Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5813_1.pdf: 1242512 bytes, checksum: 898cc02cecdade8681b49f419621a5ce (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Faculdade de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / Análise de agrupamento (cluster analysis) visa organizar um conjunto de itens em grupos tal que os itens em um dado grupo têm alto grau de similaridade, enquanto itens pertencentes a grupos diferentes têm um alto grau de dissimilaridade. Técnicas de análise de agrupamento podem ser divididas em hierárquicas e de particionamento. Métodos hierárquicos formam seqüências de partições dos dados de entrada gerando assim hierarquias completas, enquanto métodos de particionamento procuram obter uma simples partição dos dados de entrada em um número fixo de grupos. Em geral esses métodos são divididos em dois grupos de paradigmas: rígido (hard) e difuso/nebuloso (fuzzy). Os algoritmos rígidos associam um item a apenas um grupo, enquanto os algoritmos difusos/nebulosos associam um item a todos os grupos através de um grau de pertinência do item em cada grupo. Os algoritmos de agrupamento baseados em medoid são conhecidos por serem menos sensíveis na presença de observações aberrantes/ruídos. Adicionalmente, esses algoritmos são mais flexíveis uma vez que a entrada de dados é uma matriz de dissimilaridade. A fim de modelar variabilidade e/ou incerteza inerente aos dados, variáveis podem assumir conjuntos de categorias ou intervalos, possivelmente até mesmo com freqüências ou pesos. A análise de dados simbólicos (Symbolic Data Analysis) é um domínio relacionado com análise multivariada, reconhecimento de padrão e inteligência artificial para tratar com conjuntos de dados simbólicos descritos por intervalos, distribuição de peso (probabilidade) ou conjuntos de categorias. Esta dissertação apresenta métodos de agrupamento rígidos e difusos/nebulosos baseados em medoid para conjuntos de dados simbólicos. Diferentes funções de distâncias padronizadas para dados simbólicos são também investigadas. Para avaliar os métodos aplicados a dados simbólicos, foram realizados experimentos com conjuntos de dados intervalares artificiais contendo observações aberrantes e conjuntos de dados simbólicos reais mistos. Os resultados da medida de qualidade adotada demonstraram que em geral os métodos baseados em medoid obtiveram um desempenho satisfatório em relação a outros métodos de particionamento existentes na literatura de dados simbólicos

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3632_1.pdf: 1762777 bytes, checksum: e94374ad230aa9afab9b590aa9caa2bd (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Ao longo dos anos, modelos Bayesianos vêm recebendo atenção especial da academia e em aplicações principalmente por possibilitarem uma combinação matemática entre corpos de evidência subjetiva e empírica. A metodologia de integração de Monte Carlo via cadeias de Markov é uma das principais classes de algoritmos para computar estimativas marginais a partir de modelos Bayesianos. Entre os métodos de integração de Monte Carlo via cadeias de Markov, o algoritmo de Metropolis-Hastings merece destaque. Em resumo, para o conjunto de d variáveis (ou componentes) do modelo Bayesiano, X = (X1, X2, , Xd), tal algoritmo elabora uma cadeia de Markov onde cada estado visitado é uma realização de X, x = (x1, x2, , xd), amostrada das distribuições de probabilidades condicionais das variáveis do modelo, f(xi| x1, x2, , xi-1, xi+1, , xd). Quando a simulação é governada por distribuições cuja amostragem direta é viável, o algoritmo de Metropolis-Hastings converge para o método de Gibbs e técnicas de redução de variância tais como Rao-Blackwellization podem ser adotadas. Caso contrário, diante de distribuições cuja amostragem direta é inviável, Rao-Blackwellization é possível a partir do método de griddy-Gibbs, que recorre a funções aproximadas. Esta tese propõe uma variante de griddy-Gibbs que pode ser também classificada como uma extensão do algoritmo de Metropolis-Hastings (diferentemente do método de griddy-Gibbs tradicional que descarta a possibilidade de se rejeitar os valores amostrados ao longo das simulações). Além disso, algoritmos de integração numérica adaptativos e técnicas de agrupamento, tais como o método adaptativo de Simpson e centroidal Voronoi tessellations, são adotados. Casos de estudo apontam o algoritmo proposto como uma boa alternativa a métodos existentes, promovendo estimativas mais precisas sob um menor consumo de recursos computacionais em muitas situações

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-05-16T15:14:45Z No. of bitstreams: 1 Manoel Rivelino Gomes de Oliveira.pdf: 1989352 bytes, checksum: c90a6cdc5ab597ebf9119b283df02988 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-16T15:14:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Manoel Rivelino Gomes de Oliveira.pdf: 1989352 bytes, checksum: c90a6cdc5ab597ebf9119b283df02988 (MD5) Previous issue date: 2016-06-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The monitoring of water quality is of utmost importance for humanity, whether in rural or urban areas, since all living things depend on this liquid for survival, and it is getting increasingly scarce. The studies on water quality variables still benefits very little statistical methods to detect problems the same. This work aimed to develop a new approach to cluster analysis, from the combination of hierarchical methods and non-hierarchical clustering, showing that these statistical techniques can contribute effectively in studies related to quality variables gives water. This study will use a database related to quality variables gives water collected in cisterns plaques in four settlements located in the city of Serra Talhada Pajeu in the region in the interior of Pernambuco. The methodology used here were the multivariate statistical methods specifically the hierarchical cluster analysis and non-hierarchical and the silhouette of statistical indices as validation criteria of the obtained clusters. The idea is basically to compare the various clustering methods as the "quality" of the groups obtained, relating the quality of water variables of the plaques of cisterns, the various methods used. The groups obtained for cisterns now studied showed that in general the cisterns C14, C49 and C90, C98 are similar among themselves, and dissimilar to other groups according to hierarchical methods of grouping. Regarding the size of the groups, which is generally observed Group 1 scored the highest number of cisterns both in the hierarchical method with the Euclidean distance as the non-hierarchical method k - medoid, while the grouping of hierarchical methods with the metric of canberra and non hierarchical clustering k - mean and fuzzy grouping this behavior was not observed, and consequently the cisterns were better distributed among all groups. The Correlation cophenetic has indicated as better grouping of the average bond method. In fuzzy clustering only two groups were left with seven end eight cisterns respectively, as in the non-hierarchical clustering k - mean hear the formation of three groups which roughly classified the same number of cisterns, and yet it has been found that this grouping method rated a group of dissimilar cisterns of other cisterns classified in other groups where these tanks are easily identified, the is the cisterns C64, C65, C66, C71, C79 and C100 have rates fecal coliforms beyond abnormality in other quality variables gives water. The k method - medoid also formed three groups, wherein the group 1 allocated many cisterns while groups 2 and 3 were with few observations where cisterns C75, C64 and C53 are the centroids or cisterns which represent each group respectively. Therefore, it is concluded that the hierarchical methods and non-hierarchical clustering aided by the silhouette of statistical index can, quite satisfactorily monitor the water quality boards tanks in a semiarid region of Nordeste Brasileiro. / O monitoramento da qualidade da água é de extrema importância para a humanidade, seja em regiões rurais, seja em regiões urbanas, visto que todos os seres vivos dependem desse líquido para sobrevivência, embora ele esteja ficando cada vez mais escasso. Os estudos realizados em variáveis de qualidade da água ainda se beneficiam muito pouco dos métodos estatísticos, para detectar problemas relacionados a mesma. Neste trabalho, objetivou-se desenvolver uma nova abordagem para a análise de agrupamento, a partir da combinação dos métodos hierárquicos e não-hierárquicos de agrupamento, mostrando que essas técnicas estatísticas podem contribuir de forma eficaz em estudos relacionados a variáveis de qualidade da água. Nesse estudo,utilizamos uma base dedados relacionada a variáveis de qualidade da água, coletada em cisternas de placas, em quatro assentamentos localizados no Município de Serra Talhada, na Região do Pajeú, no sertão do Estado de Pernambuco. A metodologia aqui utilizada foram os métodos estatísticos multivariados, mais especificamente a análise de agrupamento hierárquica e não hierárquica, e os índices da estatística da silhueta como critério de validação dos agrupamentos obtidos. A ideia consistiu basicamente em comparar os vários métodos de agrupamento quanto à “qualidade” dos grupos obtidos, relacionados as variáveis de qualidade da água das cisternas de placas, pelos vários métodos utilizados. Os agrupamentos obtidos para as cisternas ora estudadas mostraram que, no geral, as cisternas C14, C49, C90e C98 são similares entre si e dissimilares em relação aos demais agrupamentos, de acordo com os métodos hierárquicos de agrupamento. Com relação ao tamanho dos grupos, observou-se que geralmente o grupo 1 classificou o maior número de cisternas tanto nos métodos hierárquicos com a distância euclidiana, quanto no método não hierárquico do k – medoid, enquanto que, nos métodos hierárquicos de agrupamento com a métrica de camberra e nos agrupamentos não hierárquicos de k – média e agrupamento fuzzy, esse comportamento não se verificou, e, consequentemente, as cisternas ficaram melhor distribuídas entre todos os grupos.A Correção Cofenética indicou como melhor agrupamento o método da ligação média. No agrupamento fuzzy, apenas dois grupos ficaram com sete e oito cisternas respectivamente, já no agrupamento não hierárquico de k – média, houve uma formação de três grupos que classificaram aproximadamente o mesmo número de cisternas. Ainda se verificou que este método de agrupamento classificou um grupo de cisternas dissimilares das demais cisternas classificadas em outros grupos, pois estas cisternas são facilmente identificadas, ou seja, as cisternas C64, C65, C66, C71, C79 e C100 apresentam taxas “elevadas” de coliformes fecais,além de anormalidade em outras variáveis de qualidade da água. O método de k – medoid também formou três grupos: o grupo 1 alocou muitas cisternas; já os grupos 2 e 3 ficaram com poucas observações,pois as cisternas C75, C64 e C53 são os centróides ou as cisternas que representam cada grupo respectivamente. Portanto, conclui-se que os métodos hierárquicos e não hierárquicos de agrupamento auxiliados pelo índice da estatística da silhueta podem,de forma bastante satisfatória, monitorar a qualidade da água de cisternas de placas em uma região semiárida do Nordeste Brasileiro.

Orientador: Eduardo Tavares Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T06:46:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_JoseAlves_M.pdf: 6253982 bytes, checksum: 60338f082eaf718fea4a1f0cef6876bc (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Uma das áreas mais complexas da tomada de decisão médica é o diagnóstico, pois este depende da análise de informações de diferentes naturezas e complexidades e é influenciado pela experiência anterior do médico e da sua intuição. É difícil formalizar esse conhecimento e representá-Io em um programa de computador, pois os mecanismos mentais e os processos de raciocínio pelo qual os clínicos chegam ao diagnóstico são ainda mal conhecidos. Há falta de padronização quanto aos termos e definições médicas, pois muitas vezes não existem opiniões consensuais por parte dos especialistas na área de estudo sobre como decidir em face de evidências conflitantes, além do fato do conhecimento estar espalhado em muitas publicações, lugares e cabeças. Nesta tese é desenvolvido um sistema de apoio à decisão médica utilizando um programa executado em um computador do tipo PC onde, através de respostas às perguntas dirigidas ao paciente, pelo médico e resultados de alguns exames clínicos pode-se chegar a uma confirmação de uma suspeita clínica na área de válvulas cardíacas, ou seja, estenose ou insuficiência valvular. O sistema desenvolvido utiliza teoria de subconjuntos nebulosos a fim de trabalhar com as imprecisões intrínsecas a este processo. Foi desenvolvido um programa de computador com interface amigável para o médico e determina o diagnóstico utilizando linguagem Visual Bàsic e linguagem C++. Nesta interface com o usuário são introduzidos todos os aspectos médicos necessários para a geração do diagnóstico e nesta mesma interface é visualizado o diagnóstico gerado pelo programa. Após a implementação do programa em computador, foi testado o conjunto de dados de um total de 178 fichas médicas com diagnósticos confirmados nos diversos tipos de valvulopatias, apresentando um acerto médio de 67%(diagnósticos totalmente corretos) 76% de acertos para as válvulas cardíacas, 81 % de acertos para o tipo. de doença (insuficiência ou estenose da válvula) e 85% de acertos para a gravidade (leve, moderada ou importante) e 5% de erros (diagnóstico gerado pelo programa totalmente incorreto). Portanto, o programa foi capaz de determinar o problema para a maioria das doenças (95% dos casos para acerto de pelo menos a válvula, tipo de doença ou gravidade) o que o toma uma ferramenta importante no apoio à decisão médica / Abstract: One of the most complex fields of medical decision making for a medical doctor is the diagnosis, as it depends on the analysis of information of different complexities and characteristics, and it can be influenced by the physician's previous experience and intuition. It is difficult to formalize this knowledge and represent it in a computational software, because the mental mechanisms and the reasoning process used by the physicians to reach a diagnosis are still not well known. There is no standardization of medical terms and definitions mainly due to the fact that, frequently, there is no consensual opinion of the experts on an area of study, there is difficulties in deciding when facing conflicting evidence from many different scientific journals, books, issues or just from different minds. In this thesis, a new computer program for medical decision support was developed and presented. The software runs on a personal compute r and, by means of the answers to questions made to the patient by his physician and by the results of physical examination and critical exams like X-rays and ECG, it is possible to confirm a clinical expectation concerning heart diseases (cardiac valve insufficiency or stenosis) The developed program utilizes fuzzy sets to deal with the intrinsic imprecision of this processo. It has also been developed a computer program that serves as an interface between the compute r and the medical user using Visual Basic and C++ languages. In the interface with the user it is introduced ali the medical aspects needed to generate and visualize the results. After computer implementation, the program has been tested with the data from 178 patient records with confirmed diagnosis of different cardiac valve diseases. The main correct results achieved by the program are: 67% of totally correct diagnosis; 76% for type of valve; 81 % type of disease (cardiac valve insufficiency or stenosis); 85% of severity of the disease (light, moderate, or severe). In summary, the program has achieved 95% of correct valvular disease (type of valve, disease and severity of the disease) and 5% of totally incorrect diagnosis, making it an important toei for the medical decision aid / Mestrado / Engenharia Biomedica / Mestre em Engenharia Elétrica

Conjuntos de dados reais muitas vezes apresentam um grande número de atributos preditivos ou de entrada, o que leva a uma grande quantidade de informação. Entretanto, essa quantidade de informação nem sempre significa uma melhoria em termos de desempenho de técnicas de agrupamento. Além disso, alguns atributos podem estar correlacionados ou adicionar ruído, reduzindo a qualidade do agrupamento de dados. Esse problema motivou o desenvolvimento de técnicas de seleção de atributos, que tentam encontrar um subconjunto com os atributos mais relevantes para agrupar os dados. Neste trabalho, o foco está no problema de seleção de atributos não supervisionados. Esse é um problema difícil, pois não existe informação sobre rótulos das classes. Portanto, não existe um guia para medir a qualidade do subconjunto de atributos. O principal objetivo deste trabalho é definir um método para identificar quanto atributos devem ser selecionados (após ordená-los com base em algum critério). Essa tarefa é realizada por meio da técnica de Falsos Vizinhos Mais Próximos, que tem sua origem na teoria do caos. Resultados experimentais mostram que essa técnica informa um bom número aproximado de atributos a serem selecionados. Quando comparado a outras técnicas, na maioria dos casos analisados, enquanto menos atributos são selecionados, a qualidade da partição dos dados é mantida / Real-world datasets commonly present high dimensional data, what leads to an increased amount of information. However, this does not always imply on an improvement in terms of clustering techniques performance. Furthermore, some features may be correlated or add unexpected noise, reducing the data clustering performance. This problem motivated the development of feature selection techniques, which attempt to find the most relevant subset of features to cluster data. In this work, we focus on the problem of unsupervised feature selection. This is a difficult problem, since there is no class label information. Therefore, there is no guide to measure the quality of the feature subset. The main goal of this work is to define a method to identify the number of features to select (after sorting them based on some criterion). This task is carried out by means of the False Nearest Neighbor, which has its root in the Chaos Theory. Experimental results show that this technique gives an good approximate number of features to select. When compared to other techniques, in most of the analyzed cases, while selecting fewer features, it maintains the quality of the data partition

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-07T10:02:02Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Davi G. Silva.pdf: 8079863 bytes, checksum: 2089dbe710945d9e8fad27e7fd2a98aa (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-07T10:02:21Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Davi G. Silva.pdf: 8079863 bytes, checksum: 2089dbe710945d9e8fad27e7fd2a98aa (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-07T10:02:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Davi G. Silva.pdf: 8079863 bytes, checksum: 2089dbe710945d9e8fad27e7fd2a98aa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-07T10:02:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Davi G. Silva.pdf: 8079863 bytes, checksum: 2089dbe710945d9e8fad27e7fd2a98aa (MD5) Previous issue date: 2016-08-03 / The amount of information available through digital media has increased considerably in recent decades. This fact causes concern among managers of large data repositories. Dealing with this growth and protect the data effectively is an even greater challenge. In many repositories, one of the main problems is the existence of replicated data. This can impact the quality of data and the ability to provide services able to meet the demands of its customers. However, the removal of replicated records is a task that requires a lot of time and processing effort. Nowadays, one of the techniques that has been effectively applied in the task of identify records that are replicated is the Genetic Programming (GP). One of the main requirements of this technique is the use examples (usually created manually) in its training step. Another GP major requirement is its processing time. This happens because during the training step each record is compared to all other existing ones in the data repository. Thus, the time required to perform all these comparisons during the GP training step can be very costly, even for small repositories. For those reasons, this dissertation proposes a novel approach based in a strategy the combines a clustering technique with a sliding window, aiming at minimize the number of comparisons required in the PG training stage. Experiments using synthetic and real datasets show that it is possible to reduce the time cost of GP training step up to 70%, without a significant reduction in the quality of generated solutions / O volume de informação em formato digital tem aumentado consideravelmente nas últimas décadas, e isso tem causado preocupação entre os administradores de grandes repositórios de dados. Trabalhar com esse crescimento e proteger os dados de forma eficaz é um desafio ainda maior. Em muitos repositórios, o principal problema é a existência de dados replicados. Isso pode afetar a qualidade dos dados e a capacidade de fornecer serviços que atendam as demandas dos seus clientes. Porém, a remoção de registros replicados é uma tarefa que exige muito tempo e poder de processamento computacional. Atualmente, uma das técnicas que vem sendo utilizada de forma eficaz no processo de remoção de registros replicados é a Programação Genética (PG). Uma das principais características dessa técnica é que ela exige exemplos para a realização da etapa de treinamento. Outra característica importante é que a PG exige um alto custo computacional para ser aplicada, além do esforço para gerar os exemplos do treino. No problema de deduplicação um dos maiores custos durante a etapa de treino é causado pela necessidade de comparar cada um dos registros com todos os outros registros existentes no banco de dados. Assim, o tempo gasto para realizar essas comparações durante o treino é muito grande. A partir desse problema, esta dissertação propõe uma abordagem baseada na combinação de uma técnica de agrupamento e janela deslizante, visando minimizar a quantidade de comparações exigidas na etapa de treinamento da PG. Experimentos utilizando dados reais e sintéticos, mostram que é possível reduzir o custo de treinamento em até 70%, sem uma redução significativa na qualidade das soluções geradas.

Submitted by Alisson Mota (alisson.davidbeckam@gmail.com) on 2015-07-16T19:44:09Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Igor Medeiros de Assis.pdf: 4375576 bytes, checksum: 7ac029eb5410ee434c8875ab34abe8c7 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-17T18:37:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Igor Medeiros de Assis.pdf: 4375576 bytes, checksum: 7ac029eb5410ee434c8875ab34abe8c7 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-07-17T18:45:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Igor Medeiros de Assis.pdf: 4375576 bytes, checksum: 7ac029eb5410ee434c8875ab34abe8c7 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-17T18:45:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Igor Medeiros de Assis.pdf: 4375576 bytes, checksum: 7ac029eb5410ee434c8875ab34abe8c7 (MD5) Previous issue date: 2013-11-11 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Lignoids are a class important of plants substances phenolic which is structurally characterized by coupling phenylpropanoids. It is a group with a large structural variation resulting in the wide variety of classes found in nature such as lignans and neolignans. Few studies have been conducted in relation to the family Burseraceae lignoids, being reported in only five genera, Bursera, Commiphora, Crepisdospermum, Tetragastris and Protium. With interest to perform the chemical profile of several species of the same family using chromatographic techniques, spectrometric and spectroscopic, from the crude extract, without the need of thorough insulation work, this project aimed to direct the phytochemical study by spectroscopic techniques of Hydrogen Nuclear Magnetic Resonance (1H NMR), and mass spectrometry spray ionization of electrons (MS-ESI) techniques and gas chromatography coupled to flame ionization detector (GC-FID) and mass spectrometry (GC-MS) of the extracts of low and medium polarity species in the family Burseraceae Amazon. The metabolic profile was performed by 1H NMR, showed great similarity among the extracts in relation to the region of methyl hydrogens, which can be explained by the presence of triterpenes. Among these spectra, only four showed major differences: ECJN52, ECJN42, ECJN55 and ECON55. Were also observed, chemical shifts aromatic protons between δ 6.5 and 7.5 ppm and methylenedioxy groups between δ 5.9 and 6.04 ppm. The results obtained by ISE-MS showed also very similar among species. In a range of m/z predetermined between 300 and 600, which were seen only extracts EFAM52, ECON52, ECJN42, ECJN55 ECJN52 and showed ions m/z lignoids possible. As occurred in the analysis by 1H NMR and MS-ESI, the analysis by GC-MS, similar chromatographic profiles were observed between extracts. Comparing the fragmentation of literature with the results obtained from mass spectra by GC-MS, there was a great similarity with the fragment patterns of lignans dibenzylbutyrolactone. Could suggest that substances with m / z 352 and 354, may be of lignans and gadaina hinokinin respectively. The results for the CCD extracts in ethyl ether and ethyl acetate also a showed similar profile, as well as the spectroscopic analyzes. The results were statistically analyzed by TLC by hierarchical clustering method "hclust-ward" demonstrating the presence of two chemical groups for the extracts obtained in ethyl ether and EtOAc. The extracts obtained in ethyl ether and AcOEt were analyzed by MS-ESI, being observed substances with molecular characteristics of triterpenes and sterols acetylated and glycosylated, and biflavanóides lignoids. / Lignóides constituem uma importante classe de substâncias fenólicas das plantas, que são estruturalmente caracterizados por acoplamento de unidades de fenilpropanóides. É um grupo com uma grande variação estrutural resultando na grande diversidade de classes encontradas na natureza como as lignanas e neolignanas. Poucos estudos foram realizados em relação aos lignóides na família Burseraceae, sendo reportados em apenas cinco gêneros, Bursera, Commiphora, Crepisdospermum, Tetragastris e Protium. Com interesse de realizar o perfil químico de várias espécies de uma mesma família utilizando técnicas cromatográficas, espectrométricas e espectroscópicas, a partir do extrato bruto, sem a necessidade do exaustivo trabalho de isolamento, este projeto teve como objetivo direcionar o estudo fitoquímico através das técnicas espectroscópicas de Ressonância Magnética Nuclear de Hidrogênio (1H RMN) e Espectrometria de massas com ionização por eletrospray (EM-ESI) e das técnicas de cromatografia em fase gasosa acoplada a detectores de ionização de chama (CG-DIC) e espectrometria de massas (CG-EM) dos extratos de baixa e média polaridade de espécies da família Burseraceae da Amazônia. O perfil metabólito realizado por RMN de 1H, apresentou grande similaridade entre os extratos, em relação à região dos hidrogênios metílicos, sendo justificada pela possível presença de triterpenos. Dentre esses espectros, apenas quatro apresentaram maiores diferenças: ECJN52, ECJN42, ECJN55 e ECON55. Foram observados também, deslocamentos químicos de prótons aromáticos, entre δ 6,5 e 7,5 ppm e de grupos metilenodioxi, entre δ 5,9 e 6,04 ppm. Os resultados obtidos por EM-ISE demonstraram também grande semelhança entre as espécies. Em uma faixa de m/z pré-determinada, entre 300 e 600, foram observados que apenas os extratos EFAM52, ECON52, ECJN42, ECJN55 e ECJN52, apresentaram íons de possíveis lignóides. Assim como ocorreu nas analises por RMN de 1H e EM- ESI, nas analises por CG-EM foram observados perfis cromatográficos semelhantes entre os extratos. Comparando as fragmentações da literatura com os resultados obtidos nos espectros de massas por CG-EM, verificou-se uma grande semelhança com os padrões de fragmentação de lignanas dibenzilbutirolactônicas. Podendo sugerir que as substâncias com m/z 352 e 354, possam ser das lignanas gadaina e hinoquinina, respectivamente. Os resultados de CCD para os extratos obtidos em éter etílico e em acetato de etila também demonstraram perfis semelhantes, assim como nas analises espectroscópicas. Os resultados obtidos por CCD foram analisados estatisticamente por agrupamento hierárquico pelo método “hclust-ward” demonstrando a presença de 2 grupos químicos para os extratos obtido em éter etílico e AcOEt. Os extratos obtidos em éter etílico e AcOEt foram analisados por EM-ISE, sendo observadas substâncias com massas moleculares características de triterpenos e esteróis acetilados e glicosilados, biflavanóides e lignóides.

Made available in DSpace on 2015-04-13T12:17:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Elias Vasconcelos Neto.pdf: 488878 bytes, checksum: 3ba462c0237a8d31abd240eff4c8da1e (MD5) Previous issue date: 2012-06-01 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The Amazon forest is a mixture of hundreds of species, with different ages and growth rates, knowing them, both for researchers as to Amazonian populations, is a major challenge. The aim of this study was to perform species ecological and functional grouping of Acre state forests. This work was developed from data of 95 permanent plots, with one hectare each (100 x 100m), sub-divided into plots of 10 x 10 and installed on Projeto de Colonização (PC) Pedro Peixoto, State Forest of Antimary (FEA) and ST Management. In these sub-plots all individuals with diameter at breast height (DBH) greater than or equal to 10 cm were measured. The collect period was from 1996 to 2007, with measurements at non-regular intervals. The clustering process occurred in three stages: (1) cluster analysis to group the most populous species. For this process, the variables employed were Periodic Annual Increment in diameter - IPADAP Medium in High, Medium and Low competition and 95% percentile of cumulative frequency distribution of diameters using Ward hierarchical method; (2) discriminant analysis, to allocate the least populated species to the groups formed, using variables of the 95% percentile of the cumulative frequency distribution of diameters and the average annual periodic increments in diameter (IPADAP) and the Fisher method, (3) subjective stage, used to allocate species with few individuals to formed groups. Ward method used in cluster analysis and the Fisher method used for discriminant proved to be effective in creating and training groups. The use of these methods resulted in formation of ten groups of species with high growth rates of similarity between individuals of the same group and low similarity between groups. Variables: IPADAP for stand and IPADAP in low, medium and high competition and P95 of cumulative frequency distribution of diameters shown are variables useful for the purposes of grouping of species. Variations in the growth rates for the overall mean data were reduced when calculated for each group of species. / A floresta amazônica é uma mistura de centenas de espécies, com diferentes idades e taxas de crescimento, o seu conhecimento, tanto para pesquisadores quanto para as populações amazônicas, é um grande desafio. O objetivo deste estudo foi efetuar o agrupamento ecológico e funcional de espécies presentes na floresta do Estado do Acre. Este trabalho foi desenvolvido a partir de dados de 95 parcelas permanentes, com área de um hectare cada (100 x 100m), subdividida em subparcelas de 10 x 10 e instaladas no Projeto de Colonização (PC) Pedro Peixoto, Floresta Estadual do Antimary (FEA) e ST Manejo. Nestas sub-parcelas todos os indivíduos com diâmetro a altura do peito (DAP) maior ou igual a 10 cm foram medidos. O período de coleta foi de 1996 até 2007, com medições em intervalos de tempo não regulares. O processo de agrupamento ocorreu em três estágios: (1) análise de Cluster para fazer o agrupamento das espécies mais populosas. Para esse processo foram empregadas as variáveis Incremento Periódico Anual em diâmetro - IPADAP médio em Alta, Media e Baixa competição e percentil 95% da distribuição de frequência cumulativa dos diâmetros pelo método hierárquico Ward; (2) análise Discriminante, para alocar as espécies menos populosas aos grupos formados, utilizando-se as variáveis percentil 95% da distribuição de frequência cumulativa dos diâmetros e os incrementos periódicos médios anuais em diâmetro (IPADAP) e o método de Fisher; (3) estágio subjetivo, utilizado para alocar as espécies com poucos indivíduos aos grupos formados. O método Ward utilizado na análise de Cluster e o método de Fisher usado no discriminante demonstraram-se eficazes na criação e formação dos grupos. A utilização destes métodos resultou na formação de dez grupos de espécies com crescimentos de alta similaridade entre indivíduos do mesmo grupo e baixa similaridade entre grupos. As variáveis: IPADAP para o povoamento e IPADAP em baixa, média e alta competição e P95 da distribuição de frequência cumulativa dos diâmetros demonstraram-se variáveis úteis para a realização do agrupamento de espécies. As variações nas taxas de crescimento relativas à média total dos dados foram reduzidas quando calculada para cada grupo de espécies.

A produÃÃo de sementes viÃveis, dispersÃo, germinaÃÃo e crescimento inicial de plÃntulas sÃo eventos do ciclo de vida das angiospermas que fazem parte do Nicho de regeneraÃÃo. Entender como esses eventos ocorrem diante de fatores ambientais como temperatura, luz e umidade e como os indivÃduos jovens e adultos estÃo distribuÃdos espacialmente no ambiente, aumenta a probabilidade de obtermos sucesso no estabelecimento de espÃcies vegetais e de seus crescimentos futuros. Dalbergia cearensis à uma espÃcie endÃmica da floresta xerÃfila espinhosa do nordeste do Brasil. Sua madeira à muito apreciada para a fabricaÃÃo de mÃveis de fino acabamento e instrumentos musicais. Nesse estudo, procuramos compreender os aspectos morfolÃgicos de seus frutos, sementes e plÃntulas, a influÃncia da luz e temperatura na germinaÃÃo das sementes, a fenologia e sua distribuiÃÃo espacial. Os frutos de D. cearensis foram descritos como sÃmaras que possuem caracterÃsticas para dispersÃo anemocÃrica. Seu processo germinativo à relativamente rÃpido, iniciando-se apÃs trÃs dias da semeadura. Suas sementes germinam na presenÃa e na ausÃncia de luz, com as maiores porcentagens de germinaÃÃo alcanÃadas nas temperaturas de 25, 30 e 35o C. As plantas jovens de D. cearensis mostram maior crescimento da parte aÃrea sob sombreamento e suas raÃzes crescem mais a plena luz. A sua Ãrvore perde folhas durante o perÃodo seco que vai de julho a dezembro. Com o inÃcio das chuvas (dezembro) comeÃa a emissÃo de brotos foliares que acontece atà marÃo. Suas flores surgem com o ritmo das chuvas e podem ocorrer entre novembro e janeiro. O pico fenolÃgico de frutos maduros ocorre em maio. A populaÃÃo de indivÃduos jovens e adultos localizada na Reserva Particular do PatrimÃnio Natural Fazenda NÃo me Deixes, em QuixadÃ, CearÃ, apresenta distribuiÃÃo agregada. A maior proporÃÃo de sementes dispersadas ocorre a 3 metros de distÃncia dos adultos mais prÃximos. / The viable seed production, dispersal, germination and early growth of seedlings are events of the life cycle of angiosperms that are part of the regeneration niche. Understanding how these events occur before environmental factors such as temperature, light and humidity and how the young and adult individuals are spatially distributed in the environment, increases the probability of getting success in the establishment of plant species and their future growth. Dalbergia cearensis is an endemic species of xerophilous thorny forest (caatinga) of northeastern Brazil. Its wood is much appreciated for the production of finely crafted furniture and musical instruments. In this study, we tried to understand the morphology of its fruit, seeds, and seedlings, the influence of light and temperature on seed germination, phenology, and spatial distribution. Fruits of D. cearensis were described as samaras which have features to spread anemochorous dispersion. Its germination process is relatively fast, beginning after three days of sowing. Its seeds germinate in the presence and absence of light, with the highest percentage of germination reached at temperatures of 25, 30 and 35oC. The young plants of D. cearensis show greater shoot growth under shade and their roots grow in the full light. Your tree loses leaves during the dry season which runs from July to December. At the beginning of rains (December), it starts the issuance of leaf buds which happens until March. Its flowers appear with the rain constancy and can happen between November and January. The phenological peak of ripi fruit happens in May. The young and adult population placed in Private Reserve of Natural Patrimony NÃo Me Deixes Farm in QuixadÃ, Cearà shows aggregated distribution. The highest proportion of seeds dispersed is 3 meters away from the nearest adult.

Graphs have been successfully employed in avariety of problems and applications, being the object of study in modeling, analysis and construction of visual representations. While different approaches exist for graph visualization,most of them suffer from the severe clutter when the number of nodes or edges is large. Among the approaches that handle such problem, edge bundling techniques attained relative success on improving the quality of the visual representations by bending and aggregating edges in order to produce an organized layout. Despite this success, most of the exiting techniques create edge bundles based only on the visual space information, that is, there is no explicit connection between the edge bundling layout and the original data. There fore, these techniques generates less meaningful bundles and may lead users to misinterpret the data. This masters research presents a novel edge bundling technique based on the similarity relationships among vertices. We developed such technique based on two assumptions. First, it supports the hypothesis that edge bundling can better represent the data when there is an inherent connection between the proximity among the elements in the information space and the proximity between edges in the edge bundling layout. We address this question by presenting a similarity bundling framework, that considers the similarity between vertices when performing the edges bending. To guide the bundling, we create a similarity hierarchy, called backbone. This is based on a multilevel partition of the data, which groups edges of similar vertices. Second, we also support that a multiscale representation improves the visual and complexity scalability of bundling layouts. We present a multiscale edge bundling, which allows an overview plus detailed exploration, coarsening or revealing the bundling at different levelsof the same visualization. Our evaluation framework shows that our backbone produces a balanced hierarchy with a good representation of similarity relationships among vertices. Moreover, the edge bundling layout guided by the backbone reduces the visual clutter and surpass state-of-the-art techniques in displaying global and local edge patterns. / Grafos são empregados com sucesso em uma grande variedade de problemas e aplicações, sendo objeto de estudo na modelagem, análise e na construção de representações visuais. Embora existam diferentes formas para a visualização de grafos, a maioria delas sofrem pela desorganização do espaço visual quando o número de vértices ou arestas é alto. Entre as abordagens que lidam com este problema, as técnicas de agrupamentos visuais de arestas obtiveram sucesso na melhora da representação visual pelo encurvamento e agrupamento de arestas que aperfeiçoam a organização da representação. Apesar deste sucesso, a maioria das técniques criam grupos de arestas baseados apenas na informação do espaço visual, não existindo conexão explícita entre o desenho no espaço visual e o conjunto de dados original. Dessa forma, estas técnicas produzem agrupamentos de arestas com baixa significância e podem levar o usuário a uma interpretação incorreta da informação. Esta pesquisa de mestrado apresenta uma nova técnica de agrupamento visual de arestas baseado nas relações de similaridade entre os vértices. Nós desenvolvemos esta técnica com base em duas premissas. Primeiro, ela defende a hipótese que a representação por agrupamento de arestas pode representar melhor o conjunto de dados se existir uma conexão inerente entre a proximidade dos elementos no espaço de informação e a proximidade entre arestas no desenho de arestas agrupadas. Nós atendemos esta questão apresentando um arcabouço para o agrupamento de arestas baseado em similaridade, que considera a similaridade entre vértices para realizar o encurvamento das arestas. Para guiar este encurvamento, nós criamos uma estrutura de similaridade, denominada backbone. Esta estrutura é baseada em um particionamento multi-nível do conjunto de dados, que agrupa arestas de vértices similares. A segunda premissa, nós também defendemos que uma representação multiescala melhora a escalabilidade computacional e visual da representação visual de arestas agrupadas. Nós apresentamos um agrupamento visual multi-nível de arestas que permite uma exploração generalizada e detalhada, revelando detalhes em múltiplos níveis da visualização. Nosso processo de avaliação mostra que a construção do backbone produz uma hierarquia balanceada e com boa representação das relações de similaridade entre os vértices. Além disso, a visualização com arestas guiadas pelo backbone reduz a desordem visual e melhora as técnicas do estado-da-arte na identificação de padrões de arestas globais e locais.