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Avaliação do uso de classificadores para verificação de atendimento a critérios de seleção em programas sociais

Santos, Cinara de Jesus 07 March 2017 (has links)
Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2017-08-15T12:01:50Z No. of bitstreams: 1 cinaradejesussantos.pdf: 4566569 bytes, checksum: bddc2ea97276541c0a8ad30a371102d1 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-15T12:02:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 cinaradejesussantos.pdf: 4566569 bytes, checksum: bddc2ea97276541c0a8ad30a371102d1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-15T12:02:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 cinaradejesussantos.pdf: 4566569 bytes, checksum: bddc2ea97276541c0a8ad30a371102d1 (MD5) Previous issue date: 2017-03-07 / Classificadores são separadores de grupos que mediante determinadas características organiza os dados agrupando elementos que apresentem traços semelhantes, o que permite reconhecimento de padrões e identificação de elementos que não se encaixam. Esse procedimento de classificação e separação pode ser observado em processos do cotidiano como exames (clínicos ou por imagem), separadores automáticos de grãos na agroindústria, identificador de probabilidades, reconhecedores de caracteres, identificação biométrica - digital, íris, face, etc. O estudo aqui proposto utiliza uma base de dados do Ministério do Desenvolvimento Social e Combate a Fome (MDS), contendo informações sobre beneficiários do Programa Bolsa Família (PBF), onde contamos com registros descritores do ambiente domiciliar, grau de instrução dos moradores do domicílio assim como o uso de serviços de saúde pelos mesmos e informações de cunho financeiro (renda e gastos das famílias). O foco deste estudo não visa avaliar o PBF, mas o comportamento de classificadores aplicados sobre bases de caráter social, pois estas apresentam certas particularidades. Sobre as variáveis que descrevem uma família como beneficiária ou não do PBF, testamos três algoritmos classificadores - regressão logística, árvore binária de decisão e rede neural artificial em múltiplas camadas. O desempenho destes processos foi medido a partir de métricas decorrentes da chamada matriz de confusão. Como os erros e acertos de uma classe n˜ao s˜ao os complementares da outra classe é de suma importância que ambas sejam corretamente identificadas. Um desempenho satisfatório para ambas as classes em um mesmo cenário não foi alçado - a identificação do grupo minoritário apresentou baixa eficiência mesmo com reamostragem seguida de reaplicação dos três processos classificatórios escolhidos, o que aponta para a necessidade de novos experimentos. / Classifiers are group separators that, by means of certain characteristics, organize the data by grouping elements that present similar traits, which allows pattern recognition and the identification of elements that do not fit. Classification procedures can be used in everyday processes such as clinical or imaging exams, automatic grain separators in agribusiness, probability identifiers, character recognition, biometric identification by thumbprints, iris, face, etc. This study uses a database of the Ministry of Social Development and Fight against Hunger (MDS), containing information on beneficiaries of the Bolsa Fam´ılia Program (PBF). The data describe the home environment, the level of education of the residents of the household, their use of public health services, and some financial information (income and expenses of families). The focus of this study is not to evaluate the PBF, but to analyze the performance of the classifiers when applied to bases of social character, since these have certain peculiarities. We have tested three classification algorithms - logistic regression, binary decision trees and artificial neural networks. The performance of these algorithms was measured by metrics computed from the so-called confusion matrix. As the probabilities of right and wrong classifications of a class are not complementary, it is of the utmost importance that both are correctly identified. A good evaluation could not be archive for both classes in a same scenario was not raised - the identification of the minority group showed low efficiency even with resampling followed by reapplication of the three classificatory processes chosen, which points to the need for new experiments.
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Violence, security perception and mode choice on trips to and from a university campus / Violência, percepção de segurança e escolha modal em viagens a um campus universitário

Denise Capasso da Silva 04 August 2017 (has links)
This dissertation addresses the validation of the hypothesis there is a general sense that violence and security perception influence the use of sustainable travel modes. The research characterizes the issue of security perception among University of São Paulo (Brazil) users and identifies the way the sense of security and violence occurrences are related to the travel mode choice. An online survey on security perception and the way its participants access the campus was conducted. The target relationships were explored by Decision Tree (DT) algorithms. An initial exploratory analysis revealed occurrences of violence and reports of insecurity perception were strongly correlated on streets around the campus. The time analysis of violence distribution presented the incidents concentrated at night and during the week. The study also showed that security perception variation according to gender and travel mode choice is less sensitive to security perception than to the occurrence of violence, or type of affiliation to the university. Finally, DT algorithms explored the relation of spatially treated variables (i.e. route length to the university, density of violence occurrences and insecurity reports on the route) to mode choice. The results also showed that distance to the campus was relevant to the mode choice only in routes not strongly considered unsafe. In routes of higher insecurity perception, the share of nonmotorized modes was more expressive and the largest participation of sustainable modes was on routes with high incidence of violence. Since it is counterintuitive to assume numerous walking trips are a consequence of violence, the opposite was considered as a possible explanation to those results. The present study reinforces the need for increased surveillance in regions with high participation of non-motorized modes, for preventing users from shifting to motorized modes. / Esta dissertação busca comprovar a hipótese de que a violência e a percepção de segurança influenciam o uso de modos de transporte sustentáveis. A pesquisa caracteriza a questão da percepção de segurança entre os usuários da Universidade de São Paulo (Brasil), em São Carlos, e identifica como o sentimento de segurança pessoal e a violência estão relacionados com a escolha do modo de viagem. Foi realizada uma pesquisa on-line sobre a percepção de segurança dos usuários da universidade e a forma como eles acessam o campus. As interações foram exploradas por algoritmos de Árvore de Decisão (AD). Uma análise exploratória inicial mostrou que ocorrências de violência e relatos de insegurança estavam fortemente correlacionados nos trechos de via ao redor do campus. A análise temporal da distribuição da violência apresentou os incidentes concentrados à noite e durante os dias de semana. Além disso, a pesquisa mostrou que a percepção de segurança variou de acordo com o gênero e a escolha modal é menos sensível à percepção de segurança do que a ocorrência de violência, ou vinculação com a universidade. Por fim, os algoritmos de AD foram executados para explorar a relação das variáveis tratadas espacialmente (ou seja, o comprimento da rota até o campus, além da densidade de ocorrências e relatos de insegurança na rota) com a escolha modal. O último resultado obtido na análise foi que a distância até a universidade era relevante para a escolha modal apenas em rotas onde não há numerosos relatos de insegurança. A participação dos modos não motorizados foi mais expressiva nas rotas com maior percepção de insegurança, e em rotas com alta incidência de violência. Como não é razoável supor que mais viagens a pé são uma consequência dos roubos e sim o oposto, o estudo reforça a importância de aumentar a segurança nas regiões de alta incidência de viagens não motorizadas, de forma a não incentivar a migração destes usuários para modos motorizados.
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Técnicas de aprendizado de máquina para predição do custo da logística de transporte : uma aplicação em empresa do segmento de autopeças /

Rodríguez, Elen Yanina Aguirre January 2020 (has links)
Orientador: Fernando Augusto Silva Marins / Resumo: Em diferentes aspectos da vida cotidiana, o ser humano é forçado a escolher entre várias opções, esse processo é conhecido como tomada de decisão. No nível do negócio, a tomada de decisões desempenha um papel muito importante, porque dessas decisões depende o sucesso ou o fracasso das organizações. No entanto, em muitos casos, tomar decisões erradas pode gerar grandes custos. Desta forma, alguns dos problemas de tomada de decisão que um gerente enfrenta comumente são, por exemplo, a decisão para determinar um preço, a decisão de comprar ou fabricar, em problemas de logística, problemas de armazenamento, etc. Por outro lado, a coleta de dados tornou-se uma vantagem competitiva, pois pode ser utilizada para análise e extração de resultados significativos por meio da aplicação de diversas técnicas, como estatística, simulação, matemática, econometria e técnicas atuais, como aprendizagem de máquina para a criação de modelos preditivos. Além disso, há evidências na literatura de que a criação de modelos com técnicas de aprendizagem de máquina têm um impacto positivo na indústria e em diferentes áreas de pesquisa. Nesse contexto, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo preditivo para tomada de decisão, usando as técnicas supervisionadas de aprendizado de máquina, e combinando o modelo gerado com as restrições pertencentes ao processo de otimização. O objetivo da proposta é treinar um modelo matemático com dados históricos de um processo decisório e obter os predit... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre
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Estruturas flutuantes para a exploração de campos de petróleo no mar(FPSO): apoio à decisão na escolha do sistema. / Decision aid methods applied to the selection of floating production storage and offloading system.

Garber, Marcos Fernando 17 December 2002 (has links)
Freqüentemente os profissionais da construção naval tomam decisões para selecionar os elementos que devem ser especificados na composição de determinado projeto. Além da experiência e do conhecimento necessários para optar por um caminho adequado, a escolha deve atender eficientemente ao problema proposto e às preferências do projetista. A seleção de componentes do projeto de estruturas flutuantes para exploração de campos de petróleo no mar envolve aspectos objetivos e subjetivos. O trabalho apresenta e aplica alguns métodos de auxílio à tomada de decisão possibilitando ao projetista aprimorar sua sensibilidade. O objetivo da pesquisa é apresentar de forma sumária as duas bases para a decisão sobre o projeto, que são os métodos de apoio e os requisitos que as instalações FPSO devem atender, fornecendo como resultado um procedimento que permitirá aos usuários a melhor escolha dos componentes e aumentar a sensibilidade dos projetistas na seleção entre as possíveis opções (fazer totalmente novo ou aproveitar o existente). O trabalho apresenta uma revisão dos princípios da análise da decisão, informações sobre métodos de apoio à decisão, os dados de entrada do problema proposto, o método de projetos navais, os requisitos básicos para construção de estruturas flutuantes de exploração de petróleo no mar e os requisitos básicos para uma instalação FPSO. Para a solução do problema se aplicaram os métodos de árvore de decisão, para a parte correspondente às decisões sob risco e o método de análise hierárquica AHP para as decisões tomadas sob certeza. / Frequently, naval construction engineers take decisions to select the elements which must specified for the composition of a determined project. Besides the necessary experience and the knowledge to choose a proper way, the option must fulfil efficiently the problem requirements and the preferences of the designer. The choice of components in the design off-shore structures for production in sea oilfields, involves objective and subjective aspects. This work introduces and uses a few methods of decision aids, helping the designer to improve his sensibility. The objective of this research is to present in a simple way two foundations to decide about the project, which are the aid decision methods and the requirements which the FPSO (Floating Production Storage and Offloading System) must fulfil, supplying a procedure that enables the designer to take the best choice of components and to increase his sensibility referring to the selection among the possible options, wich are to make a completely new FPSO or to use an existing one. This work offers a revision of the principles of the decision analysis theory, the data input of the problem, the classic naval design method, the basic requirements to build floating structures to off-shore oil extraction, and the basic requirements for a FPSO installation. To solve the problem the decision tree method, for decision under risk, and the AHP (Analytic Hierarchy Process), for decision under certainty, were applied.
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Detecção de intrusos em redes de computadores com uso de códigos corretores de erros e medidas de informação. / Intrusion detection in computer networks using error correction codes and information measures.

LIMA, Christiane Ferreira Lemos. 13 August 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-13T19:50:34Z No. of bitstreams: 1 CHRISTIANE FERREIRA LEMOS LIMA - TESE PPGEE 2013..pdf: 5704501 bytes, checksum: da700470760daace1ac791c6514082a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-13T19:50:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CHRISTIANE FERREIRA LEMOS LIMA - TESE PPGEE 2013..pdf: 5704501 bytes, checksum: da700470760daace1ac791c6514082a3 (MD5) Previous issue date: 2013-04-19 / Capes / Este trabalho de tese tem como objetivo principal apresentar um novo esquema, direcionado à proteção de sistemas computacionais contra a ocorrência de invasões, fazendo uso de códigos corretores de erros e de medidas de informação. Para isto, considera-se que a identificação de diferentes tipos de ataques a uma rede de computadores pode ser vista como uma tarefa de classificação multiclasses, por envolver a discriminação de ataques em diversos tipos ou categorias. Com base nessa abordagem, o presente trabalho apresenta uma estratégia para classificação multiclasses, baseada nos princípios dos códigos corretores de erros, tendo em vista que para cada uma dasM classes do problema proposto é associada a um conjunto de palavras códigos de comprimento igual a N, em que N é o número de atributos, selecionados por meio de medidas de informação, e que serão monitorados por dispositivos de software, aqui chamados de detectores de rede e detectores dehost. Nesta abordagem, as palavras código que formam uma tabela são restritas a um sub-código de um código linear do tipo BCH (Bose-ChaudhuriHocquenghem), permitindo que a etapa de decodificação seja realizada, utilizando-se algoritmos de decodificação algébrica, o que não é possível para palavras código selecionadas aleatoriamente. Nesse contexto, o uso de uma variante de algoritmo genético é aplicado no projeto da tabela que será utilizada na identificação de ataques em redes de computadores. Dentre as contribuições efetivas desta tese, cujas comprovações são demonstradas em experimentos realizados por simulação computacional, tem-se a aplicação da teoria da codificação para a determinação de palavras código adequadas ao problema de detectar intrusões numa rede de computadores; a determinação dos atributos por meio do uso de árvores de decisão C4.5 baseadas nas medidas de informação de Rényi e Tsallis; a utilização de decodificação algébrica, baseado nos conceitos de decodificação tradicional e na decodificação por lista. / The thesis’s main objective is to present a scheme to protect computer networks against the occurrence of invasions by making use of error correcting codes and information measures. For this, the identification of attacks in a network is viewed as a multiclass classification task because it involves attacks discrimination into various categories. Based on this approach, this work presents strategies for multiclass problems based on the error correcting codes principles, where eachM class is associated with a codeword of lengthN, whereN is the number of selected attributes, chosen by use of information measures. These attributes are monitored by software devices, here called network detectors and detectors host. In this approach, the codewords that form a codewords table are a sub-code of a BCH-type linear code. This approach allows decoding step to be performed using algebraic decoding algorithms, what is not possible with random selected codewords. In this context, the use of a variant of genetic algorithm are applied in the table-approach design to be used in attacks identification in networks. The effective contributions of this thesis, demonstrated on the cientific experiments, are: the application of coding theory to determine the appropriate code words to network intrusion detection; the application of C4.5 decision tree based on information measurements of Rényi and Tsallis for attributes selection; the use of algebraic decoding, based on the concepts of the traditional decoding and list decoding techniques.
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Classificação de data streams utilizando árvore de decisão estatística e a teoria dos fractais na análise evolutiva dos dados

Cazzolato, Mirela Teixeira 24 March 2014 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5984.pdf: 1962060 bytes, checksum: d943b973e9dd5f12ab87985f7388cb80 (MD5) Previous issue date: 2014-03-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / A data stream is generated in a fast way, continuously, ordered, and in large quantities. To process data streams there must be considered, among others factors, the limited use of memory, the need of real-time processing, the accuracy of the results and the concept drift (which occurs when there is a change in the concept of the data being analyzed). Decision tree is a popular form of representation of the classifier, that is intuitive and fast to build, generally obtaining high accuracy. The techniques of incremental decision trees present in the literature generally have high computational costs to construct and update the model, especially regarding the calculation to split the decision nodes. The existent methods have a conservative characteristic to deal with limited amounts of data, tending to improve their results as the number of examples increases. Another problem is that many real-world applications generate data with noise, and the existing techniques have a low tolerance to these events. This work aims to develop decision tree methods for data streams, that supply the deficiencies of the current state of the art. In addition, another objective is to develop a technique to detect concept drift using the fractal theory. This functionality should indicate when there is a need to correct the model, allowing the adequate description of most recent events. To achieve the objectives, three decision tree algorithms were developed: StARMiner Tree, Automatic StARMiner Tree, and Information Gain StARMiner Tree. These algorithms use a statistical method as heuristic to split the nodes, which is not dependent on the number of examples and is fast. In the experiments the algorithms achieved high accuracy, also showing a tolerant behavior in the classification of noisy data. Finally, a drift detection method was proposed to detect changes in the data distribution, based on the fractal theory. The method, called Fractal Detection Method, detects significant changes on the data distribution, causing the model to be updated when it does not describe the data (becoming obsolete). The method achieved good results in the classification of data containing concept drift, proving to be suitable for evolutionary analysis of data. / Um data stream e gerado de forma rápida, contínua, ordenada e em grande quantidade. Para o processamento de data streams deve-se considerar, dentre outros fatores, o uso limitado de memoria, a necessidade de processamento em tempo real, a precisão dos resultados e o concept drift (que ocorre quando há uma mudança no conceito dos dados que estão sendo analisados). À arvore de decisão e uma popular forma de representação do modelo classificador, intuitiva, e rápida de construir, geralmente possuindo alta acurada. Às técnicas de arvores de decisão incrementais presentes na literatura geralmente apresentam um alto custo computacional para a construção e atualização do modelo, principalmente no que se refere ao calculo para a decisão de divisão dos nós. Os métodos existentes possuem uma característica conservadora para lidar com quantidades de dados limitadas, tendendo a melhorar seus resultados conforme o número de exemplos aumenta. Outro problema e a geração dos dados com ruídos por muitas aplicações reais, pois as técnicas existentes possuem baixa tolerância a essas ocorrências. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de métodos de arvores de decisão para data streams, que suprem as deficiências do atual estado da arte. Além disso, outro objetivo deste projeto e o desenvolvimento de uma funcionalidade para detecção de concept drift utilizando a teoria dos fractais, corrigindo o modelo sempre que necessário, possibilitando a descrição correta dos acontecimentos mais recentes dos dados. Para atingir os objetivos foram desenvolvidos três algoritmos de arvore de decisão: o StÀRMiner Tree, o Àutomatic StÀRMiner Tree, e o Information Gain StÀR-Miner Tree. Esses algoritmos utilizam um método estatístico como heurística de divisão de nós, que não é dependente do numero de exemplos lidos e que e rápida. Os algoritmos obtiveram alta acurácia nos experimentos realizados, mostrando também um comportamento tolerante na classificação de dados ruidosos. Finalmente, foi proposto um método para a detecção de mudanças no comportamento dos dados baseado na teoria dos fractais, o Fractal Drift Detection Method. Ele detecta mudanças significativas na distribuicao dos dados, fazendo com que o modelo seja atualizado sempre que o mesmo não descrever os dados atuais (se tornar obsoleto). O método obteve bons resultados na classificação de dados contendo concept drift, mostrando ser adequado para a análise evolutiva dos dados.
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Análise de dados sequenciais heterogêneos baseada em árvore de decisão e modelos de Markov : aplicação na logística de transporte

Ataky, Steve Tsham Mpinda 16 October 2015 (has links)
Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2016-09-16T12:52:39Z No. of bitstreams: 1 DissSATM.pdf: 3079104 bytes, checksum: 51b46ffeb4387370e30fb92e31771606 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-16T19:59:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissSATM.pdf: 3079104 bytes, checksum: 51b46ffeb4387370e30fb92e31771606 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-16T19:59:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissSATM.pdf: 3079104 bytes, checksum: 51b46ffeb4387370e30fb92e31771606 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-16T19:59:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissSATM.pdf: 3079104 bytes, checksum: 51b46ffeb4387370e30fb92e31771606 (MD5) Previous issue date: 2015-10-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Latterly, the development of data mining techniques has emerged in many applications’ fields with aim at analyzing large volumes of data which may be simple and / or complex. The logistics of transport, the railway setor in particular, is a sector with such a characteristic in that the data available in are of varied natures (classic variables such as top speed or type of train, symbolic variables such as the set of routes traveled by train, degree of tack, etc.). As part of this dissertation, one addresses the problem of classification and prediction of heterogeneous data; it is proposed to study through two main approaches. First, an automatic classification approach was implemented based on classification tree technique, which also allows new data to be efficiently integrated into partitions initialized beforehand. The second contribution of this work concerns the analysis of sequence data. It has been proposed to combine the above classification method with Markov models for obtaining a time series (temporal sequences) partition in homogeneous and significant groups based on probabilities. The resulting model offers good interpretation of classes built and allows us to estimate the evolution of the sequences of a particular vehicle. Both approaches were then applied onto real data from the a Brazilian railway information system company in the spirit of supporting the strategic management of planning and coherent prediction. This work is to initially provide a thinner type of planning to solve the problems associated with the existing classification in homogeneous circulations groups. Second, it sought to define a typology of train paths (sucession traffic of the same train) in order to provide or predict the next movement of statistical characteristics of a train carrying the same route. The general methodology provides a supportive environment for decision-making to monitor and control the planning organization. Thereby, a formula with two variants was proposed to calculate the adhesion degree between the track effectively carried out or being carried out with the planned one. / Nos últimos anos aflorou o desenvolvimento de técnicas de mineração de dados em muitos domínios de aplicação com finalidade de analisar grandes volumes de dados, os quais podendo ser simples e/ou complexos. A logística de transporte, o setor ferroviário em particular, é uma área com tal característica em que os dados disponíveis são muitos e de variadas naturezas (variáveis clássicas como velocidade máxima ou tipo de trem, variáveis simbólicas como o conjunto de vias percorridas pelo trem, etc). Como parte desta dissertação, aborda-se o problema de classificação e previsão de dados heterogêneos, propõe-se estudar através de duas abordagens principais. Primeiramente, foi utilizada uma abordagem de classificação automática com base na técnica por ´arvore de classificação, a qual também permite que novos dados sejam eficientemente integradas nas partições inicial. A segunda contribuição deste trabalho diz respeito à análise de dados sequenciais. Propôs-se a combinar o método de classificação anterior com modelos de Markov para obter uma participação de sequências temporais em grupos homogêneos e significativos com base nas probabilidades. O modelo resultante oferece uma boa interpretação das classes construídas e permite estimar a evolução das sequências de um determinado veículo. Ambas as abordagens foram então aplicadas nos dados do sistema de informação ferroviário, no espírito de dar apoio à gestão estratégica de planejamentos e previsões aderentes. Este trabalho consiste em fornecer inicialmente uma tipologia mais fina de planejamento para resolver os problemas associados com a classificação existente em grupos de circulações homogêneos. Em segundo lugar, buscou-se definir uma tipologia de trajetórias de trens (sucessão de circulações de um mesmo trem) para assim fornecer ou prever características estatísticas da próxima circulação mais provável de um trem realizando o mesmo percurso. A metodologia geral proporciona um ambiente de apoio à decisão para o monitoramento e controle da organização de planejamento. Deste fato, uma fórmula com duas variantes foi proposta para calcular o grau de aderência entre a trajetória efetivamente realizada ou em curso de realização com o planejado.
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Estruturas flutuantes para a exploração de campos de petróleo no mar(FPSO): apoio à decisão na escolha do sistema. / Decision aid methods applied to the selection of floating production storage and offloading system.

Marcos Fernando Garber 17 December 2002 (has links)
Freqüentemente os profissionais da construção naval tomam decisões para selecionar os elementos que devem ser especificados na composição de determinado projeto. Além da experiência e do conhecimento necessários para optar por um caminho adequado, a escolha deve atender eficientemente ao problema proposto e às preferências do projetista. A seleção de componentes do projeto de estruturas flutuantes para exploração de campos de petróleo no mar envolve aspectos objetivos e subjetivos. O trabalho apresenta e aplica alguns métodos de auxílio à tomada de decisão possibilitando ao projetista aprimorar sua sensibilidade. O objetivo da pesquisa é apresentar de forma sumária as duas bases para a decisão sobre o projeto, que são os métodos de apoio e os requisitos que as instalações FPSO devem atender, fornecendo como resultado um procedimento que permitirá aos usuários a melhor escolha dos componentes e aumentar a sensibilidade dos projetistas na seleção entre as possíveis opções (fazer totalmente novo ou aproveitar o existente). O trabalho apresenta uma revisão dos princípios da análise da decisão, informações sobre métodos de apoio à decisão, os dados de entrada do problema proposto, o método de projetos navais, os requisitos básicos para construção de estruturas flutuantes de exploração de petróleo no mar e os requisitos básicos para uma instalação FPSO. Para a solução do problema se aplicaram os métodos de árvore de decisão, para a parte correspondente às decisões sob risco e o método de análise hierárquica AHP para as decisões tomadas sob certeza. / Frequently, naval construction engineers take decisions to select the elements which must specified for the composition of a determined project. Besides the necessary experience and the knowledge to choose a proper way, the option must fulfil efficiently the problem requirements and the preferences of the designer. The choice of components in the design off-shore structures for production in sea oilfields, involves objective and subjective aspects. This work introduces and uses a few methods of decision aids, helping the designer to improve his sensibility. The objective of this research is to present in a simple way two foundations to decide about the project, which are the aid decision methods and the requirements which the FPSO (Floating Production Storage and Offloading System) must fulfil, supplying a procedure that enables the designer to take the best choice of components and to increase his sensibility referring to the selection among the possible options, wich are to make a completely new FPSO or to use an existing one. This work offers a revision of the principles of the decision analysis theory, the data input of the problem, the classic naval design method, the basic requirements to build floating structures to off-shore oil extraction, and the basic requirements for a FPSO installation. To solve the problem the decision tree method, for decision under risk, and the AHP (Analytic Hierarchy Process), for decision under certainty, were applied.
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Uma metodologia de binarização para áreas de imagens de cheque utilizando algoritmos de aprendizagem supervisionada

Alves, Rafael Félix 23 June 2015 (has links)
Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL FELIX ALVES.pdf: 2156088 bytes, checksum: a82e527c69001eb9cee5a989bde3b8dc (MD5) Previous issue date: 2015-06-23 / The process of image binarization consists of transforming a color image into a new one with only two colors: black and white. This process is an important step for many modern applica-tions such as Check Clearance, Optical Character Recognition and Handwriting Recognition. Improvements in the automatic process of image binarization represent impacts on applications that rely on this step. The present work proposes a methodology for automatic image binariza-tion. This methodology applies supervised learning algorithms to binarize images and consists of the following steps: images database construction; extraction of the region of interest; pat-terns matrix construction; pattern labelling; database sampling; and classifier training. Experi-mental results are presented using a database of Brazilian bank check images and the competi-tion database DIBCO 2009. In conclusion, the proposal demonstrated to be superior to some of its competitors in terms of accuracy and F-Measure. / O processo de binarização de imagens consiste na transformação de uma imagem colorida em uma nova imagem com apenas duas cores: uma que representa o fundo, outra o objeto de interesse. Este processo é uma importante etapa de diversas aplicações modernas, como a Compensação de Cheque, o Reconhecimento Ótico de Caracteres (do inglês Optical Characterer Recognition) e o Reconhecimento de Texto Manuscrito (do inglês Handwritten Recognition, HWR). Dado que melhorias no processo automático de binarização de imagens representam impactos diretos nas aplicações que dependem desta etapa o presente trabalho propõe uma metodologia para realizar a binarização automática de imagens. A proposta realiza a binarização de forma automática baseado no uso de algoritmos de aprendizagem supervisionada, tais como redes neurais artificiais e árvore de decisão. O processo como um todo consiste das seguintes etapas: construção do banco de imagens; extração da região de interesse; construção da matriz de padrões; rotulação dos padrões; amostragem da base; e treinamento do classificador. Resultados experimentais são apresentados utilizando uma base de imagens de cheques de bancos brasileiros (CMC-7 e montante de cortesia) e a base de imagens da competição DIBCO 2009. Em conclusão, a metodologia proposta apresentou-se competitiva aos métodos da literatura destacando-se em aplicações onde o processamento de imagens está restrito a uma categoria de imagens, como é o caso das imagens de cheques de bancos brasileiros. A presente metodologia apresenta resultados experimentais entre as três primeiras posições e melhores resultados em relação a medida F-Measure quando comparada com as demais.

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