Este estudo utilizou uma série histórica de dados de quatro etapas de uma produção avícola: reprodutoras pesadas, um incubatório, produção de frangos de corte e um abatedouro de frangos de corte pertencente a uma integração avícola do Rio Grande do Sul, no período de junho de 2009 a janeiro de 2010. As linhagens utilizadas foram COBB, ROSS e AVIAN. A diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais e a estatística descritiva foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foram analizados dados de 27 produtores de matrizes de frango de corte, um incubatório, 147 produtores de frango de corte e um abatedouro onde continham registro de: origem do nascedouro no incubatório, origem da incubadoura no incubatório, quantificação da contaminação por Salmonella sp., Aspergillus sp., Escherichia Coli, Pseudomonas sp. nos nascedouros, número de aviários por incubadoura, ovo de cama/ninho, percentual de linhagem, ovo trincado, minutos de incubação, minutos de nascedouro, horas de estoque, eclosão total, eclosão vendável, ovos incubáveis, aproveitamento de ovos, idade da matriz, perda de peso de ovo, peso de pinto, peso de ovo, contaminação na transferência, tipo de pinto, fertilidade, tipo de máquina, produtor, extensionista, peso do frango de primeira semana, peso do frango de segunda semana, peso do frango de terceira semana, peso do frango de quarta semana, peso do frango de quinta semana, mortalidade do frango na primeira semana, mortalidade do frango na segunda semana, mortalidade do frango na terceira semana, mortalidade do frango na quarta semana, mortalidade do frango na quinta semana, linhagem, condenação total, condenação parcial. As redes neurais foram construídas através do programa computacional NeuroShell®Predictor e NeuroShell®Classifier, desenvolvido pela Ward Systems Group. O programa identificou as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e variável de “saída” aquela a ser predita. Na primeira parte foram apresentados o treinamento das redes neurais artificiais onde foram utilizadas 50% das linhas de registro de junho de 2009 a janeiro de 2010, utilizou-se todas as variáveis de entrada que antecedem as seguintes variáveis de saída para cada rede: eclosão total, eclosão vendável, fertilidade, mortalidade de 1 semana, mortalidade de 5 semanas, perda de peso de ovo, peso de 5 semanas, tipo de pinto, condenação parcial e condenação total. A segunda parte destinou-se à validação dos modelos, onde se utilizou os outros 50% das linhas de registro com todas as variáveis de entrada que antecedem as mesmas variáveis de saída. Pode-se concluir que as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos entre as quatro etapas da cadeia avícola, matrizes de frango de corte, incubatório, produção de frangos de corte e abatedouro. Esta técnica demonstra cientificamente que se podem criar critérios objetivos, onde estes se tornam uma importante ferramenta nas decisões que serão tomadas pelos gestores destes importantes setores da cadeia avícola. / This study used a historic series of four stages of poultry production: breeders, hatchery, production of broilers and broiler chicken slaughterhouse owned by a poultry integration of Rio Grande do Sul in the period from June 2009 to January 2010. The strains used were COBB, ROSS and AVIAN. The difference between the averages of the initial data and descriptive statistics were calculated with the computer program SigmaStat ® Statistical Software for Windows 2.03. We analyzed data from 27 breeders, 1 hatchery, 147 broiler producers and a slaughterhouse where contained the records of: origin of the hatcher in the hatchery, the origin of incubator in the hatchery, and quantification of Salmonella sp., Aspergillus sp., E. coli, Pseudomonas sp. contamination in hatcher, number of poultry per incubator, egg floor / nest, percentage of lineage, cracked egg, minutes of incubation, the birthplace of minutes, hours in inventory, total hatch, hatching salable, hatching eggs, usable eggs, breeder age, egg weight loss, chick weight, egg weight, contamination in the transfer, type of chick, fertility, machine type, producer, extension workers, the chicken weight of the first week, chicken weight of the second week, chicken weight of the third week, chicken weight of the fourth week, chicken weight of the fifth week, mortality of the chicken in the first week, mortality of chickens in the second week, mortality of the chicken in the third week, mortality of the chicken in the fourth week, mortality of the chicken in the fifth week, lineage, total condemnation, partial condemnation. The neural networks have been built through the computer program NeuroShell Predictor ® and NeuroShell®Classifier, developed by Ward Systems Group. The program identified the variables selected entries as “inputs” for the calculation of the predictive model and the variable “output” those to be predicted. In the first part were presented the training of artificial neural networks were used 50% of the lines of record from June 2009 to January 2010, was used all the input variables that precedes the following output variables for each network: total hatching , salable hatch, fertility, mortality of one week, mortality of five week , egg weight loss, weight of five weeks, type of chick, partial-condemnation and total condemnation. The second part was intended to validate the models, where were used the other 50% of the records lines with all input variables s that precedes the same output variables. It can be concluded that artificial neural networks were able to explain the phenomena involved between the four stages of poultry production, breeders, hatchery, broiler production and slaughterhouse. This technique proves scientifically that we can create objective criteria, and this methodology become an important tool in making decisions taken by managers of these important sectors of the poultry chain.

n this dissertation a comparison of two evolutionary methods for evolving ANNs for robot control is made. The methods compared are SANE with enforced sub-population and delta-coding, and marker-based encoding. In an attempt to speed up evolution, marker-based encoding is extended with delta-coding. The task selected for comparison is the hunter-prey task. This task requires the robot controller to posess some form of memory as the prey can move out of sensor range. Incremental evolution is used to evolve the complex behaviour that is required to successfully handle this task. The comparison is based on computational power needed for evolution, and complexity, robustness, and generalisation of the resulting ANNs. The results show that marker-based encoding is the most efficient method tested and does not need delta-coding to increase the speed of evolution process. Additionally the results indicate that delta-coding does not increase the speed of evolution with marker-based encoding.

Este trabalho aborda o desafio da modelagem da fragilidade ambiental, que implica em, além de compreender a intrínseca e dinâmica relação existente entre as componentes físicas, bióticas e sócio-econômicas dos sistemas ambientais, em traduzir esse conhecimento num modelo matemático. Para elucidar essa dificuldade foram apresentados e comparados os resultados gerados por dois modelos empíricos de fragilidade ambiental amplamente utilizados no planejamento físico-territorial brasileiro (CREPANI et al. 2001 e ROSS, 1994). Estes dois modelos foram aplicados em duas áreasteste, com resultados bastante divergentes. Neste contexto de incertezas, este trabalho testou a viabilidade e a confiabilidade de uma nova ferramenta a ser aplicada na elaboração de modelos de fragilidade ambiental, as redes neurais artificiais (RNAs). Empregando os conhecimentos e experiências de especialistas na área em questão, extraídos das respostas dadas por estes durante a comparação de variáveis e cenários aplicados através dos programas adaptados para esta finalidade: Pesquisa de Calibração, Pesquisa de Escalonamento de Variáveis e Pesquisa de Avaliação de Cenários. Estes programas geraram uma base de dados referente ao modo de avaliação de cada especialista quanto à fragilidade ambiental, sendo aplicada no treinamento das RNAs, para que a rede assimilasse o padrão de avaliação deste especialista. Os resultados comprovam de que é possível emular, com razoável confiabilidade, o padrão de avaliação de especialistas na definição da fragilidade dos sistemas ambientais, eliminando assim, a arbitrariedade e a subjetividade do processo de elaboração de modelos de fragilidade ambiental. Este trabalho não propõe um novo modelo, mas uma metodologia para a construção de modelos, utilizando redes neurais artificiais, dando um primeiro passo em busca de novas técnicas, temidas pelos geógrafos, mas necessárias para a evolução da ciência geográfica. / This paper deals with the challenge in modeling environmental fragility, which implies not only the understanding of the intrinsic and dynamic relationship that exists between the physical, biotic and socio-economic components of environmental systems, but also in translating this knowledge in a mathematical model. In order to shed light on this difficulty, the results generated by two empirical models of environmental fragility were presented and compared, models that are widely used in Brazilian physical-territorial planning. (CREPANI et al. 2001 and ROSS, 1994). These two models were applied in two thesis-areas with very diverging results. Within this context of uncertainties, this paper tested the feasibility and reliability of a new tool to be applied in the elaboration of environmental fragility models, the artificial neural networks (ANN). Tapping on the knowledge and experience of specialists in this area, extracted from the answers given by them during the comparison of variables and scenarios applied in programs adapted for this objective: Gauging Research, Scheduling of Variables Research and Scenario Evaluation Research. These programs generated a databank related to the evaluation format of each specialist regarding environmental fragility applied in the training of ANNs, so that the network would assimilate the evaluation standard of that specialist. The results proved that it is possible to emulate, with reasonable reliability, the evaluation standard of specialists in the definition of environmental systems fragility, eliminating in this way, arbitrariness and subjectivity in the elaboration process of environmental fragility models. This work does not presuppose a new model, rather a methodology for the construction of models, using artificial neural networks, taking the first step in the search of new techniques, albeit feared by the geographers, however, necessary for the evolution of geographic science.

Nesta pesquisa são estudados aspectos relacionados à problemática da localização robótica, e um sistema de localização robótica é construído. Para determinação da localização de um robô móvel em relação a um mapa topológico do ambiente, é proposta uma solução determinística. Esta solução é empregada a fim de prover localização para problemas de rastreamento de posição, embora seja de interesse também a observação da eficácia, do método proposto, frente a problemas de localização global. O sistema proposto baseia-se no uso de vetores de atributos, compostos de medições momentâneas extraídas do ambiente através de sensoriamentos pertencentes à percepção do robô. Estimativas feitas a partir da odometria e leitura de sensores de ultra-som são utilizadas em conjunto nestes vetores de atributos, de forma a caracterizar as observações feitas pelo robô. Uma bússola magnética também é empregada na solução. O problema de localização é então resolvido como um problema de reconhecimento de padrões. A topologia do ambiente é conhecida, e a correlação entre cada local neste ambiente e seus atributos são armazenados através do uso de redes neurais artificiais. O sistema de localização foi avaliado de maneira experimental, em campo, em uma plataforma robótica real, e resultados promissores foram obtidos e são apresentados. / In this research aspects related to the robot localization problem have been studied. In order to determine the localization of a mobile robot in relation to a topological map of its environment, a deterministic solution has been proposed. This solution is applied to provide localization for position tracking problems, although it is also of interest to observe the performance of the proposed method applied to global localization problems. The proposed system is based on feature vectors, which are composed of momentaneous measures extracted from sensory data of the robots perception. Estimative made from odometry, sonars and magnetic compass readings are used together in these feature vectors, in order to characterize observed scenes by the robot. Thus, the localization problem is solved as a pattern recognition problem. The topology of the environment is known, and the correlation between each place of this environment and its features is stored using an artificial neural network. The localization system was experimentally evaluated, in a real robotic platform. The results obtained allow validation of the methodology.

nÃo hà / A previsÃo de recalque em fundaÃÃes profundas do tipo estacas hÃlice contÃnua, escavada e cravada metÃlica à o objeto principal desse estudo. O recalque à o deslocamento vertical para baixo que uma fundaÃÃo apresenta quando submetida a um determinado carregamento. A estimativa dos recalques em fundaÃÃes profundas pode ser feita utilizando-se diversas metodologias, dentre as quais os mÃtodos numÃricos e os teÃricos. Diferentes variÃveis influenciam os recalques ocorridos nas fundaÃÃes profundas do tipo estaca destacando-se as caracterÃsticas de resistÃncia e deformabilidade dos materiais envolvidos, a estratigrafia do solo de fundaÃÃo e a geometria do elemento estrutural de fundaÃÃo, dentre outras, configurando-se, portanto, como um problema multi-variado e de grande complexidade. Uma alternativa para a estimativa mais realista dos recalques em fundaÃÃes profundas consiste no emprego das redes neurais artificiais, que sÃo modelos que trabalham analogamente ao cÃrebro humano que tÃm, recentemente, contribuÃdo na resoluÃÃo de problemas complexos em diversas Ãreas da Engenharia Civil. Nessa pesquisa foram utilizadas redes neurais multicamadas alimentadas adiante (perceptron multi-camadas) para o desenvolvimento de um modelo de previsÃo de recalques em estacas, a partir de um treinamento supervisionado, que utiliza o algoritmo de retropropagaÃÃo do erro (error back propagation). Para o desenvolvimento do modelo foram coletados resultados de ensaios SPT e provas de carga estÃtica, e com auxÃlio do programa QNET2000 foram treinados e validados vÃrios modelos de redes neurais. ApÃs as anÃlises e comparaÃÃes entre os resultados de diferentes configuraÃÃes, constatou-se que as redes neurais artificiais foram capazes de entender o comportamento das fundaÃÃes profundas do tipo hÃlice contÃnua, cravada metÃlica e escavada no que tange a influÃncia das variÃveis de entrada consideradas para a estimativa dos recalques. AlÃm disto, constatou-se que os resultados obtidos pelo modelo desenvolvido permitem, dentre outras coisas, a definiÃÃo das cargas de trabalho e cargas limites na estaca. A arquitetura desse modelo à formada por 6 nÃs na camada de entrada, 20 neurÃnios distribuÃdos em 3 camadas ocultas, e 1 neurÃnio na camada de saÃda, correspondente ao recalque medido para a estaca. O processo de alteraÃÃo dos pesos sinÃpticos, na fase de validaÃÃo do modelo, com 4 milhÃes de iteraÃÃes resultou no maior coeficiente de correlaÃÃo entre os recalques estimados e os recalques medidos, que foi de 0,89, o qual pode ser considerado satisfatÃrio, em se tratando da previsÃo de um fenÃmeno complexo. / The settlement deep foundations preview of stakes continuous helix, metallic dug and stuck is the aim of this study. The settlement is a vertical down dislocation a foundation shows when it undergoes a determined charge. The settlements assessment in deep foundations can be done using several methods as, for instance, the numerical and the theoretical ones. Different variables influence the settlements occurred in foundations of the stake kind which can be detached, among them, the characteristics of resistance and deformation of the involved material, the stratigraphy of the foundation ground and the geometry of the foundationâs structural element manifesting, thus, a multi-diverse and high-complex problem. An alternative to a more realistic assessment of the settlements in deep foundations consists in the application of the artificial neural networks, models that work analogically in the human brain which have been recently contributing to the resolution of complex problems in different areas of Civil Engineering. In this research, multi-marked neural networks were used, fed ahead (perceptron multi-layer) to develop a preview model of settlements in stakes, since a managed training which uses the error back propagation algorithm. To the development of the model, SPT experiments and static charge testsâ results were collected and, with the help of QNET 2000 program, several neural network models were tested and validated. After the analysis and comparison of the different configurationsâ results, it was verified that the artificial neural networks were able to understand the deep foundations behavior, continuous helix, metallic dug and stuck kind concerned to the influence of entrance variables considered to the settlements assessment. Furthermore, the results obtained by the developed model allow, through other factors, the definition of work charges and limit charges on the stake. The architecture of this model is formed by 6 knots in the entrance layer, 20 neurons distributed in 3 hidden layers and 1 neuron in the exit layer, corresponding to the measured settlements to the stake. The change process of the synaptic heights, in the modelâs validation stage, with 4 million iterations, resulted in the bigger correlation coefficient between the assessed and the measured settlements (0.89), which is satisfactory regarding the preview of a complex phenomenon.

A utilizaÃÃo das redes neurais artificiais (RNA) na estimativa de recalques em fundaÃÃes profundas à comprovadamente uma ferramenta eficiente. Nos trabalhos de AmÃncio (2013) e Silveira (2014), o emprego das RNA apresentou bons resultados para a previsÃo de recalques em estacas hÃlices contÃnuas, estacas cravadas metÃlicas e estacas escavadas. PorÃm, algumas estacas modeladas apresentaram comportamento muito distante dos resultados reais, onde os resultados da modelagem indicaram aumentos bruscos na rigidez do sistema solo-estaca. Nesta pesquisa, foi desenvolvido um modelo com uma rede neural do tipo perceptron multicamadas de forma a melhorar o desempenho dos modelos de AmÃncio (2013) e Silveira (2014). Para desenvolvimento do trabalho, inicialmente foram feitas anÃlises dos resultados de sondagens à percussÃo do tipo SPT e provas de carga estÃticas das 199 estacas utilizadas no trabalho apresentado por Silveira (2014), fazendo-se uma avaliaÃÃo da consistÃncia das informaÃÃes, com o objetivo de ter um conjunto mais heterogÃneo e representativo. ApÃs a realizaÃÃo de alteraÃÃes, chegou-se a um conjunto com 141 estacas, totalizando 1.320 exemplos do tipo entrada-saÃda. Foram definidas como variÃveis de entrada do modelo: o tipo de estaca, o comprimento da estaca, o diÃmetro da estaca, o nÃmero representativo dos valores de NSPT ao longo do fuste da estaca (denominada NF), o NSPT na ponta da estaca, profundidade da camada de influÃncia da carga em relaÃÃo a ponta da estaca, o fator representativo das camadas de solo argiloso, o fator representativo das camadas de solo siltoso, o fator representativo das camadas de solo arenoso e a carga aplicada. Foram estudadas quatro diferentes formas de cÃlculo da variÃvel de entrada NF, sendo estas: soma, mÃdia, soma ponderada e mÃdia ponderada. Com as variÃveis de entrada apresentadas foram trabalhados modelos onde a variÃvel de saÃda fosse o recalque da fundaÃÃo profunda. A modelagem das RNA foi feita utilizando o programa QNET 2000, e foram realizados o treinamento e a validaÃÃo de diferentes arquiteturas. O modelo que teve melhor desempenho apresentou coeficiente de correlaÃÃo entre os recalques reais e os recalques modelados no treinamento de 0,99 e na validaÃÃo de 0,98. Os resultados obtidos mostraram-se melhores que os de AmÃncio (2013) e Silveira (2014), que na fase de validaÃÃo, apresentaram correlaÃÃes de 0,89 e 0,94 respectivamente. O modelo final deste trabalho possui uma arquitetura formada por 10 nÃs na camada de entrada, 34 neurÃnios distribuÃdos ao longo de quatro camadas ocultas e um neurÃnio na camada de saÃda (A:10-15-9-7-3-1), utilizando a mÃdia para cÃlculo do nÃmero representativo dos valores de NSPT ao longo do fuste da estaca. / use of artificial neural networks (ANN) in the estimation of settlements in foundations deep has proven an effective tool. The work of Amancio (2013) and Silveira (2014), the use of RNA showed good results for predicting settlements in continuous stakes propellers, metal piles driven and bored piles. However, some modeled stakes had far behavior of real results, where modeling results indicate sharp increases in stiffness soil-cutting system. In this research, it developed a model with a neural network of the multilayer perceptron to improve the performance of the models AmÃncio (2013) and Silveira (2014). To development work initially polls results of analyzes were made Percussion SPT and static load tests of 199 stakes used at work presented by Silveira (2014), making up an assessment of the consistency of the information, in order to have a more heterogeneous and the representative assembly. After conducting changes, has come up with a set with 141 stakes, totaling 1,320 examples of the type entrance exit. Were defined as model input variables: the type of pile, the length of the pile, the pile diameter, the number of representative values ​​when NSPT Over stake stem (called NF), the NSPT on the edge of the pile, depth of the layer the influence of load relative to the cutting edge, the factor representative of the soil layers clay, the representative factor of silty soil layers, the representative factor of the layers sandy soil and the applied load. Four different ways of calculation have been studied in NF input variable, which are: sum, average, weighted sum and weighted average. With input variables presented were worked models where the output variable was the repression of deep foundation. The modeling of RNA was made using the QNET program 2000 and were carried out training and validation of different architectures. The model had better performance showed correlation coefficient between the actual settlements and settlements modeled in the training of 0.99 and 0.98 in the validation. The results proved to be better than those of Amancio (2013) and Silveira (2014), which in the validation phase, They showed correlations of 0.89 and 0.94 respectively. The final model of this work has an architecture comprised of 10 nodes in the input layer, 34 neurons distributed throughout four hidden layers, and one neuron in the output layer (A: 10-15-9-7-3-1) using to calculate the average number of NSPT representative values ​​along the cutting shaft.

Este estudo utilizou uma série histórica de dados de quatro etapas de uma produção avícola: reprodutoras pesadas, um incubatório, produção de frangos de corte e um abatedouro de frangos de corte pertencente a uma integração avícola do Rio Grande do Sul, no período de junho de 2009 a janeiro de 2010. As linhagens utilizadas foram COBB, ROSS e AVIAN. A diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais e a estatística descritiva foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foram analizados dados de 27 produtores de matrizes de frango de corte, um incubatório, 147 produtores de frango de corte e um abatedouro onde continham registro de: origem do nascedouro no incubatório, origem da incubadoura no incubatório, quantificação da contaminação por Salmonella sp., Aspergillus sp., Escherichia Coli, Pseudomonas sp. nos nascedouros, número de aviários por incubadoura, ovo de cama/ninho, percentual de linhagem, ovo trincado, minutos de incubação, minutos de nascedouro, horas de estoque, eclosão total, eclosão vendável, ovos incubáveis, aproveitamento de ovos, idade da matriz, perda de peso de ovo, peso de pinto, peso de ovo, contaminação na transferência, tipo de pinto, fertilidade, tipo de máquina, produtor, extensionista, peso do frango de primeira semana, peso do frango de segunda semana, peso do frango de terceira semana, peso do frango de quarta semana, peso do frango de quinta semana, mortalidade do frango na primeira semana, mortalidade do frango na segunda semana, mortalidade do frango na terceira semana, mortalidade do frango na quarta semana, mortalidade do frango na quinta semana, linhagem, condenação total, condenação parcial. As redes neurais foram construídas através do programa computacional NeuroShell®Predictor e NeuroShell®Classifier, desenvolvido pela Ward Systems Group. O programa identificou as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e variável de “saída” aquela a ser predita. Na primeira parte foram apresentados o treinamento das redes neurais artificiais onde foram utilizadas 50% das linhas de registro de junho de 2009 a janeiro de 2010, utilizou-se todas as variáveis de entrada que antecedem as seguintes variáveis de saída para cada rede: eclosão total, eclosão vendável, fertilidade, mortalidade de 1 semana, mortalidade de 5 semanas, perda de peso de ovo, peso de 5 semanas, tipo de pinto, condenação parcial e condenação total. A segunda parte destinou-se à validação dos modelos, onde se utilizou os outros 50% das linhas de registro com todas as variáveis de entrada que antecedem as mesmas variáveis de saída. Pode-se concluir que as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos entre as quatro etapas da cadeia avícola, matrizes de frango de corte, incubatório, produção de frangos de corte e abatedouro. Esta técnica demonstra cientificamente que se podem criar critérios objetivos, onde estes se tornam uma importante ferramenta nas decisões que serão tomadas pelos gestores destes importantes setores da cadeia avícola. / This study used a historic series of four stages of poultry production: breeders, hatchery, production of broilers and broiler chicken slaughterhouse owned by a poultry integration of Rio Grande do Sul in the period from June 2009 to January 2010. The strains used were COBB, ROSS and AVIAN. The difference between the averages of the initial data and descriptive statistics were calculated with the computer program SigmaStat ® Statistical Software for Windows 2.03. We analyzed data from 27 breeders, 1 hatchery, 147 broiler producers and a slaughterhouse where contained the records of: origin of the hatcher in the hatchery, the origin of incubator in the hatchery, and quantification of Salmonella sp., Aspergillus sp., E. coli, Pseudomonas sp. contamination in hatcher, number of poultry per incubator, egg floor / nest, percentage of lineage, cracked egg, minutes of incubation, the birthplace of minutes, hours in inventory, total hatch, hatching salable, hatching eggs, usable eggs, breeder age, egg weight loss, chick weight, egg weight, contamination in the transfer, type of chick, fertility, machine type, producer, extension workers, the chicken weight of the first week, chicken weight of the second week, chicken weight of the third week, chicken weight of the fourth week, chicken weight of the fifth week, mortality of the chicken in the first week, mortality of chickens in the second week, mortality of the chicken in the third week, mortality of the chicken in the fourth week, mortality of the chicken in the fifth week, lineage, total condemnation, partial condemnation. The neural networks have been built through the computer program NeuroShell Predictor ® and NeuroShell®Classifier, developed by Ward Systems Group. The program identified the variables selected entries as “inputs” for the calculation of the predictive model and the variable “output” those to be predicted. In the first part were presented the training of artificial neural networks were used 50% of the lines of record from June 2009 to January 2010, was used all the input variables that precedes the following output variables for each network: total hatching , salable hatch, fertility, mortality of one week, mortality of five week , egg weight loss, weight of five weeks, type of chick, partial-condemnation and total condemnation. The second part was intended to validate the models, where were used the other 50% of the records lines with all input variables s that precedes the same output variables. It can be concluded that artificial neural networks were able to explain the phenomena involved between the four stages of poultry production, breeders, hatchery, broiler production and slaughterhouse. This technique proves scientifically that we can create objective criteria, and this methodology become an important tool in making decisions taken by managers of these important sectors of the poultry chain.

A Escherichia coli patogênica aviária (APEC), pertence à família Enterobacteriacea, é responsável por vários processos patológicos nas aves, atuando como agente primário ou secundário na aerossaculite, pericardite, perihepatite, peritonite, salpingite, onfalite, celulite, entre outros. O presente estudo aborda a resistência a antimicrobianos de amostras de E. coli (APEC) de uma forma inovadora, utilizando como ferramenta as redes neurais artificiais, metodologia inserida na linha de pesquisa do CDPA (Centro de Diagnóstico e Pesquisa em Patologia Aviária). A utilização de inteligência artificial, especificamente, as redes neurais artificiais (RNAs), está sendo crescentemente empregada como ferramenta para a análise de dados não lineares e multivariados, característica comum em fenômenos biológicos. O objetivo do presente trabalho foi demonstrar que é possível predizer o uso de antimicrobianos, utilizando trinta e oito genes responsáveis por distintos fatores de virulência, oriundos das amostras de Escherichia coli isoladas de frango de corte, através das redes neurais artificiais (RNAs). Além disso, verificou-se a relação entre o índice de patogenicidade (IP) e a resistência aos quatorze antimicrobianos que fazem parte do banco de dados usado para o desenvolvimento deste estudo. Neste trabalho foram utilizados os dados disponíveis referentes a 256 amostras de E. coli isoladas de camas de aviários, lesões de celulite e quadros respiratórios de frangos de corte. Para a confecção das redes neurais artificiais as entradas escolhidas foram: os índices de patogenicidade, as lesões induzidas em pintos de um dia de idade, a caracterização dos genes associados à patogenicidade, o bioquimismo, a origem das amostras e por fim, a motilidade. As redes neurais artificiais foram criadas realizando associações entre as variáveis de entrada com o objetivo de encontrar o modelo mais ajustado. As saídas utilizadas de acordo com Salle (2009) foram o comportamento das cepas de Escherichia coli frente aos 14 antimicrobianos. Para verificar se existia diferença significativa entre as médias dos índices de patogenicidade (IP) e as amostras sensíveis e resistentes aos 14 antimicrobianos utilizados neste estudo, realizou-se análise estatística com o auxílio do software JMP® 9.0.1 (SAS Institute Inc., 2010). Os resultados obtidos demonstram que as redes neurais artificiais foram capazes de realizar a classificação correta do comportamento das amostras com amplitude de 74,22% a 98,44%, desta forma tornando possível predizer a resistência antimicrobiana da Escherichia coli, através de modelo das RNAs. A análise estatística realizada para verificar a relação entre o IP e a resistência aos 14 antimicrobianos demonstrou que estas são variáveis independentes. Ou seja, podem haver picos no IP sem alteração na resistência antimicrobiana, ou até mesmo o contrário, alterações na resistência antimicrobiana sem mudanças no IP. / The avian pathogenic Escherichia coli (APEC), belongs to the family Enterobacteriacea, is responsible for various pathological processes in poultry, acting as an agent in the primary or secondary lesion such as: sacculitis, pericarditis, perihepatitis, peritonitis, salpingitis, omphalitis, cellulitis, among others. This study addresses the antimicrobial resistance of E. coli (APEC) strains in an innovative way, using tools such as artificial neural networks, methodology embedded in the CDPA´s search line (Center for Diagnostics and Research in Avian Pathology). The use of artificial intelligence, specifically artificial neural networks (RNAs), is being increasingly used as a tool for data analysis and nonlinear multivariate, common feature in biological phenomena. The objective of this study was to demonstrate that it is possible to predict the use of antimicrobials, using thirty-eight distinct genes responsible for virulence factors, derived from Escherichia coli isolates from broiler, through artificial neural networks (ANNs). Besides, it was found the relationship between pathogenicity index (PI) and resistance to fourteen antimicrobial forming part of the database used for the development of this study. In this study was used the data available for 256 samples of E. coli isolated from broiler litter, lesion of cellulitis and respiratory symptoms in broilers. To make the neural network inputs have been chosen: the indices of pathogenicity, the induced lesions in chicks at day old, characterization of genes associated with pathogenicity, biochemism, the source of samples and finally motility. Artificial neural networks have been created making associations between the input variables in order to find the best adjusted model. The outputs used according Salle (2009) was the behavior of Escherichia coli strains compared to 14 antimicrobials. To check whether there was a significant difference between the average indices for pathogenicity (IP) and the sensitive and resistant samples to 14 antimicrobials used in this study, statistical analysis was performed with the help of software JMP ® 9.0.1 (SAS Institute Inc., 2010). The results show that artificial neural networks were able of performing correct classification of the behavior of the samples with an amplitude of 74.22% to 98.44%, thereby making it possible to predict the antibiotic resistance of Escherichia coli, using ANNs model. The statistical analysis performed to assess the relationship between IP and resistance to 14 antibiotics showed that these variables are independent. That is, it can happen peaks in IP without change in antimicrobial resistance, or even the opposite, changes in antimicrobial resistance without changes in IP.

O objetivo principal deste trabalho é estudar empiricamente o processo de formação de expectativas inflacionárias no Brasil, no período recente (pós metas de inflação), através de um modelo conexionista, que aproxima a forma como os agentes fazem previsões. A coordenação das expectativas do mercado em relação à inflação futura é um aspecto crucial do regime de metas de inflação. Dessa forma, entender os fatores que afetam tais expectativas é de grande relevância para o direcionamento adequado da política monetária. Os dados para expectativas de inflação utilizados são provenientes da pesquisa FOCUS do Banco Central do Brasil, e constituem um painel de dados não balanceado. Os resultados obtidos nos permitem afirmar que a maior influência sobre as expectativas inflacionárias no período como um todo foi da volatilidade cambial, seguida pela variação no preço das commodities, pela defasagem de ordem um das expectativas, pela variação cambial e pela meta. Em menor magnitude, afetam as expectativas o resultado primário do governo, a defasagem de ordem dois e a taxa Selic. O comportamento desse efeito ao longo do tempo foi verificado através da análise de sensibilidade do produto da rede em resposta a cada uma das variáveis. No período de crise de confiança, há um expressivo descolamento das expectativas em relação à meta, com um aumento do efeito das demais variáveis. Resultado inverso ocorre no período pós-crise: o efeito da meta de inflação aumenta e das demais variáveis tende a se reduzir, ainda que em alguns casos tais efeitos sejam expressivos (como da defasagem de ordem um e da volatilidade cambial). Isso nos leva a concluir que o Banco Central vem consolidando sua credibilidade ao longo do tempo, mas que há ainda espaço para melhorias. / This work aims to empirically study the formation process of inflationary expectations in Brazil, in the recent period (after the introduction of the inflation targeting policy) by a connexionist model that approaches the way agents forecast. The coordination of market expectations in relation to the future inflation is a crucial aspect of the inflation targeting. This way, understanding the factors that affect such expectations has great relevance for the adequate aiming of the monetary policies. The data for inflation expectations used in this work are from the FOCUS research of the Brazilian Central Bank, and it constitutes a unbalanced data panel. The results obtained allow us to affirm that the biggest influence on the inflationary expectations in the period as a whole was from exchange rate volatility, followed by the commodities prices variation, by the first order lag of the expectations, by the exchange rate variation and by the target. In lesser magnitude, the primary result of the government, the second order lag and the Selic tax affect the expectations. The behavior of this effect throughout the time was verified through the analysis of sensitivity of the product of the network in reply to each one of the inputs. In the period of reliable crisis, there is an expressive shift of the expectations in relation to the target, with an increase of the effect of the other variables. Inverse result occurs in the after-crisis period: the effect of the inflation target increases and of the other variables tend to be reduced, despite in some cases such effect are expressive (as the first order lag and exchange rate volatility). Thus we may conclude that the Brazilian Central Bank has been consolidating its credibility throughout the time, but there is still an open space for improvements.

O presente trabalho propõe um novo modelo de rede neural artificial voltado a aplicações robóticas, em especial a tarefas de natureza espaço-temporal e de horizonte infinito. Este modelo apresenta três características que o tornam único e que foram tomadas como guia para a sua concepção: auto-organização, representação temporal e aprendizado construtivo. O algoritmo de aprendizagem auto-organizada incorpora todos os mecanismos que são básicos para a auto-organização: competição global, cooperação local e auto-amplificação seletiva. A rede neural é suprida com propriedades dinâmicas através de uma memória de curto prazo. A memória de curto prazo é inserida na estrutura da rede por meio de integradores e diferenciadores, os quais são implementados na camada de entrada da rede. Nesta abordagem existe uma evidente separação de papéis: a rede é responsável pela não-linearidade e a memória é responsável pelo tempo. A construção automática da arquitetura da rede neural é realizada de acordo com uma unidade de habituação. A unidade de habituação regula o crescimento e a poda de neurônios. O procedimento de inclusão, adaptação e remoção de conexões sinápticas é realizado conforme o método de aprendizado hebbiano competitivo. Em muitos problemas práticos, como os existentes na área da robótica, a auto-organização, a representação temporal e o aprendizado construtivo são fatores imprescindíveis para o sucesso da tarefa. A grande dificuldade e, ao mesmo tempo, a principal contribuição deste trabalho consiste em integrar tais tecnologias em uma arquitetura de rede neural artificial de maneira eficiente. Estudos de caso foram elaborados para validar e, principalmente, determinar as potencialidades e as limitações do modelo neural proposto. Os cenários abrangeram tarefas simples de classificação de padrões e segmentação temporal. Os resultados preliminares obtidos demonstraram a eficiência do modelo neural proposto frente às arquiteturas conexionistas existentes e foram considerados bastante satisfatórios com relação aos parâmetros avaliados. No texto são apresentados, também, alguns aspectos teóricos das ciências cognitivas, os fundamentos de redes neurais artificiais, o detalhamento de uma ferramenta de simulação robótica, conclusões, limitações e possíveis trabalhos futuros. / The present work proposes a new artificial neural network model suitable for robotic applications, in special to spatiotemporal tasks and infinite horizon tasks. This model has three characteristics which make it unique and are taken as means to guide its conception: self-organization, temporal representation and constructive learning. The algorithm of self-organizing learning incorporates all the mechanisms that are basic to the self-organization: global competition, local cooperation and selective self-amplification. The neural network is supplied with dynamic properties through a short-term memory. The short-term memory is added in the network structure by means of integrators and differentiators, which are implemented in the input layer of the network. In this approach exists an evident separation of roles: the network is responsible for the non-linearity and the memory is responsible for the time. The automatic construction of the neural network architecture is carried out taking into account habituation units. The habituation unit regulates the growing and the pruning of neurons. The procedure of inclusion, adaptation and removal of synaptic connections is carried out in accordance with competitive hebbian learning technique. In many practical problems, as the ones in the robotic area, self-organization, temporal representation and constructive learning are essential factors to the success of the task. The great difficulty and, at the same time, the main contribution of this work consists in the integration of these technologies in a neural network architecture in an efficient way. Some case studies have been elaborated to validate and, mainly, to determine the potentialities and the limitations of the proposed neural model. The experiments comprised simple tasks of pattern classification and temporal segmentation. Preliminary results have shown the good efficiency of the neural model compared to existing connectionist architectures and they have been considered sufficiently satisfactory with regard to the evaluated parameters. This text also presents some theoretical aspects of the cognitive science area, the fundamentals of artificial neural networks, the details of a robotic simulation tool, the conclusions, limitations and possible future works.