Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosangela_texto.pdf: 2310887 bytes, checksum: d9e69eaef22ee697283c66446001b19e (MD5) Previous issue date: 2010-12-16 / The presence of inconsistent observations make it improper to consider the gaussian process, as it is found in the literature. This process should be replaced by models of the symmetric distribution classes, such as the t-student distribution, which incorporates additional parameters to reduce the influence of inconsistent points. This work has developed the EM algorithm for estimating the structure of the spatial dependence of the parameters and of the spatial linear model, assuming that the process shows t-student n-varied distribution. This distribution has the degree of freedom v as the additional parameter, which has been considered to be fixed in this research. Techniques to diagnose influence are used after the estimation of parameters, in order to assess the quality of the adjustment of the model by the assumptions made and for the robustness of the results of the estimates when there are disturbances in the model or data. In the present work, diagnostic techniques for the assessment of local influence in linear spatial models have been developed, considering the process with t-student n-varied distribution. The usual diagnostic technique evaluates the withdrawing of the likelihood rate by the function of the likelihood logarithm. In this proposal, in addition to considering the usual technique, we use the withdrawing of the likelihood by Q-displacement of the complete likelihood. The application of the usual technique and of the one proposed here are illustrated through the analyses of both simulated and real data, provenient of agricultural experiments. / A presença de observações discrepantes torna imprópria a análise do processo gaussiano, sendo assim, como é encontrado na literatura, esse processo deve ser substituído por modelos da classe das distribuições simétricas, tal como a distribuição t-student, que incorpora parâmetros adicionais para reduzir a influência dos pontos discrepantes. Neste trabalho, assumiu-se que o processo apresenta distribuição t-student n-variada. Essa distribuição tem como parâmetro adicional o grau de liberdade v, que aqui considerou-se fixo. Dessa forma, desenvolveu-se o algoritmo EM e o algoritmo de NR para a estimação dos parâmetros da estrutura de dependência espacial e do modelo espacial linear. Após a estimação dos parâmetros, utilizou-se duas técnicas de diagnósticos de influência local, ambas com o intuito de avaliar a qualidade do ajuste do modelo pelas suposições feitas e pela robustez dos resultados das estimativas quando há perturbações no modelo ou nos dados. A primeira técnica, denominada "usual", já utilizada por diversos autores, avalia o afastamento da verossimilhança pela função do logaritmo da verossimilhança e a segunda técnica que aqui apresentamos propõe a análise de influência local pelo Q-afastamento da função de verossimilhança para dados completos. Essas técnicas permitiram verificar a influência no afastamento da verossimilhança, na matriz de covariância, no preditor linear e nos valores preditos por meio da análise gráfica. Para ilustrar a aplicação da técnica usual e da nossa proposta, realizou-se a análise de dados simulados e dados reais provenientes de experimentos agrícolas.

[pt] Em muitas aplicações reais de processamento de sinais, as observações do fenômeno em estudo chegam seqüencialmente no tempo. Consequentemente, a tarefa de análise destes dados envolve estimar quantidades desconhecidas em cada observação concebida do fenômeno. Na maioria destas aplicações, entretanto, algum conhecimento prévio sobre o fenômeno a ser modelado está disponível. Este conhecimento prévio permite formular modelos Bayesianos, isto é, uma distribuição a priori sobre as quantidades desconhecidas e uma função de verossimilhança relacionando estas quantidades com as observações do fenômeno. Dentro desta configuração, a inferência Bayesiana das quantidades desconhecidas é baseada na distribuição a posteriori, que é obtida através do teorema de Bayes. Infelizmente, nem sempre é possível obter uma solução analítica exata para esta distribuição a posteriori. Graças ao advento de um formidável poder computacional a baixo custo, em conjunto com os recentes desenvolvimentos na área de simulações estocásticas, este problema tem sido superado, uma vez que esta distribuição a posteriori pode ser aproximada numericamente através de uma distribuição discreta, formada por um conjunto de amostras. Neste contexto, este trabalho aborda o campo de simulações estocásticas sob a ótica da genética Mendeliana e do princípio evolucionário da sobrevivência dos mais aptos. Neste enfoque, o conjunto de amostras que aproxima a distribuição a posteriori pode ser visto como uma população de indivíduos que tentam sobreviver num ambiente Darwiniano, sendo o indivíduo mais forte, aquele que possui maior probabilidade. Com base nesta analogia, introduziu-se na área de simulações estocásticas (a) novas definições de núcleos de transição inspirados nos operadores genéticos de cruzamento e mutação e (b) novas definições para a probabilidade de aceitação, inspirados no esquema de seleção, presente nos Algoritmos Genéticos. Como contribuição deste trabalho está o estabelecimento de uma equivalência entre o teorema de Bayes e o princípio evolucionário, permitindo, assim, o desenvolvimento de um novo mecanismo de busca da solução ótima das quantidades desconhecidas, denominado de inferência evolucionária. Destacamse também: (a) o desenvolvimento do Filtro de Partículas Genéticas, que é um algoritmo de aprendizado online e (b) o Filtro Evolutivo, que é um algoritmo de aprendizado batch. Além disso, mostra-se que o Filtro Evolutivo, é em essência um Algoritmo Genético pois, além da sua capacidade de convergência a distribuições de probabilidade, o Filtro Evolutivo converge também a sua moda global. Em conseqüência, a fundamentação teórica do Filtro Evolutivo demonstra, analiticamente, a convergência dos Algoritmos Genéticos em espaços contínuos. Com base na análise teórica de convergência dos algoritmos de aprendizado baseados na inferência evolucionária e nos resultados dos experimentos numéricos, comprova-se que esta abordagem se aplica a problemas reais de processamento de sinais, uma vez que permite analisar sinais complexos caracterizados por comportamentos não-lineares, não- gaussianos e nãoestacionários. / [en] In many real-world signal processing applications, the phenomenon s observations arrive sequentially in time; consequently, the signal data analysis task involves estimating unknown quantities for each phenomenon observation. However, in most of these applications, prior knowledge about the phenomenon being modeled is available. This prior knowledge allows us to formulate a Bayesian model, which is a prior distribution for the unknown quantities and the likelihood functions relating these quantities to the observations. Within these settings, the Bayesian inference on the unknown quantities is based on the posterior distributions obtained from the Bayes theorem. Unfortunately, it is not always possible to obtain a closed-form analytical solution for this posterior distribution. By the advent of a cheap and formidable computational power, in conjunction with some recent developments in stochastic simulations, this problem has been overcome, since this posterior distribution can be obtained by numerical approximation. Within this context, this work studies the stochastic simulation field from the Mendelian genetic view, as well as the evolutionary principle of the survival of the fittest perspective. In this approach, the set of samples that approximate the posteriori distribution can be seen as a population of individuals which are trying to survival in a Darwinian environment, where the strongest individual is the one with the highest probability. Based in this analogy, we introduce into the stochastic simulation field: (a) new definitions for the transition kernel, inspired in the genetic operators of crossover and mutation and (b) new definitions for the acceptation probability, inspired in the selection scheme used in the Genetic Algorithms. The contribution of this work is the establishment of a relation between the Bayes theorem and the evolutionary principle, allowing the development of a new optimal solution search engine for the unknown quantities, called evolutionary inference. Other contributions: (a) the development of the Genetic Particle Filter, which is an evolutionary online learning algorithm and (b) the Evolution Filter, which is an evolutionary batch learning algorithm. Moreover, we show that the Evolution Filter is a Genetic algorithm, since, besides its capacity of convergence to probability distributions, it also converges to its global modal distribution. As a consequence, the theoretical foundation of the Evolution Filter demonstrates the convergence of Genetic Algorithms in continuous search space. Through the theoretical convergence analysis of the learning algorithms based on the evolutionary inference, as well as the numerical experiments results, we verify that this approach can be applied to real problems of signal processing, since it allows us to analyze complex signals characterized by non-linear, nongaussian and non-stationary behaviors.

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Tese de mestrado. Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

Tese de mestrado integrado. Engenharia Eletrotécnica e de Computadores - Major Energia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

Durante las últimas dos décadas aparecieron equipos con avances tecnológicos que han mejorado los servicios de telecomunicaciones. Estos trabajan las 24 horas del día dentro de un Data Center. La caída de un equipo representaría la caída de un servicio con pérdidas económicas. Una de las principales causas de los incidentes es por variables ambientales (temperatura, humedad o punto de rocío). El proyecto trata sobre una aplicación de predicción de fallos en tiempo real. Este es capaz de predecir fallos y proporcionar un tiempo de reacción ante un incidente. El software implementado tiene dos modos: online y simulación. El modo online es una aplicación para extraer la información de los sensores de ambientales. Este fue implementado en Bitel Telecom donde empresa manifestó su aprobación con una carta de recomendación. Por otro lado, el modo simulación funciona utilizando un servidor web, para subir los resultados en internet y poder monitorearla desde un móvil o PC. El modo simulación tiene dos modos: aleatorio y manual. En estos modos se puede modificar parámetros del algoritmo según exigencias de la empresa. Luego de varias pruebas, se llegó a la conclusión de que la predicción de fallos ayudara a evitar incidentes y generar ahorros económicos. / During last two decades, equipments with technological advancements that have improved telecommunication services appeared. These work 24 hours a day inside a Data Center. Fall of an equipment would represent fall of a service, with economic losses. One of the main causes of incidents is because of environmental variables (temperature, humidity or dew point). The project is about a real time failure prediction application. This is capable of predict failures and give a reaction time upon an incident. The implemented software has two modes: online and simulation. Online mode is an application for extracting information of environmental sensors. This was implemented at Bitel Telecom, which manifested her approval with a recommendation letter. Simulation mode has two modes: random and manual. In these modes you can modify algorithm parameters according to enterprise requirements. After many tests, it came to the conclusion that failure prediction will help to avoid incidents and generate economic savings. / Tesis

[pt] A Nanotecnologia teve seus primeiros conceitos introduzidos pelo físico americano Richard Feynman em 1959, em sua famosa palestra intitulada There´s plenty of room at the bottom (Ainda há muito espaço sobrando no fundo). Já a Inteligência Computacional tem sido utilizada com sucesso em diversas áreas no meio acadêmico e industrial. Este trabalho investiga o potencial dos Algoritmos Genéticos na otimização e síntese de dispositivos e estruturas na área de Nanotecnologia, através de 3 tipos de aplicações distintas: síntese de circuitos eletrônicos moleculares, projeto de novos polímeros condutores e otimização de parâmetros de OLEDs (Organic Light-Emitting Diodes). A síntese de circuitos eletrônicos moleculares é desenvolvida com base em Hardware Evolucionário (EHW - Evolvable Hardware) e tem como principais elementos dois dispositivos moleculares simulados em SPICE: o diodo molecular e o transistor molecular. O projeto de novos polímeros condutores é baseado em uma metodologia que combina uma aproximação tight-binding (hamiltoniano de Hückel simplificado) que representa a estrutura eletrônica de uma cadeia polimérica, empregando um AG com avaliação distribuída como mecanismo de síntese. Finalmente, a otimização de parâmetros de OLEDs é desenvolvida por meio de um método que modela o comportamento elétrico do dispositivo com multicamadas, onde cada camada possui uma proporção de MTE (material transportador de elétrons) e uma proporção de MTB (material transportador de buracos). As aplicações apresentam resultados que comprovam que o apoio de técnicas de Inteligência Computacional como os Algoritmos Genéticos no mundo nanométrico pode trazer benefícios para a criação e o desenvolvimento de novas tecnologias. / [en] The first Nanotechnology concepts were introduced by the American physicist Richard Feynman in 1959, in his famous lecture entitled There´s plenty of room at the bottom. Computational Intelligence has been successfully used in various areas in the academic and industrial worlds. This work investigates the potential of Genetic Algorithms in the optimization and synthesis of devices and structures in the Nanotechnology domain, by means of 3 types of distinct applications: synthesis of molecular electronic circuits, design of new conducting polymers and optimization of OLEDs (Organic Light-Emitting Diodes) parameters. The synthesis of molecular electronic circuits is developed based on the Evolvable Hardware (EHW) paradigm and has as main elements two molecular devices simulated in SPICE: the molecular diode and the molecular transistor. The design of new conducting polymers is based on a methodology that combines an approximated tight-binding (simplified Huckel Hamiltonian) that represents the electronic structure of a polymer chain, using a GA with distributed evaluation as the synthesis mechanism. Finally, the optimization of OLEDs parameters is developed by means of a method that models the electric behavior of multi-layer devices, where each layer has a ratio of electron transport material (ETM) to hole transport material (HTM). The applications present results that demonstrate that the use of Computational Intelligence techniques, as Genetic Algorithms, in the nanometer world can bring benefits for the creation and development of new technologies.

En esta tesis se han mostrado los conceptos fundamentales de la metodología multinivel, y se han desarrollado los enfoques frecuentista y bayesiano para el análisis de los modelos multinivel logísticos de 2 niveles. Se ha realizado un estudio comparativo entre un método de análisis que no tiene en cuenta la estructura jerárquica de los datos y los métodos multinivel para el análisis de los factores de riesgo de las sibilancias recurrentes en lactantes. Se han comparado los enfoques frecuentista y bayesiano tanto para el análisis de los modelos multinivel de 2 niveles completamente aleatorios, con intercepto y pendiente aleatoria, como para los modelos de 2 niveles con intercepto aleatorio y variables explicativas del primer nivel y del segundo nivel. El resultado obtenido es que los modelos multinivel mejoran la precisión de las estimaciones de los parámetros respecto a los modelos que no tienen en cuenta la estructura jerárquica de los datos / This thesis shows the fundamental concepts of the multilevel methodology, and the frequentist and bayesian approaches for multilevel models for binary responses. A comparative study between a method of analysis which does not consider the hierarchical structure of the data and two multilevel methods when applied to study of wheezing and its risk factors in the first year of life. A bayesian and frequentist methods were compared for fitting a two-level random slope model, with random intercept and random slope, and for a random intercept model with a two level explanatory variables. The results show that the multilevel models improve estimations accuracy of parameters regarding models which do not consider the hierarchical structure of the data.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The control of asian soybean rust depends on the application of fungicides at the right time. The use of forecasting systems is an important tool in the decision-making process. This work aims to estimate a prediction algorithm that generates risk levels of Phakopsora pachyrhizi infection based on rainfall, minimum temperature, sowing date, growth stage of the crop and local, aimed at applying fungicides products at the correct time. Four experiments were conducted in the experimental area of Phytus Institute, Itaara city, central region of Rio Grande do Sul, in the crop 2014/2015. Each experiment corresponded to a different sowing date and consisted of treatments: control (T1) without fungicide application; application as recommended in the algorithm to be assessed (T2), application of the scheduled program in days after emergence (DAE) (T3), based on growth stage of the crop (T4), application as recommended in the algorithm with seven days delay (T5), application of the scheduled program in days after emergence with seven days delay (T6) and application based on growth stage of the crop with seven days delay (T7). To evaluate the effect of treatments were determined to AUCPD, rate of progress, productivity, weight of a thousand grains, and correlations between the dependent and independent variables related to the first pustule and disease severity. The positioning defined by the use of the algorithm did not provide superiority over AUCPD variable rate of progress, productivity and weight of a thousand grains, compared to other treatments in none of the experiments. Asian rust occurred at different growth stages of soybean and the use of sowing dates may indirectly measure the pressure of inoculum of this pathogen. The seven-day period is not consistent for the calculation of the meteorological variables that precede the disease. Temperature was not relevant to explain the epidemic and its use in the algorithm not justified. Rainfall had decisive influence on the epidemic and the more periods of rain occurred, the higher were the severity levels. / O controle da ferrugem asiática da soja é dependente da aplicação de fungicidas no momento correto. O uso de sistemas de previsão é uma ferramenta importante no processo de tomada de decisão. O objetivo deste trabalho foi aferir um algoritmo de previsão que gera níveis de risco de infecção de Phakopsora pachyrhizi baseado em precipitação, temperatura mínima, época de semeadura, estádio fenológico da cultura e local, visando a aplicação de produtos fungicidas na época correta. Foram conduzidos quatro experimentos na área experimental do Instituto Phytus, município de Itaara, região central do Rio Grande do Sul, na safra 2014/2015. Cada experimento correspondeu a uma época de semeadura diferente e foi constituído dos tratamentos: testemunha (T1) sem aplicação de fungicida; aplicação de acordo com o recomendado no algoritmo a ser aferido (T2), aplicação do programa calendarizado em dias após a emergência (DAE)(T3), programa baseado nos estádios da soja (T4), aplicação com sete dias de atraso do recomendado pelo algoritmo (T5), aplicação calendarizada com sete dias de atraso (T6) e aplicação baseada em estádio fenológico com sete dias de atraso (T7). Para avaliar o efeito dos tratamentos, foram determinados a AACPD, taxa de progresso, produtividade, massa de mil grãos, e correlações entre as variáveis dependentes e independentes relacionadas a primeira pústula e a severidade da doença. O posicionamento definido pelo uso do algoritmo não propiciou superioridade sobre as variáveis AACPD, taxa de progresso, produtividade e peso de mil grãos, em relação aos demais tratamentos em nenhum dos experimentos. A ferrugem asiática ocorreu em diferentes estádios fenológicos da soja e o uso de épocas de semeadura pode medir indiretamente a pressão do inóculo deste patógeno. O período de sete dias não é consistente para cálculo das variáveis meteorológicas que precedem a doença. Temperatura não foi relevante para explicar a epidemia e seu uso no algoritmo não se justificou. A precipitação apresentou influência decisiva na epidemia e quanto mais períodos de chuva ocorreram, maiores foram os níveis de severidade.

From the compelling need of school to become more attractive to the students, it seeks to stimulate the practices that approach the school contents to the reality, as an alternative to innovate the learning. From the premise that the teaching of algorithm in high school in the traditional way is a hard task in schools, the present work aims to verify the efficiency of the insertion of arduino hardware prototyping platform as Information and Communication Technology to support the process of teaching and learning in the classroom. This work, proposed in the Postgraduate Program in Educational Technologies in Network, in particular in the research line of Development of Educational Technologies in Network, suggests the insertion in traditional methods of teaching of this programmable platform of hardware capable of becoming a support, school help, complementation of class, in order to involve the student, through the exploration of his or her curiosity, associated to the contact and handling of the equipment, in the longing that it substitutes the role of spectator by the leading role in the process of teaching and learning. The educational product described in this work is about five objects of learning constructed from the Arduino hardware, to assist in the comprehension of covered contents in the subject of Programming I in the Technical Computing Course in the campus of IF Farroupilha in Santo Augusto. Each one of the OL (objects of learning) was built to the light of Bloom Taxonomy, which standardizes the language in which the objectives of learning are presented. The other methods used are the ones of qualitative approach and case study. Each object was presented to the students in different pedagogical moments in order to, from each experiment, present one of the contents that introduces the teaching of algorithms. The instruments to conduct the search were based on ethnographic techniques of audio and video recording, besides textual summary, where there was the pedagogical intervention of the researcher, presenting the experiments to the students, which were distributed in pairs or trios. The systemization of data was performed observing the Discursive Textual Analysis, having in mind the need of comprehension of the process. It was possible to realize that the use of experiments in the classroom aroused the interest in the students, in addition to a bigger degree of compromise in the attempt of the students to comply with what was proposed and understand what was happening in each situation problem. The experiments served as a support tool in the learning because the students engaged themselves in the task of discovering in group the correct words to comprehend the meaning of each experiment and systematize it through a textual description and subsequently a pseudocode. It is believed that because of the popularity of Arduino, facility of construction of experiments and because of the fact of being a free technology it is possible to characterize the objects of learning as a viable alternative as a didactic resource to the teaching of algorithms, taking advantage of its potential in public schools, usually lacking in resources. / A partir da necessidade premente da escola tornar-se mais atrativa aos alunos, busca-se estimular as práticas que aproximam os conteúdos escolares da realidade, como alternativa para inovar a aprendizagem. Partindo da premissa de que o ensino de algoritmos no nível médio da maneira tradicional é tarefa árdua nas escolas, o presente trabalho tem como objetivo verificar a eficiência da inserção da plataforma de prototipação de hardware Arduino como Tecnologia de Informação e Comunicação para apoio ao processo de ensino e aprendizagem em sala de aula. Este trabalho, proposto no Programa de Pós Graduação em Tecnologias Educacionais em Rede, mais especificamente na linha de pesquisa Desenvolvimento de Tecnologias Educacionais em Rede, sugere a inserção nos métodos tradicionais de ensino desta plataforma de hardware programável capaz de tornar-se um suporte, reforço ou complementação da aula, para que envolva o aluno, através da exploração de sua curiosidade, aliada ao contato e manuseio do equipamento, no anseio que substitua o papel de expectador pelo de protagonista do processo de ensino e aprendizagem. O produto educacional descrito neste trabalho trata-se de cinco objetos de aprendizagem construídos a partir da ferramenta Arduino, para auxiliar na compreensão de conteúdos abordados na disciplina de Programação I do curso Técnico em Informática no Campus do IF Farroupilha de Santo Augusto. Cada um dos OA foram construídos à luz da Taxonomia de Bloom, que padroniza a linguagem em que os objetivos da aprendizagem são apresentados. Os demais métodos utilizados são o de abordagem qualitativa e estudo de caso. Cada objeto foi apresentado aos alunos, em diferentes momentos pedagógicos, com o intuito de, a partir de cada experimento, apresentar um dos conteúdos que introduz o ensino de algoritmos. Os instrumentos para realização da pesquisa foram baseados em técnicas etnográficas de gravação de áudio e vídeo, além de resumo textual, onde houve a intervenção pedagógica do pesquisador, apresentando os experimentos para os alunos, que estavam distribuídos em duplas ou trios. A sistematização dos dados foi realizada observando a Análise Textual Discursiva, tendo em vista a necessidade de compreender o processo. Foi possível perceber que o uso dos experimentos em sala de aula despertou interesse nos alunos, além de um grau de comprometimento maior na tentativa dos alunos de cumprir o que foi proposto e entender o que se passava em cada situação problema. Os experimentos serviram como ferramenta de auxílio na aprendizagem, pois os alunos empenharam-se na tarefa de descobrir em grupo as palavras corretas para compreender o significado de cada experimento e sistematizá-lo através de uma descrição textual e posteriormente um pseudocódigo. Acredita-se que pela popularidade do Arduino, facilidade de construção dos experimentos e pelo fato de ser uma tecnologia livre, é possível caracterizar os objetos de aprendizagem como uma alternativa viável como recurso didático para o ensino de algoritmos, aproveitando seu potencial em escolas públicas, usualmente carente de recursos.