. The evaluation of an evaluative process is called meta- evaluation. In Brazil there is a great concern about evaluation quality, although the concept of metaevaluation is new. Evaluation professionals are still discussing the criteria of excellence that a true evaluation should attend. The standards defined by the Joint Committee on Standards for Educational Evaluation (1994) that are presented in terms of utility, feasibility, ethics and accuracy, enlighten on that discussion. This study presents a new methodology for meta-evaluation that makes use of fuzzy sets and fuzzy logic concepts. The methodology is composed of an instrument for data collection (checklist for the meta-evaluation of programs/projects) and of a hierarchical fuzzy inference system for treatment of data related to the metaevaluation of projects and programs. The main advantages of using such a system are: (i) the possibility of working with linguistic rules; (ii) the use of tools that deal with the intrinsic imprecision of complex problems, as is the case of metaevaluation; (iii) the incorporation of subjective knowledge (of specialists); (iv) the adaptability of the inference process to specific situations. This new methodology makes use of a system composed of 36 rule bases organized in three levels: standard (level 1), category (level 2), and meta- evaluation (level 3). The main features of the proposed methodology are: (i) the data collection instrument, that allows intermediate answers; (ii) the fuzzy system's capability of adaptation to specific needs; (iii) the transparency provided by the use of linguistic rules, which favours understanding and discussion of the whole process. It is believed that this methodology will make the meta-evaluation process easier. This study intends to be a contribution to evaluation as a subject and to meta- evaluation practice.

[pt] Não obstante o reconhecimento de que a lógica desenvolvida por Guilherme de Ockham é consideravelmente interessante tanto do ponto de vista histórico quanto filosófico, pouca atenção foi dada àquelas doutrinas lógicas que envolvem aspectos temporais. Este fato, por sua vez, constitui um obstáculo à compreensão integral da lógica ockhamista, já que acarreta uma série de controvérsias motivadas basicamente por interpretações parciais que menosprezam o papel desempenhado pelo tempo na lógica medieval. Com efeito, o presente estudo analisa o caráter temporal da lógica de Ockham a fim de contextualizá-lo junto às teorias lógicas do referido autor. Para tanto, reservou-se uma parte da investigação ao esclarecimento das noções fundamentais da lógica ockhamista e, em seguida, destinou-se outra parte à determinação da interação entre o tempo e tais noções. Neste contexto, evidenciou-se que a lógica concebida por Ockham é essencialmente temporal, pois o fato dela concentrar-se na análise da estrutura da língua latina, aliado ao reconhecimento de que a doutrina das proposições temporalmente flexionadas e a silogística temporal desenvolvida pelo referido autor apóiam-se numa teoria da suposição capaz de lidar com uma concepção ampla de significação, cujo domínio dos objetos significados encerra o que é ou poderia ser tanto no presente, quanto no passado ou no futuro, indica que até as noções fundamentais da lógica ockhamista presumem o caráter temporal da linguagem ordinária. / [en] Although the logic developed by William of Ockham is regarded as having considerable interest, both from a historical and from a philosophical point of view, little attention has been paid to the temporal aspects of his doctrines. This creates a barrier to the full understanding of Ockham´s logic because it leads to many controversies that are due to partial interpretations which underestimate the role of time in the logic of the Middle Ages. In the present study, the temporal character of Ockham´s logic is analyzed in order to contextualize it within his general theories. The first part of our investigation is concerned with the basic notions of Ockham´s logic, and the second part studies their interaction with temporal notions. It becomes clear that Ockham´s logic is essentially temporal. This is mainly due to the fact that it concentrates on the analysis of the latin language, and that the doctrine of temporal propositions and of temporal syllogism are based on a conception of supposition that must be able to deal with a broad conception of signification. The domain of objects signified includes what is, or what could be, in the present as well as in the past and in the future. This shows that fundamental notions of Ockham´s logic presuppose the temporal character of ordinary language.

[pt] A previsão de séries temporais está presente em diversas áreas como os setores elétrico, financeiro, a economia e o industrial. Em todas essas áreas, as previsões são fundamentais para a tomada de decisões no curto, médio e longo prazo. Certamente, as técnicas estatísticas são as mais utilizadas em problemas de previsão de séries, principalmente por apresentarem um maior grau de interpretabilidade, garantido pelos modelos matemáticos gerados. No entanto, técnicas de inteligência computacional têm sido cada vez mais aplicadas em previsão de séries temporais no meio acadêmico, com destaque para as Redes Neurais Artificiais (RNA) e os Sistemas de Inferência Fuzzy (FIS). Muitos são os casos de sucesso de aplicação de RNAs, porém os sistemas desenvolvidos são do tipo caixa preta, inviabilizando uma melhor compreensão do modelo final de previsão. Já os FIS são interpretáveis, entretanto sua aplicação é comprometida pela dependência de criação de regras por especialistas e pela dificuldade em ajustar os diversos parâmetros como o número e formato de conjuntos e o tamanho da janela. Além disso, a falta de pessoas com o conhecimento necessário para o desenvolvimento e utilização de modelos baseados nessas técnicas também contribui para que estejam pouco presentes na rotina de planejamento e tomada de decisão na maioria das organizações. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma ferramenta computacional capaz de realizar previsões de séries temporais, baseada na teoria de Sistemas de Inferência Fuzzy, em conjunto com a otimização de parâmetros por Algoritmos Genéticos, oferecendo uma interface gráfica intuitiva e amigável. / [en] The time series forecasting is present in several areas such as electrical, financial, economy and industry. In all these areas, the forecasts are critical to decision making in the short, medium and long term. Certainly, statistical techniques are most often used in time series forecasting problems, mainly because of a greater degree of interpretability, guaranteed by the mathematical models generated. However, computational intelligence techniques have been increasingly applied in time series forecasting in academic research, with emphasis on Artificial Neural Networks (ANN) and Fuzzy Inference Systems (FIS). There are many cases of successful application of ANNs, but the systems developed are black box, not allowing a better understanding of the final prediction. On the other hand the FIS are interpretable, but its application is compromised by reliance on rule-making by experts and by the difficulty in adjusting the various parameters as the number and shape of fuzzy sets and the window size. Moreover, the lack of people with the knowledge necessary for the development and use of models based on these techniques also restricts their application in the routine planning and decision making in most organizations. This work aims to develop a computational tool able to make forecasts of time series, based on the theory of Fuzzy Inference Systems, in conjunction with the optimization of parameters by Genetic Algorithms, providing an intuitive and friendly graphical user interface.

[pt] A avaliação e seleção de tecnologias de geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis visa melhorar a eficiência nas decisões de expansão dos sistemas elétricos em geral, elencando tecnologias mais adequadas em função de seus impactos ambientais, sociais, econômicos, técnicos e políticos. Os processos decisórios referentes à escolha de tecnologias de geração de energia caracterizam-se por subjetividade, incerteza e ambiguidade. Os métodos multicritério de apoio à decisão, combinados com a lógica dos conjuntos fuzzy constituem uma alternativa adequada para a modelagem de avaliação e seleção de tecnologias em ambientes sob incerteza. O objetivo principal desta dissertação é propor um modelo de avaliação e seleção de tecnologias para geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis, com o auxílio de métodos multicritério fuzzy de apoio à decisão. A pesquisa pode ser considerada aplicada, descritiva e metodológica. Quanto aos meios de investigação, a metodologia compreende pesquisa bibliográfica e documental; pesquisa experimental, com a aplicação de métodos multicritério fuzzy de apoio à decisão para hierarquização de alternativas tecnológicas de energia elétrica a partir de fontes renováveis; e desenvolvimento de um estudo empírico no Estado do Rio de Janeiro. Destacam-se como resultados a seleção de tecnologias mais adequadas em função de seus impactos ambientais, sociais, econômicos, técnicos e políticos e a demonstração da aplicabilidade do modelo proposto. No caso do Estado do Rio de Janeiro, a tecnologia que se mostrou mais adequada, dado potencial de fontes renováveis, foi a solar fotovoltaica. / [en] Assessment and selection of renewable energy generation technologies addresses to improve efficiency in electrical system expansion decisions, by selecting technologies that are more appropriate considering some criteria, like environmental, social, economic, technical and political. The decision-making processes regarding the choice of energy generation technologies are characterized by subjectivity, uncertainty and ambiguity. Multicriteria decision support method, combined with fuzzy logic, is an adequate alternative for measuring and evaluating the performance of technologies in environment under uncertainty. The main aim of this dissertation is to propose a model for selection the performance of technologies for electric power generation from renewable sources, with the support of multicriteria fuzzy decision-making methods. The research can be considered applied, descriptive and methodological. As for means of investigation, the methodology comprises bibliographical and documentary research; Experimental research, with the application of multicriteria fuzzy decision-making methods for hierarchization of technologies for electric power generation alternatives from renewable sources; and development of an empirical study in the State of Rio de Janeiro. The results highlight the selection of the most appropriate technologies according to their environmental, social, economic, technical and political impacts and the demonstration of the applicability of the proposed model. In the case of the State of Rio de Janeiro, the most appropriate technology, given the potential of renewable sources, was solar photovoltaic.

[pt] Esta dissertação investiga os efeitos do racionamento de energia elétrica ocorrido no período entre junho de 2001 a fevereiro de 2002, nas previsões de energia das principais concessionárias brasileiras. Para tal, estudamos o desempenho de modelos lineares e não-lineares. Dentre os modelos lineares, analisamos os modelos ARIMA (p,d,q) de Box & Jenkins e os modelos de amortecimento exponencial de Holt & Winters. Dentre os modelos não-lineares, são abordadas técnicas de inteligência artificial tais como Redes Neurais e Lógica Fuzzy. Visto que o racionamento levou a previsões ineficientes, propomos alternativas para reduzir seu impacto. Por último, investigamos os impactos causados pela crise energética nas previsões doze passos à frente de carga elétrica provenientes de vinte e oito concessionárias. A base de dados é composta pelos valores observados e as previsões fornecidas pelo PREVCAR, um dos sistemas de previsão da cadeia oficial de programas do setor elétrico brasileiro. Por meio de um procedimento de Análise de Agrupamento utilizando Redes Neurais Artificiais do tipo SOM (Self Organizing Map) de Kohonen são estabelecidos os grupos de concessionárias que possuem os mesmos comportamentos diante do racionamento. Como resultado final, foram estimados fatores de redução das previsões causados pelo racionamento, que servem como base de cálculo para reduções nas previsões futuras em períodos de crise de abastecimento. / [en] This dissertation aims at an exploratory study of impacts caused by the 2001 energy crisis on the current forecasts produced on a monthly basis for main distributing utilities. For that we show an accuracy study of the performance of the linear and non-linear models. It has been used, within the linear models class, the modeling approach of Box-Jenkins and exponential smoothing of Holt- Winters. Within the non-linear ones, it was chosen those based on artificial intelligence techniques, such as Fuzzy Logic and Artificial Neural Network. Due to the lack of accuracy of the models to cope with the discontinuities provoked by the crisis on the forecasts, some alternative tools to reduce the impact on the forecast errors are proposed. Finally, the impacts caused by the crisis on multiple steps ahead forecasts have also been investigated. It was taken the monthly forecasts produced by PREVCAR (one of official Brazilian load forecasting system), as well as the observed values covering the same period, to create the crisis response indices series for each one of the twenty and eight utilities included in the analysis. It was also used the well-known neural network based algorithm SOM (Self Organizing Maps) to classify the utilities into homogeneous groups, according to their response to the energy crisis. As a final result, for each group, it was estimated the reduction factors that can be used as a prior information in future energy supply crisis.

[pt] Demonstrações em lógica podem tornar-se muito grandes e complexas. Para resolver problemas, e para estudar lógica, é comum valer-se de assistentes de demonstração. Um assistente de demonstração geral deve integrar ferramentas que ajudem a especificar as lógicas, as equações, os conjuntos de regras, e as estratégias de busca (semi) automática de demonstrações. A comunidade usuária de Provadores Automáticos de Teoremas conhece algumas ferramentas que atendem a estes requisitos. Entretanto, estas ferramentas não estão preparadas para lidar com demonstrações muito grandes. Trabalhos recentes sugerem que uma boa forma de chegar a demonstrações menores é usar grafos, ao invés de árvores, para representar demonstrações. Esta dissertação descreve e implementa uma máquina virtual baseada em grafo e um compilador para a confecção de provadores de teoremas baseados em grafo. Para validar a ferramenta, alguns estudos de casos e provadores de teoremas baseados em grafo são apresentados. / [en] Proofs in logic can become very big and complex. For problem solving, and to teach logic, it is common the use of proof assistants. A general proof assistant should integrate tools to help users on specifying the logics, the formulas, the sets of rules, and the very strategy to perform (semi) automatic proof search. The Automatic Theorem Provers community is aware of some tools that were designed to fulfill these requirements. However, these tools do not take the (possibly) huge size of a proof. Recent works have pointed out that a good way to achieve shorter proofs is the use of graphs, instead of trees, to represent proofs. This dissertation describes and implements a graph-based virtual machine and a compiler for the production of graph-based theorem provers. Some case studies, standard as well as graph-based theorem prover, are illustrated in order to validate the tool.

[pt] A enorme massa de dados que é gerada pelas diversas empresas diariamente pode conter informações importantes que não são fáceis de serem extraídas. Com isso advém a necessidade de analisá-los automaticamente, de forma adequada, extraindo informação útil que pode agregar algum tipo de conhecimento. Uma das formas de se analisar os dados automaticamente é através da análise de agrupamentos. Ela procura encontrar grupos de dados semelhantes entre si. As técnicas de análise de agrupamentos revelam como os dados estão estruturados e resultam em um melhor entendimento sobre o negócio. Existe ainda hoje uma escassez de ferramentas para esse fim. Em um problema real de agrupamento de dados convém analisar os dados através da utilização de diferentes métodos, a fim de buscar aquele que melhor se adapte ao problema. Porém, as ferramentas existentes hoje em dia não são integradas, onde cada ferramenta possui um subconjunto dos métodos existentes de agrupamento. Dessa forma o usuário fica limitado à utilização de uma ferramenta específica ou é obrigado a conhecer diversas ferramentas diferentes, de forma a melhor analisar os dados de sua empresa. Esta dissertação apresenta uma revisão detalhada de todo o processo de análise de agrupamentos e o desenvolvimento de um aplicativo que visa não apenas a atender as deficiências presentes na maioria das ferramentas com esse fim, mas também a auxiliar, de forma mais completa, todo o processo de análise dos grupos. O aplicativo desenvolvido é de fácil utilização e permite que a ele sejam incorporados outros métodos eventualmente desenvolvidos pelo usuário. O aplicativo foi avaliado em três estudos de casos, os quais visam demonstrar a facilidade de uso do aplicativo, assim como avaliar as vantagens do uso de métodos de natureza fuzzy em uma base de dados real. / [en] The enormous data mass that is daily generated by several companies can contain critical information that might not be easily retrieved, considering that the amount of data is generally huge and/or the target information might be spread through different data bases. Taking that into consideration, it might be necessary to properly analyze the data in an automatic way, so useful and valuable information can be extracted. One way of automatically analyzing data is through cluster analysis. This type of analysis searches for related similar data. These clusters settle a data structure model and with proper analysis can reveal important information. The techniques used in cluster analysis disclose how data is structured and allow a better knowledge of the business. Still today there is a lack of tools for this purpose. On a real situation with a data cluster problem it is wise to analyze the data through different methods, so we can find the one that better fits the problem. However, today the existing tools are not integrated, and each tool has a subgroup of existing cluster methods. This way the user stays limited to use only one specific tool or is forced to be aware of a number of different tools, so he would be able to better analyze the company data. This study presents a detailed review of the whole group analysis process and develops an application that not only suggests how to cover the currently lack of tools for this purpose, but also to help the complete cluster analysis process in a more extended way. The application developed is user friendly and allows other methods developed by users to be incorporated. The application has been evaluated into three case studies with the purpose of demonstrating its user friendly, as well as evaluating the advantages of using fuzzy methods on a true data base.

[pt] Esta dìssertação investiga o emprego e o desempenho da Inteligência Computacional em Machine Learning. De modo particular, pesquisou-se a aplicação dos mecanismos e estruturas na biologia e natureza, presentes nas técnica inteligentes (Redes Neurais, Algoritmos Genéticos e Lógica Nebulosa) na construção de algoritmos que codificam mecanismos indutivos em Machine Learning. O trabalho foi desenvolvido em 4 etapas principais: um estudo bibliográfico da área de Machine Learning e modelagem e desenvolvimento de três sistemas demonstrativos da aplicação de Inteligência Computacional em Machine Learning: Redes Neurais TD(gama) no aprendizado do jogo de Gamão, Algoritmos Genéticos na evolução do controle de um robô autônomo, e Lógica Nebulosa para controle de robôs. O estudo bibliográfico envolveu a busca, tendo como principal veículo inicial a Internet, de literatura referente às áreas de Machine Learning e de Inteligência Computacional. Foram pesquisados livros especializados da área, e também artigos técnicos envolvendo os temas abordados nesta dissertação. Este levantamento bibliográfico resultou no resumo dos principais projetos na área de Machine Learning, apresentado no capítulo 2. A modelagem de um sistema de aprendizado do jogo de gamão por Redes Neurais envolveu o estudo e implementação de um método de Reinforcement Learning denominado TD(gama), que opera através do princípio de tentativa e erro, recompensado ações que trazem um bom resultado. O jogo de Gamão foi escolhido pelo seu vastíssimo número de prováveis situações a serem encontradas durante o jogo, consequência do fator estocástico (dados) inerente ao jogo, tornando uma abordagem tradicional muito difícil e até mesmo ineficiente. A evolução do controle de robôs por Algoritmos Genéticos, é inspirada na evolução de um padrão de comportamento exemplificada no capítulo 2 pelo dilema dos prisioneiros. Através da codificação em um cromossoma das variáveis que descrevem o ambiente onde o robô está inserido, foi possível evoluir um padrão de atuação diante da situação presente a cada instante, de forma a atingir um objetivo especificado de forma ótima, ou sub-ótima. O controle de robôs por Lógica Nebulosa demonstra o potencial desta técnica para problemas de controle, codificando através de regras imprecisas que assemelham-se à forma humana de armazenar e transmitir conhecimento, o comportamento que o robô deve ter frente a cada situação encontrada em seu ambiente. Os resultados apresentados demonstram o potencial de utilização das técnicas da Inteligência Computacional, inspiradas na biologia e na natureza, na área de Machine Learning, mostrando através dos exemplos implementados a capacidade de aquisição de conhecimento por experiência, através de mecanismos indutivos, ao invés de codificar explicitamente soluções específicas para os problemas apresentados. / [en] This work investigates the application and performance of the Computational intelligence technics in the field of Machine Learning. In particular, was investigated the application of intelligent systems (Neural Networks, genetic Algorithms and fuzzy Logic) in the development of algorithms that codify inductive mechanisms in Machine Learning. This work was developed in two main steps: a research of Machine Learning bibliography, and the development of three intelligent systems: neural Networks applied to the game of backgammon, Genetic Algorithms in the evolution of an autonomous robot control system, and fuzzy Logic applied to robot control. The bibliography research involved looking for technical literature about Machine Learning and Computational Intelligence. Were used in this research books specialized in the area, and technical papers about the themes treated in this dissertation. The modeling of the backgammon learning algorithm, based on Neural Networks, was implemented using a reinforcement learning method known as TD(l), which operate by the principle of trial and error, giving a reward for actions that brings a good result. The game of backgammon was chosen because of its huge number of possible situations that can be faced during the game, due to estocastic factor (dice) attached to the game, making a traditional approach very difficult, if not even inefficient. The evolution of the autonomous robot control system using Genetic Algorithms is inspired in the evolution of a behavior pattern of behavior to deal with the faced at each moment, in order to achieve a goal in an optimal or sub-optimal way. The robot control system using Fuzzy Logic demonstrates the potential of this technic to control problems, codifying through fuzzy rules, which are similar to the human way to in its environment. The results presented demonstrate the potential of the Computational Intelligence technics, inspired in biology and nature, in the field of Machine Learning, showing through the examples implemented the knowledge acquisition capacity by experience, using inductive mechanisms instead of programming specific solutions for the problems presented

[pt] A teoria da verdade de Tarski, também conhecida como teoria clássica da verdade, forneceu uma definição para o conceito de verdade que pode ser considerada adequada do ponto de vista material, no sentido de implicar logicamente todas as definições parciais de verdade para sentenças isoladas, do tipo ´s é verdadeira se e somente se p`, sendo p uma sentença qualquer de uma das linguagens às quais a definição tarskiana de verdade se aplica, e sendo s um nome para tal sentença. Essa definição de verdade é consistente - até onde se sabe - mas para garantir a consistência da mesma Tarski precisou restringir seu campo de aplicação ao conjunto das linguagens que não podem ser utilizadas para tratar de sua própria semântica, às quais chamamos linguagens semanticamente abertas. Uma outra teoria da verdade, devida a J. Barwise e J. Etchemendy, foi desenvolvida com vistas a poder ser aplicada de modo consistente às linguagens semanticamente fechadas. Entretanto, para garantir a consistência de sua teoria, Barwise e Etchemendy acabaram por formulá-la de um modo em que a mesma não pudesse ser considerada materialmente adequada, no sentido especificado acima. Isso poderia causar a impressão de que a consistência de uma definição de verdade exigisse que se abrisse mão da adequação material da mesma, tal como fazem Barwise e Etchemendy, ou então que se restringisse seu campo de aplicação às linguagens semanticamente abertas, tal como faz Tarski. Construindo uma definição de verdade materialmente adequada no sentido em questão, e ao mesmo tempo aplicável a linguagens semanticamente fechadas, contudo, S. Kripke mostrou que isso não é o caso. Após uma análise comparativa dessas três teorias da verdade, encontramos razões para formular uma outra definição de verdade, baseada nas intuições russellianas acerca dessa noção, e capaz de ser aplicada consistentemente às linguagens semanticamente fechadas, mantendo a adequação material no sentido acima descrito. No presente trabalho, podem ser encontradas essa análise comparativa das teorias da verdade de Tarski, Barwise-Etchemendy e Kripke, bem como a definição de verdade que formulamos de modo a satisfazer as condições que mencionamos acima. / [en] The tarskian theory of truth, that is also known as the classical theory of truth, has provided a truth definition that may be considered adequate from a material standpoint. By a materially adequate truth definition we understand a truth definition that logically entails every partial truth definition for a specific sentence, of the kind ´s is true if and only if p`, where p is any sentence from some language that is object of the tarskian truth definition, and where s is a name for such sentence. This truth definition is consistent - so far as we know - but in order to guarantee its consistency Tarski had to restrict its field to the set of the languages which cannot be used to speak about their own semantics. These languages are called semantically open languages. Another truth definition, due to J. Barwise and J. Etchemendy, was developed in order to be consistently applied to semantically closed languages. However, in order to assure the consistency of their theory, Barwise and Etchemendy developed it in such a way that it cannot be considered as a materially adequate theory in the sense that has been specified above. We may conclude from this that in order to guarantee the consistency of a truth definition we have either to abandon its material adequacy or to restrict its field to the set of semantically open languages. Kripke showed that this is not the case through developing a truth definition that is both materially adequate and applicable to semantically closed languages. After doing a comparison between these three truth theories, we have found some reasons to formulate another truth definition, which is based on russellian intuitions concerning the notion of truth, and which is able to be consistently applied to semantically closed languages and is also materially adequate in the sense specified above. In this dissertation one can find the comparison between the truth theories of Tarski, Barwise and Etchemendy, and Kripke, which we just mentioned, and also the truth definition that we formulated in order to satisfy the conditions which we described above.

[pt] O presente trabalho apresenta a modelagem de conhecimento multitemporal para a classificação automática de cobertura do solo para imagens de satélite. O procedimento de classificação agrega os conhecimentos espectral e multitemporal utilizando conjuntos nebulosos e suas pertinências de classe como informação prévia. O método se baseia no conceito de Redes de Markov Nebulosas, um sistema com um conjunto de estados que a cada instante de tempo troca o estado corrente de acordo com possibilidades associadas a cada um. No caso deste trabalho cada estado representa uma classe, e as possibilidades são estimadas automaticamente a partir de dados históricos de uma mesma região geográfica, empregando algoritmos genéticos. A avaliação experimental utilizou um conjunto de imagens Landsat-5 da cidade do Rio de Janeiro, obtidas em cinco datas separadas por aproximadamente quatro anos. Os resultados indicaram que o uso do conhecimento multitemporal, conforme modelado pelo método proposto traz um significante aumento da eficiência de classificação em comparação à classificação puramente espectral, além de flexibilizar o procedimento de classificação no que diz respeito aos dados necessários para o treinamento do modelo. / [en] This work presents a multitemporal knowledge model for automatic classification of remotely sensed images. The model combines multitemporal and spectral knowledge within a fuzzy framework. This method is based on Fuzzy Markov Chains, a system having a set of states that, at each time, change the current state according to the fuzzy possibilities associated to each one. In this work each state represents one class, and the possibilities are automatically estimated based on historical data by using genetic algorithms. The experimental evaluation was carried through for a set of Landsat-5 TM images of the Rio de Janeiro State, Brazil, acquired at five dates separated by approximately four years. Results indicate that the use of multitemporal knowledge as modeled by the proposed method brings an expressive improvement in efficiency to the classification, when compared to the pure spectral classifier. Besides it, adds flexibility to the classification procedure, concerning to necessary data used for model training.