Orientador: José Marques Junior / Coorientador: Nivaldo de Figueiredo / Banca: Gener Tadeu Pereira / Banca: Maria Esmeralda Soares Payão Demattê / Banca: Mara de Andrade Marinho / Banca: André Luiz Gomes da Silva / Resumo: A vegetação do bioma Cerrado é predominantemente constituída por fisionomias savânicas (cerrado lato sensu). Os fatores que determinam a distribuição das diferentes fisionomias estão em constante debate, e têm sido relacionados principalmente a gradientes de fertilidade, profundidade do solo, disponibilidade hídrica, ocorrência de fogo, pressão antrópica e topografia. Entretanto, não são raros os estudos que têm encontrado resultados antagônicos ou não alinhados a esses. Neste sentido, com este estudo, pretendeu-se contribuir para o entendimento dessas questões, buscando responder às seguintes perguntas: existem diferenças florísticas e estruturais na vegetação e nos atributos do solo entre fisionomias previamente classificadas como cerradão e cerrado ralo? O cerradão ocorre em solos mais férteis e/ou com condições físicas menos restritivas que aquelas onde ocorre o cerrado ralo? Para isso, relacionamos atributos físicos e químicos do solo, assim como os padrões florísticos (riqueza e composição de espécies) e estruturais (densidade, área basal, etc.) da comunidade vegetal de três fragmentos de cerrado (cerradão, cerradão "degradado" e cerrado ralo) do nordeste do Maranhão, localizados muito próximos um do outro, em solos taxonomicamente iguais e, portanto, sujeitos a semelhantes influências ambientais e fatores pedogenéticos. Os fragmentos estudados estão inseridos num mosaico de paisagem constituído por remanescentes de áreas de cerrados em níveis diferenciados de degradação. Para as análises do solo, em cada fragmento de cerrado, foram retiradas 49 amostras do solo na camada de 0-0,10 m de profundidade, distribuídas em uma malha amostral quadrada com espaçamento regular de 15 m. As amostras foram coletadas no ponto de cruzamento entre as linhas da malha amostral. As coletas foram realizadas entre os meses de abril e maio de 2013. O levantamento fitossociológico foi realizado ... / Abstract: The vegetation of the Cerrado biome (Brazilian savanna) is predominantly composed of cerrado physiognomies (cerrado lato sensu). The determining factors on the cerrado physiognomies distribution have been continuously in question, and have been primarily related to gradients of fertility, soil depth, water availability, occurrence of fire, human disturbance and topography. However, there are few studies that have found opposing results or not aligned to these. In this sense, this study was intended to contribute to understanding of these issues, seeking to answer the following questions: Are there floristic and structural differences in vegetation and soil properties faces previously classified as cerradão and cerrado-ralo? Does cerradão occur on soils that are more fertile and/or in mild physical conditions than the cerrado-ralo? For this, we compared physical and chemical soil attributes, as well as floristic patterns (richness and species composition) and structural (density, basal area) of the plant community of three fragments of savanna (cerrado, cerrado "degradado" and cerrado-ralo) of Northeastern state of Maranhão, located very close to each other in taxonomically identical soils, and therefore subject to similar environmental influences and pedogenic factors. The studied fragments are embedded in a landscape mosaic consisting of remaining areas of cerrado in different levels of degradation. For soil analysis, 49 samples were taken in each fragment in the 0-0.10m soil profile, distributed in a square sampling grid with regular spacing of 15 m. Samples were collected at the point of intersection between the lines of the sampling grid. Sampling was carried out between the months of April and May 2013. Phytosociological survey was carried out in 49 circular plots, in which center the soil sample points were located. A sample of plant material was carried out between the months of January 2012 and May 2013. The ... / Doutor

Neste trabalho estamos propondo um novo método para a determinação do intervalo pós-morte, tendo em vista a necessidade de métodos que forneçam resultados em um curto período de tempo de análise e, ao mesmo tempo, tenha uma precisão semelhante à dos métodos utilizados atualmente. Além disso, é muito importante que sua aquisição seja viável para as instituições interessadas em tal análise, seja para fins como perícia criminal, instituições de pesquisa, instituto médico-legal ou para re-implante de órgãos amputados. Com estas motivações, o objetivo do trabalho é verificar se a técnica de espectroscopia de fluorescência apresenta sensibilidade suficiente para diferenciar os tecidos que estão em diferentes estágios de decomposição, uma vez que a técnica já tem sido muito utilizada para caracterização de tecidos biológicos com outras aplicações. Durante a realização do trabalho e análise dos dados obtidos (espectros de fluorescência), consideradas as dificuldades encontradas para a caracterização temporal das informações, são propostas formas de análise pertinentes. Dentre as análises realizadas, é apresentado o cálculo de análise em componentes principais, onde a diagonalização de matrizes de covariância permite identificar os padrões nos espectros obtidos. Uma interpretação dos dados obtidos de um primeiro grupo de animais utilizados (ratos da raça Wistar) foi feita, criando modelos matemáticos que descrevam as variações observadas em função do tempo, e logo a seguir foi realizado o processo de validação, onde o modelo matemático é posto à prova através da determinação do intervalo pós-morte de outro grupo de animais, cujos valores são conhecidos - estes dados, porém, não foram utilizados para a criação do modelo. A seguir, os resultados obtidos neste trabalho foram comparados com alguns resultados encontrados na literatura obtida, de onde foi possível concluir que o trabalho respondeu positivamente às expectativas. / In this study we propose a new method to evaluate the post-mortem interval, due to a need for methods that simultaneously provide results in a short analysis period of time and present accuracy similar to the methods currently used. Furthermore, it is very important to emphasize that the acquisition system must be practical and accessible in relations to costs getting possible the utilization for different institutions as: judicial expertise, research institutions, medical-legal institutes or to re-implantation of organ amputees. With these goals as motivation, the purpose of this study was to validate the fluorescence spectroscopy as a technique sufficiently sensitive to distinguish tissues in several stages of decomposition, since this technique has been widely used for characterization of biological tissue with other applications. Considering the difficulties found for temporal characterizations obtained by fluorescence spectra analysis any relevant ways of analysis were proposed. Among them we presented the Principal Components Analysis calculation, on which the diagonalization of covariance matrices allows us to identify standard in the obtained spectra. The interpretation of the data obtained from a first group of animals (breed: Wistar rats) was realized, creating mathematical models that describe the changes observed over time. Immediately after, the validation process was applied, where the mathematical model was tested, determining the post-mortem interval of another animals group whose values was known. However these data was not used to create the model. Afterwards, the results obtained in this study were compared to those from literature, and this comparison gotten possible to conclude that the study showed a positive response to the expectations.

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-13T13:09:14Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Douglas Lopes Bernardo.pdf: 1660700 bytes, checksum: bbe41d2998cebacbca523ea3d1b92b7c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:09:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Douglas Lopes Bernardo.pdf: 1660700 bytes, checksum: bbe41d2998cebacbca523ea3d1b92b7c (MD5) Previous issue date: 2014 / A avaliação do potencial carcinogênico de hidrocarbonetos policíclicos aromáticos (HPA) e seus metabólitos é realizada através de Análise de Componentes Principais (ACP) e da Relação Quantitativa da Estrutura-Atividade (QSAR) usando descritores hidrofóbico (LogP), estéreos (volume e área superficial) e eletrônicos (EAadia, μ e ΔEL-H). Os descritores eletrônicos foram obtidos com cálculos químico-quânticos do tipo AM1. O modelo de interação DNA-HPA usado é baseado na Teoria de Ressonância não sincronizada da ligação covalente (RVB) de L. Pauling, onde essa interação é descrita como uma transferência de elétron entre os orbitais de fronteira HOMO e LUMO. No estudo QSAR foram reproduzidos valores experimentais do LD50 (dose letal para matar 50% de uma população de ratos) com seis modelos matemáticos de regressão validados estatisticamente com 95% de confiança, com destaque para o modelo 4 que reproduziu com erro relativo < 1% o LD50 do antraceno, benzo[a]antraceno e benzo[a]pireno. A ACP foi refinada utilizando dados eletrônicos de metabólitos dos HPA, obtendo-se uma indicação de que são potencialmente carcinógenos, um resultado importante, uma vez que muitos dos HPA estudados estão no grupo 3 do IARC (International Agency for Research on Cancer), ou seja, não estão classificados quanto à sua carcinogenicidade, indicando que eles precisam urgentemente serem reavaliados.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:51:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5732_1.pdf: 3454419 bytes, checksum: 921b64acfb3d565a75c519303ae034ef (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A Arqueometria, uma promissora conexão entre Química, Física, Ciência de Materiais e Arqueologia, constitui um significativo avanço para os estudos arqueológicos. Materiais derivados de rochas, metais, coprólitos e cerâmicas podem ser estudados, gerando importantes informações para os arqueólogos. Os dados obtidos de análises químicas de resíduos orgânicos impregnados em cerâmicas arqueológicas, por exemplo, fornecem aos arqueólogos um conjunto de informações que pode ajudá-los a verificar algumas hipóteses arqueológicas, assim como entender diferentes aspectos referentes a essas populações pré-históricas. Nesse contexto, esta pesquisa consiste no desenvolvimento de uma metodologia para identificar resíduos de alimentos em cerâmicas arqueológicas, mais especificamente, resíduos de milho e mandioca, os quais são alimentos típicos de populações pré-históricas de Florestas Tropicais. Inicialmente, um procedimento de extração de resíduos orgânicos característicos de milho e mandioca foi testado, utilizando-se para isso, diferentes solventes (hexano, clorofórmio + metanol 2:1 v/v e diclorometano). Os extratos foram analisados por Cromatografia Gasosa (GC). Alternativamente, algumas amostras simuladas foram produzidas através da mistura de milho e mandioca a cerâmicas previamente moídas. Primeiramente, as amostras simuladas foram analisadas por Espectroscopia do Infravermelho Próximo (NIR) e, depois disso, submetidas ao procedimento de extração com o melhor solvente e analisadas por GC. Os dados resultantes foram tratados por gráficos bidimensionais e pelo método quimiométrico de Análise dos Componentes Principais (PCA). Dentre os solventes testados, a solução de clorofórmio + metanol (2:1 v/v) apresentou o melhor resultado, permitindo identificar extratos de milho e mandioca, bem como distinguir entre cerâmicas que continham ou não os resíduos. Os resultados da análise por espectroscopia NIR indicaram uma boa diferenciação entre as amostras simuladas compostas pela mistura de cerâmica a resíduos de milho ou mandioca. Tanto por GC quanto por espectroscopia NIR foi possível distinguir entre cerâmicas que continham ou não os resíduos e também ter indícios se esses mesmos resíduos eram à base de milho ou de mandioca. Contudo, os resultados apresentados pela espectroscopia NIR são mais promissores, já que a técnica é mais sensível, mais rápida e permite a análise do fragmento de cerâmica pré-histórica sem a destruição do mesmo. Sendo assim, esta pesquisa oferece uma nova perspectiva para a compreensão da vida humana na Pré-História das populações de Floresta Tropical

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6994_1.pdf: 1435653 bytes, checksum: 4e1bdb7a745c9aaae76de273132b51f9 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Neste trabalho, são desenvolvidos novos tipos de Wavelets para análise de sinais, um Algoritmo de Compactação e um Sistema de Classificação de sinais de tensões com distúrbio. A compactação do sinal é realizada eliminando-se os coeficientes wavelets cujos módulos estão abaixo de um determinado limiar de corte. Os resultados para sinais reais obtidos em registradores digitais forneceram altas taxas de compactação, tipicamente em torno de 82%, demonstrando a potencialidade deste método. Na classificação, o sinal de tensão é pré-processado via Wavelets e em seguida submetido a uma redução dimensional por meio da ferramenta estatística, Análises de Componentes Principais, e finalmente é submetido à Rede Neural tipo Multilayer Perceptrons - MLP, que indicará o tipo de distúrbio presente no sinal. Cada rede implementada foi treinada com uma base de conhecimento, cujos atributos foram constituídos dos coeficientes wavelets de aproximação, ou de detalhes, ou de ambos. Na combinação das Redes Neurais, em cada um dos seis nós de saída, aplicou-se a média entre as três saídas das redes individuais. A decisão final do classificador corresponde à saída combinada de maior valor. A técnica de combinação de modelos diferentes na classificação mostra excelentes resultados ao corrigir os casos mal classificados pelas redes individuais. O percentual de acerto da combinação da rede treinada com os coeficientes de detalhes com a aquela treinada com os coeficientes de aproximação para um conjunto de teste formado por 306 padrões foi de 99,3%, enquanto que na rede individual treinada com ambos coeficientes, esse índice foi de 96,4%. Estes resultados demonstram a superioridade do Sistema de Classificação baseado na combinação de redes com arquiteturas diferentes

Orientador: Marcos Nogueira Eberlin / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-05T22:32:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Araujo_AlexssanderShigueru_M.pdf: 1968140 bytes, checksum: 0d036f92f1c6b65bc08f48a9c3b500ef (MD5) Previous issue date: 2005 / Mestrado / Quimica Organica / Mestre em Química

Orientador: Celio Pasquini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-06T01:49:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Scafi_SergioHenriqueFrasson_D.pdf: 5554539 bytes, checksum: 8a978ed59b85de32c8819f4be35c1b7b (MD5) Previous issue date: 2005 / Doutorado / Quimica Analitica / Doutor em Ciências

Orientadores: Roberto Rittner Neto e Roy Edward Bruns / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-20T23:48:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Canto_EduardoLeitedo_D.pdf: 11050890 bytes, checksum: c8dd8a1e48aaa544d16528ef147e1fd1 (MD5) Previous issue date: 1996 / Doutorado

Orientador : Dalton Soares Arantes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T02:23:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Castro_MariaCristinaFelippettode_D.pdf: 7036136 bytes, checksum: ac2626550f2acae380f0cad07f5982ee (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Esta tese apresenta uma nova técnica de predição não-linear de séries temporais através de redes neurais artificiais do tipo Radial Basis Function, com atribuição dos centros Gaussianos das funções de base radial por decomposição do espaço de dados em sub-espaços. A decomposição em sub-espaços - ou decomposição em componentes principais - é baseada na Transformada Karhunen-Loeve. A predição obtida através da parametrização da rede neural via decomposição em sub-espaços resulta em um menor erro de predição e requer o conhecimento de um menor número de amostras prévias do que as técnicas de predição convencionais. Adicionalmente é apresentada uma possível solução para o problema de adaptar dinamicamente a arquitetura da rede neural às não­estacionariedades presentes em muitas séries temporais / Abstract: This thesis proposes a new technique for non-linear time series forecasting based upon Radial Basis Function Neural Networks and the Karhunen-Loeve Transform. A significant performance improvement is obtained with the novel technique in comparison with usual prediction methods. By obtaining the neural network centers from the data set sub-spaces - or data set principal components - the new method yields lower prediction error and requires less previous known samples than the usual technique that applies the own training set vectors to the centers. Additionally we present a possible solution to the problem of dynamically adapting the neural network architecture to the time-varying series statistics / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-08-22T14:05:51Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Joel P. Oliveira.pdf: 10722425 bytes, checksum: fbe4948132f8123c791ed31c009bc1ef (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-08-22T14:06:37Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Joel P. Oliveira.pdf: 10722425 bytes, checksum: fbe4948132f8123c791ed31c009bc1ef (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-08-22T14:06:58Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Joel P. Oliveira.pdf: 10722425 bytes, checksum: fbe4948132f8123c791ed31c009bc1ef (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-22T14:06:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Joel P. Oliveira.pdf: 10722425 bytes, checksum: fbe4948132f8123c791ed31c009bc1ef (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-06-02 / The monitoring of deforestation in the Amazon is a great challenge due to, among other factors, the enormous territorial extension. In this sense, images generated from remote sensing systems have been used to perform the detection of deforested regions. To facilitate this work, images generated from remote sensing systems have been used to perform the detection of deforested regions. In this sense, since 1988, the National Institute of Space Research has been monitoring the Amazon Forest through LANDSAT optical images acquired through remote sensing systems. Currently, the methodology adopted by INPE is based on the manual demarcation of deforested areas based on the knowledge of specialists. However, doing this work manually requires time and effort. In the literature, we can find several works that propose to perform an automatic classification of remote sensing images. This work proposes a methodology for the study of deforestation areas using LANDSAT-8/OLI optical images obtained by remote sensing. It is proposed the association of methods to improve the generalization of neural networks, such as early stopping and regularization, with characteristic extraction techniques, such as scalar selection, principal component analysis and linear discriminant analysis. The performance of the methodology is evaluated using measures such as precision, sensitivity, specificity, area under ROC curve. Finally, similarity metrics, Dice and Jaccard, were calculated. The best results were obtained with the early stop generalization method associated to the linear discriminant analysis technique. The study was carried out in three regions of the State of Amazonas, located in the municipalities of Apuí, Humaitá and Lábrea. In addition, the proposed methodology was compared with three papers in the literature that also used optical images from the Amazon region. / A realização do monitoramento do desmatamento na Amazônia é um grande desafio devido, entre outros fatores, a enorme extensão territorial. Para facilitar esse trabalho, imagens geradas a partir de sistemas de sensoriamento remoto têm sido utilizadas para realizar a detecção de regiões desmatadas. Nesse sentido, desde 1988, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais realiza o monitoramento da Floresta Amazônica por meio de imagens ópticas LANDSAT adquiridas por meio de sistemas de sensoriamento remoto. Atualmente, a metodologia adotada pelo INPE tem por base realizar a demarcação das áreas desmatadas de forma manual baseado no conhecimento de especialistas. Porém, realizar esse trabalho de maneira manual, demanda tempo e grande esforço. Na literatura, podemos encontrar diversos trabalhos que propõem realizar uma classificação automática de imagens de sensoriamento remoto. Porém, com base na revisão realizada, os trabalhos propostos não utilizam métodos de generalização ou critérios objetivos para extração de características. Este trabalho propõe uma metodologia para o estudo de áreas de desmatamento utilizando imagens ópticas LANDSAT-8/OLI obtidas por sensoriamento remoto. É proposta a associação de métodos para melhorar a generalização das redes neurais, como a parada antecipada e regularização, com técnicas de extração de características, como seleção escalar, análise de componentes principais e análise de discriminante linear. O desempenho da metodologia é avaliado utilizando medidas como precisão, sensibilidade, especificidade, área sob curva ROC. Por fim, foram calculadas métricas de similaridade, Dice e Jaccard. Os melhores resultados foram obtidos com o método de generalização parada antecipada associado à técnica de análise discriminante linear. O estudo foi realizado em três regiões do Estado do Amazonas, localizadas nos munícipios de Apuí, Humaitá e Lábrea. Além disso, a metodologia proposta foi comparada com três trabalhos da literatura que também utilizaram imagens ópticas da região amazônica.