Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-05-04T13:38:04Z No. of bitstreams: 1 Auristela Maria da Silva.pdf: 1905903 bytes, checksum: df4f6fcdd5971ea8e3191e0bd2fed158 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-04T13:38:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Auristela Maria da Silva.pdf: 1905903 bytes, checksum: df4f6fcdd5971ea8e3191e0bd2fed158 (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / Micro and small enterprises (SMEs) are constantly challenged in their ability to react to market threats and generate opportunities. Innovation emerges as a way to make these companies more robust and competitive. In this research, we will present a probabilistic model that contributes to the study of the dynamics of the behavior of MPE in relation to its innovative and organizational profile in the long term. The model used corresponds to a Markov Chain in discrete time, which in defining the maturity levels (states) of the companies and obtaining the probabilities of transition in a step, allows to describe and predict the future states of these organizations. The different states used are based on the Degree of Organizational Development (GO) and Degree of Innovation (GI), obtained from the Project Local Innovation Agents of the Brazilian Service of Support to Micro and Small Companies. To validate the model, a directed sample distributed in three groups of 20 companies from the food, furniture and clothing industry sectors of the state of Pernambuco will be used. The results indicate that, given the initial state of these companies, which are mostly at a level of management and innovation considered to be insipient, they will remain in reaching the steady state of the model. / As micro e pequenas empresas (MPE) estão sendo constantemente desafiadas em sua capacidade de reagir às ameaças do mercado e gerar oportunidades. A inovação surge como uma forma de tornar essas empresas mais robustas e competitivas. Nesta pesquisa, apresentar-se-á um modelo probabilístico que contribui para o estudo da dinâmica do comportamento das MPE com relação ao seu perfil inovador e organizacional em longo prazo. O modelo utilizado corresponde a uma Cadeia de Markov em tempo discreto, que ao definir os níveis de maturidade (estados) das empresas e a obtenção das probabilidades de transição em um passo, permite descrever e prever os estados futuros dessas organizações. Os diferentes estados utilizados são baseados no Grau de Desenvolvimento Organizacional (GO) e no Grau de Inovação (GI), obtidos a partir do Projeto Agentes Locais de Inovação do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas. Para validar o modelo, utilizar-se-á uma amostra dirigida distribuída em três grupos de 20 empresas dos setores da indústria de alimentos, móveis e confecções do estado de Pernambuco. Os resultados obtidos indicam que, dado o estado inicial dessas empresas, que em sua maioria encontra-se em um patamar de gestão e inovação considerado insipiente, assim permanecerão ao atingir o estado estacionário do modelo.

Existem muitos fatores capazes de influenciar o desempenho de um programa paralelo MPI (Message Passing Interface). Dentre esses fatores, podemos citar a quantidade de dados processados, o número de nós envolvidos na solução do problema, as características da rede de interconexão, o tipo de switch utilizado, entre outros. Por isso, realizar predições de desempenho sobre programas paralelos que utilizam passagem de mensagem não é uma tarefa trivial. Com o intuito de modelar e predizer o comportamento dos programas citados anteriormente, nosso trabalho foi desenvolvido baseado em uma metodologia de análise e predição de desempenho de programas paralelos MPI. Inicialmente, propomos um modelo gráfico, denominado DP*Graph+, para representar o código das aplicações. Em seguida, desenvolvemos modelos analíticos, utilizando técnicas de ajuste de curvas, para representar o comportamento das estruturas de repetição compostas por primitivas de comunicação e/ou computação local. Além disso, elaboramos modelos para predizer o comportamento de aplicações do tipo mestre/escravo. Durante o desenvolvimento das atividades de análise e predição de desempenho, implementamos algumas funções para automatizar tarefas e facilitar nosso trabalho. Por último, modelamos e estimamos o desempenho de duas versões diferentes de um programa de multiplicação de matrizes, a fim de validar os modelos propostos. Os resultados das predições realizadas sobre os programas de multiplicação de matrizes foram satisfatórios. Na maioria dos casos preditos, os erros ficaram abaixo de 6 %, confirmando a validade e a precisão dos modelos elaborados. / There are many factors able to influence the performance of a MPI (Message Passing Interface) parallel program. Within these factors, we may cite: amount of data, number of nodes, characteristics of the network and type of switch, among others. Then, performance prediction isn’t a easy task. The work was developed based on a methodology of analysis and performance prediction of MPI parallel programs. First of all, we proposed a graphical model, named DP*Graph+, to represent the code of applications. Next, we developed analytical models applying curve fitting techniques to represent the behavior of repetition structure compounds by comunication primitives and/or local computations. Besides, we elaborated models to predict aplications of type master/slave. For development of performance prediction activities, some functions was developed to automate tasks and make our work easy. Finally, we modeled and predicted the performance of two different programs of matrix multiplication to prove the accuracy of models. The results of predictions on the programs were good. In the majority of predicted cases, the errors were down 6 %. With these results, we proved the accuracy of developed models.

O desenvolvimento de programas paralelos e distribuídos encontra na programação baseada em passagem de mensagens uma abordagem eficaz para explorar adequadamente as características das máquinas de memória distribuída. Com o uso de clusters e de bibliotecas de suporte às trocas de mensagens, como o padrão MPI (Message Passing Interface), aplicações eficientes e economicamente viáveis podem ser construídas. Em tais sistemas, o tempo despendido nas comunicações constitui um importante fator de desempenho a ser considerado e requer a utilização de procedimentos e cuidados para a sua correta caracterização. Neste trabalho, modelos analíticos de primitivas de comunicação bloqueante MPI são desenvolvidos segundo uma metodologia de análise e predição apropriada. São tratadas algumas das principais operações ponto-a-ponto e coletivas e, utilizando técnicas de ajuste de curvas e tempos experimentais, o comportamento das primitivas de comunicação é representado em equações, possibilitando ainda a realização de análises e predições de desempenho em função do tamanho das mensagens e do número de processos envolvidos. Através de testes em um cluster de estações de trabalho, a precisão dos modelos elaborados é comprovada. Sendo a maioria dos erros percentuais inferiores a 8%, os resultados obtidos confirmam a validade do processo de modelagem. Além disso, o trabalho apresenta um conjunto de funções construídas com o objetivo de oferecer suporte a atividades de análise e predição, procurando facilitar e automatizar sua execução. / The development of parallel and distributed programs finds at message-passing programming a powerful approach to explore properly the distributed memory machines issues. Using clusters and message-passing libraries, as MPI standard (Message Passing Interface), efficient and cost effective applications can be constructed. In these systems, the time spent with communications means a important performance factor to be considered and its correct characterization requires procedures and cautions. In this work, analytic models for MPI blocking communication primitives are developed according one appropriate methodology for analysis and prediction. Some of the main peer-to-peer and collective operations are treated, and through curve fitting techniques and experimental times the behavior of the communication primitives is represented in equations, allowing also the accomplishment of performance analysis and prediction in function of the message length and the number of processes. Tests realized in a cluster of workstations prove the accuracy of the elaborated models. With most of errors within 8%, the obtained results show the validity of the modeling process. Also, the work presents a set of functions constructed with the purpose of support analysis and prediction activities, in order to facilitate and automate them.

Rastreamento de alvos ée a capacidade de estimar a posição de um ou mais alvos em tempos específicos, utilizando as medidas feitas por um ou mais sensores. As medidas geralmente não correspondem às posições reais do alvo, já que as mesmas são afetadas por ruído e erro sistemático (bias), ou podem fornecer informações incorretas devido à falha do respectivo sensor. As metodologias de rastreamento de alvos conhecidas são probabilísticas, no sentido de que elas têm a intenção de fornecer o valor esperado da estimativa, considerado premissas sobre o movimento do alvo e o conjunto de medidas disponível. Em algumas aplicações, no entanto, as informações sobre outros valores possíveis (ou prováveis) ée potencialmente mais útil ou pode ser usada para complementar a informação do valor esperado. Este ée particularmente o caso de aplicações de predição, onde posições futuras do alvo (ou mais especificamente, posições após a última medida) precisam ser rastreadas. A proposta deste trabalho ée prover uma abordagem possibilística em rastreamento de alvos, através do uso de dados fuzzy. Ao invés de fornecer apenas o valor esperado da estimativa, o método proposto ée capaz de prover informações sobre os valores possíveis, classificados segundo um critério de relevância. Esta informação pode ser valiosa já que a informação sobre valor esperado pode diferir consideravelmente da trajetória real sendo executada (ou que será executada) pelo alvo.

Neste trabalho apresentamos um estudo sobre técnicas de classificação com uso de conjunto representativo. Existem diferentes técnicas aplicadas à classificação, sendo uma das principais vantagens da classificação com conjuntos representativos a simplicidade de implementação e de entendimento. Porém, para a composição deste conjunto, ainda existem dificuldades a serem abordadas. Neste trabalho estamos interessados em três destas dificuldades que consideramos importantes, que são a escolha do tamanho do conjunto representativo, a distribuição dos vetores representativos entre os grupos/classes e como evoluir este conjunto com uma menor dependência de seu estado inicial. A maneira como estas dificuldades são enfrentadas atualmente é discutida através de uma revisão bibliográfica onde apresentamos trabalhos relacionados. Um dos produtos deste trabalho é a proposta de uma alteração no método de aprendizado Growing Neural Gás (FRITZKE, 1995) para que permita a classificação reduzindo a influência dos problemas abordados, o qual foi testado com problemas de classificação largamente conhecidos, e também demonstrado com a implementação de um estudo de caso de reconhecimento de voz. Com base nos testes apresentados foi possível verificar que o método proposto é eficiente na abordagem dos problemas considerados, atingindo níveis de precisão comparáveis aos de outros métodos de classificação com menor necessidade de conhecimento prévio dos dados.

O desenvolvimento de programas paralelos e distribuídos encontra na programação baseada em passagem de mensagens uma abordagem eficaz para explorar adequadamente as características das máquinas de memória distribuída. Com o uso de clusters e de bibliotecas de suporte às trocas de mensagens, como o padrão MPI (Message Passing Interface), aplicações eficientes e economicamente viáveis podem ser construídas. Em tais sistemas, o tempo despendido nas comunicações constitui um importante fator de desempenho a ser considerado e requer a utilização de procedimentos e cuidados para a sua correta caracterização. Neste trabalho, modelos analíticos de primitivas de comunicação bloqueante MPI são desenvolvidos segundo uma metodologia de análise e predição apropriada. São tratadas algumas das principais operações ponto-a-ponto e coletivas e, utilizando técnicas de ajuste de curvas e tempos experimentais, o comportamento das primitivas de comunicação é representado em equações, possibilitando ainda a realização de análises e predições de desempenho em função do tamanho das mensagens e do número de processos envolvidos. Através de testes em um cluster de estações de trabalho, a precisão dos modelos elaborados é comprovada. Sendo a maioria dos erros percentuais inferiores a 8%, os resultados obtidos confirmam a validade do processo de modelagem. Além disso, o trabalho apresenta um conjunto de funções construídas com o objetivo de oferecer suporte a atividades de análise e predição, procurando facilitar e automatizar sua execução. / The development of parallel and distributed programs finds at message-passing programming a powerful approach to explore properly the distributed memory machines issues. Using clusters and message-passing libraries, as MPI standard (Message Passing Interface), efficient and cost effective applications can be constructed. In these systems, the time spent with communications means a important performance factor to be considered and its correct characterization requires procedures and cautions. In this work, analytic models for MPI blocking communication primitives are developed according one appropriate methodology for analysis and prediction. Some of the main peer-to-peer and collective operations are treated, and through curve fitting techniques and experimental times the behavior of the communication primitives is represented in equations, allowing also the accomplishment of performance analysis and prediction in function of the message length and the number of processes. Tests realized in a cluster of workstations prove the accuracy of the elaborated models. With most of errors within 8%, the obtained results show the validity of the modeling process. Also, the work presents a set of functions constructed with the purpose of support analysis and prediction activities, in order to facilitate and automate them.

Existem muitos fatores capazes de influenciar o desempenho de um programa paralelo MPI (Message Passing Interface). Dentre esses fatores, podemos citar a quantidade de dados processados, o número de nós envolvidos na solução do problema, as características da rede de interconexão, o tipo de switch utilizado, entre outros. Por isso, realizar predições de desempenho sobre programas paralelos que utilizam passagem de mensagem não é uma tarefa trivial. Com o intuito de modelar e predizer o comportamento dos programas citados anteriormente, nosso trabalho foi desenvolvido baseado em uma metodologia de análise e predição de desempenho de programas paralelos MPI. Inicialmente, propomos um modelo gráfico, denominado DP*Graph+, para representar o código das aplicações. Em seguida, desenvolvemos modelos analíticos, utilizando técnicas de ajuste de curvas, para representar o comportamento das estruturas de repetição compostas por primitivas de comunicação e/ou computação local. Além disso, elaboramos modelos para predizer o comportamento de aplicações do tipo mestre/escravo. Durante o desenvolvimento das atividades de análise e predição de desempenho, implementamos algumas funções para automatizar tarefas e facilitar nosso trabalho. Por último, modelamos e estimamos o desempenho de duas versões diferentes de um programa de multiplicação de matrizes, a fim de validar os modelos propostos. Os resultados das predições realizadas sobre os programas de multiplicação de matrizes foram satisfatórios. Na maioria dos casos preditos, os erros ficaram abaixo de 6 %, confirmando a validade e a precisão dos modelos elaborados. / There are many factors able to influence the performance of a MPI (Message Passing Interface) parallel program. Within these factors, we may cite: amount of data, number of nodes, characteristics of the network and type of switch, among others. Then, performance prediction isn’t a easy task. The work was developed based on a methodology of analysis and performance prediction of MPI parallel programs. First of all, we proposed a graphical model, named DP*Graph+, to represent the code of applications. Next, we developed analytical models applying curve fitting techniques to represent the behavior of repetition structure compounds by comunication primitives and/or local computations. Besides, we elaborated models to predict aplications of type master/slave. For development of performance prediction activities, some functions was developed to automate tasks and make our work easy. Finally, we modeled and predicted the performance of two different programs of matrix multiplication to prove the accuracy of models. The results of predictions on the programs were good. In the majority of predicted cases, the errors were down 6 %. With these results, we proved the accuracy of developed models.

Metodologias de prognóstico de falhas têm atraído a atenção da indústria aeronáutica devido à necessidade de aperfeiçoar o planejamento da manutenção, maximizar a vida útil em operação dos equipamentos, aumentar a disponibilidade e a segurança, minimizar os custos de operação e manutenção ao longo da vida útil do sistema. O presente trabalho tem por objetivo propor uma metodologia de prognóstico de falhas baseada em modelo para o sistema de atuação do leme da aeronave EMBRAER 190. Esta metodologia consiste em modelar, simular, extrair características e analisar a condição real do sistema, com o intuito de realizar previsões acerca do tempo de vida remanescente do atuador do sistema. Os resultados são avaliados através da inserção de falhas incipientes em modelos simulados de um atuador para o sistema de leme da aeronave EMBRAER 190. Assim, uma estimativa do instante da falha é obtida com um grau de confiança associado.