Orientador: Teresa Cristina Tarlé Pissarra / Coorientador: David Luciano Rosalen / Banca: Luiz Henrique da Silva Rotta / Banca: Marcílio Vieira Martins Filho / Banca: Rejane Ennes Cicerelli / Banca: Newton La Scxala Junior / Resumo: A voçoroca é o estágio mais avançado da erosão hídrica, causando inúmeros prejuízos para o meio ambiente e para o homem. Devido à extensão desse fenômeno e a dificuldade de acesso em campo, as técnicas de detecção automática de voçorocas têm despertado interesse, especialmente por meio da Análise de Imagens Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA). O objetivo desse trabalho foi mapear voçorocas utilizando a GEOBIA a partir de imagens RapidEye e dados SRTM, em duas regiões localizadas em Uberaba, Minas Gerais. Para isso, foi proposto aplicar o Índice de Avaliação da Segmentação (SEI) na etapa de segmentação da imagem. A criação das regras para detecção das voçorocas foi realizada de forma empírica, no software InterIMAGE, e de forma automática, a partir do algoritmo de árvore de decisão. A avaliação da acurácia foi realizada por meio dos coeficientes de concordância extraídos da matriz de confusão e, adicionalmente, a partir da sobreposição com dados de referência vetorizados manualmente. O índice SEI proporcionou a criação de objetos semelhantes às voçorocas, permitindo a extração de atributos específicos desses alvos. As regras de classificação do modelo empírico permitem detectar voçorocas nas duas áreas de estudos, ainda que essas feições ocupem uma pequena porção da cena. Os modelos empíricos alcançaram resultados satisfatórios: índice Kappa de 0,74 e F-measure de 53,46% na área 1, e índice Kappa de 0,73 e F-measure de 55,95% na área 2. A informação altimétrica mostrou ser... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Gully is the most advanced stage of water erosion, causing numerous damages to the environment and man. Due to the extension of this phenomenon and the difficulty of access in the field, automatic gully detection techniques have aroused interest, especially through Geographic Object Based Image Analysis (GEOBIA). The objective of this work was to map gullies using GEOBIA from RapidEye images and SRTM data, in two regions located in Uberaba, Minas Gerais. It was proposed to apply the Segmentation Evaluation Index (SEI) in the image segmentation stage. The rule set creation for gully detection was made empirically in the InterIMAGE software, and automatically, from the decision tree algorithm. The accuracy assessment was performed based on concordance coefficients extracted from the confusion matrix and, additionally, overlapping manually digitized reference data. The SEI index allowed the creation of objects similar to real gullies, providing the extraction of specific attributes of these targets. Empirical model rule set allowed gully detection on both study areas, although these features occupied a small portion of the scene. Empirical models have achieved very good results: Kappa index of 0.74 and F-measure of 53.46% in area 1, and Kappa index of 0.73 and F-measure of 55.95% in area 2. Altimetric information proved to be an important parameter for gully detection, since slope removal from the empirical models reduced the F-measure index by 34,90% in area 1 and 28,65% in are... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Título original da capa: Estudo de comunidades de dípteros necrófagos sob o formalismo de biclusters e árvores de decisão / Orientador: Claudio José Von Zuben / Banca: Patricia Jacqueline Thyssen / Banca: Edilberto Giannotti / Banca: Maria José de Oliveira Campos / Banca: Wesley Augusto Conde Godoy / Resumo: The pattern recognition in ecological communities is one of the most antique and persistent challenges of ecological science. In this sense, through mathematical modelling from graphs, using biclusters and decision trees, the objective of the present work was to find patterns in the occurrence of necrophagous dipterans collected in three different areas (rural, urban and forest) and with three different baits (sardines, liver and beef) in the city of Rio Claro-SP. Algorithms (InClose and RInClose-biclusters, C 4.5-decision trees) were used to obtain the results. Through the analysis of biclusters, it can be highlighted those that related Atherigona orientalis (Schiner) and Musca domestica Linnaeus in all environments, less forest area, probably due to the fact of being species known for their preference for areas inhabited by humans. On the other hand, even being species possessing high dependence by antropobiocenose, other biclusters indicated an association between Lucilia eximia (Wiedemann) and Chrysomya megacephala (Fabricius) occurring with greater frequency in the forest, attracted by the bait of meat or liver, both known for their importance in the attractiveness of calliphorid fly. This may be explained due to the population growth occurred around the forest, giving the characteristics of place inhabited by man. With regard to decision trees, were obtained in total 19 decision trees (8 to the family Sarcophagidae, 4 for Muscidade and 7 to Calliphoridae) and from them... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The pattern recognition in ecological communities is one of the most antique and persistent challenges of ecological science. In this sense, through mathematical modelling from graphs, using biclusters and decision trees, the objective of the present work was to find patterns in the occurrence of necrophagous dipterans collected in three different areas (rural, urban and forest) and with three different baits (sardines, liver and beef) in the city of Rio Claro-SP. Algorithms (InClose and RInClose-biclusters, C 4.5-decision trees) were used to obtain the results. Through the analysis of biclusters, it can be highlighted those that related Atherigona orientalis (Schiner) and Musca domestica Linnaeus in all environments, less forest area, probably due to the fact of being species known for their preference for areas inhabited by humans. On the other hand, even being species possessing high dependence by antropobiocenose, other biclusters indicated an association between Lucilia eximia (Wiedemann) and Chrysomya megacephala (Fabricius) occurring with greater frequency in the forest, attracted by the bait of meat or liver, both known for their importance in the attractiveness of calliphorid fly. This may be explained due to the population growth occurred around the forest, giving the characteristics of place inhabited by man. With regard to decision trees, were obtained in total 19 decision trees (8 to the family Sarcophagidae, 4 for Muscidade and 7 to Calliphoridae) and from them various patterns can be detected such as: A. orientalis, Synthesiomyia nudiseta (Wulp, 1883) and M. domestica being present together if the season is Spring, the bait is sardines and the location is urban. Oxysarcodexia thornax (Walker) was the only specie in which to achieve the condition of presence, it is necessary to walk only one node ... (Complete abstract electronic access below) / Doutor

Orientador: Carlos Alberto Canesin / Banca: Júlio Borges de Souza / Banca: Denizar Cruz Martins / Resumo: O estudo da confiabilidade operacional de equipamentos se tornou fundamental para as empresas possuírem o devido controle dos seus ativos, tanto pelo lado financeiro quanto em questões de segurança. O estudo da taxa de falha de equipamentos prevê quando as falhas irão ocorrer possibilitando estabelecer atitudes preventivas, porém, seu estudo deve ser realizado em condições de operação estabelecidas e fixas. Os medidores de energia elétrica, parte do ativo financeiro das concessionárias de energia, são equipamentos utilizados em diversas condições de operação, tanto nas condições do fluxo de energia, tais como presenças de harmônicos, subtensões, sobre-tensões e padrões de consumo distintos, quanto pelo local físico de instalação, tais como maresia, temperatura, umidade, etc. As falhas nos medidores eletromecânicos de energia elétrica são de difícil constatação uma vez que a maioria dos erros de medição, ocasionados principalmente por envelhecimento de componentes, não alteram a qualidade da energia fornecida e nem interrompem o seu fornecimento. Neste sentido, este trabalho propõe uma nova metodologia de determinação de falhas em medidores eletromecânicos de energia elétrica ativa. Faz-se uso de banco de dados de uma concessionária de energia elétrica e do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados para selecionar as variáveis mais significativas na determinação de falhas em medidores eletromecânicos de energia elétrica ativa, incluindo no conjunto de falhas a operação com erros de medição acima do permitido pela legislação nacional (2010). Duas técnicas de mineração de dados foram utilizadas: regressão stepwise e árvores de decisão. As variáveis obtidas foram utilizadas na construção de um modelo de agrupamento de equipamentos associando a cada grupo uma probabilidade... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The operational reliability study of equipments has become primal in order to enterprises have the righteous control over their assets, both by financial side as by security reasons. The study for the hazard rate of equipments allows to foresee the failures for the equipments and to act preventively, but this study must be accomplished under established and fixed operation conditions. The energy meters, for their part, are equipments utilized in several operating conditions so on the utilization manner, like presence of harmonics, undervoltages and over-voltages and distinct consumption patterns, as on the installation location, like swel, temperature, humidity, etc. Failures in electromechanical Wh-meters are difficult to detect once that the majority of metering errors occurred mainly by aging of components do not change the quality of offered energy neither disrupt its supply. In this context, this work proposes a novel methodology to obtain failure determination for electromechanical Whmeters. It utilizes Wh-databases from an electrical company and of the process of knowledge discovery in databases to specify the most significant variables in determining failures in electromechanical Wh-meters, including in the failure set the operation with metering errors above those permitted by national regulations (2010). Two techniques of data mining were used in this work: stepwise regression and decision trees. The obtained variables were utilized on the construction of a model of clustering similar equipments and the probability of failure of those clusters were determined. As final results, an application in a friendly platform were developed in order to apply the methodology, and a case study was accomplished in order to demonstrate its feasibility. / Mestre

Orientador: Luís Cuadrado Martin / Resumo: O conhecimento sobre qualquer patologia pode ser facilmente encontrado na internet, mas dificilmente encontra-se alguma ferramenta que faça a análise e o raciocínio entre os dados de um paciente e se obtenha o diagnóstico mais provável. Em nosso cotidiano, em virtude de uma maior demanda na área da saúde, existe uma necessidade crescente de diagnósticos médicos rápidos e precisos. Em virtude disso, foi elaborado um Sistema de Apoio à Decisão Médica com o intuito de otimizar e agilizar de forma confiável os diagnósticos médicos. A ideia é dar qualidade e agilidade à prática médica, adotando a tecnologia como ferramenta básica: “Quem tem mais informação, tem melhores condições para escolher e tomar decisões”. Na construção deste sistema, foram utilizados um banco de dados relacional (MySQL) e aplicadas técnicas de inteligência artificial, tais como: a construção de Árvores de Decisão, Aprendizado não supervisionado e a utilização das Redes de Bayes (onde estão envolvidos domínios de conhecimento com significativo grau de incerteza, como é o caso da área médica). Através da união destas técnicas, são feitas a seleção e classificação das doenças mais prováveis, onde as mesmas podem ser examinadas com mais detalhes pelo médico, garantindo assim uma maior segurança na escolha dos possíveis diagnósticos. Visando uma maior abrangência e rapidez na disseminação do conhecimento humano, o sistema foi disponibilizado via internet (www.danton.med.br). Para a concepção do projeto foi reali... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The knowledge about any pathology can be easily found on the internet, but it is difficult to find any tool that makes the analysis and reasoning between the data of a patient and obtain the most probable diagnosis. In our daily lives, due to a greater demand in the health area, there is a growing need for fast and accurate medical diagnoses. As a result, a Medical Decision Support System was developed in order to reliably optimize and streamline medical diagnostics. The idea is to give quality and agility to medical practice, adopting technology as a basic tool: “Who has more information, has better conditions to choose and make decisions”. In the construction of this system, a relational database (MySQL) was used and artificial intelligence techniques were applied, such as: the construction of Decision Trees, Unsupervised Learning and the use of Bayes Networks (where knowledge domains are involved with significant degree of uncertainty, as is the case in the medical field). Through the union of these techniques, the selection and classification of the most probable diseases are made, where they can be examined in more detail by the doctor, thus ensuring greater security in the choice of possible diagnoses. Aiming at a greater scope and speed in the dissemination of human knowledge, the system was made available via internet (www.danton.med.br). To design the project, a prospective, randomized, crossover and open study was carried out; in which 3 groups of doctors (called gr... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-08-27Bitstream added on 2014-06-13T18:49:27Z : No. of bitstreams: 1 silva_mr_me_ilha.pdf: 2058535 bytes, checksum: 046bcb6196cc4909e675190cc0e21275 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O estudo da confiabilidade operacional de equipamentos se tornou fundamental para as empresas possuírem o devido controle dos seus ativos, tanto pelo lado financeiro quanto em questões de segurança. O estudo da taxa de falha de equipamentos prevê quando as falhas irão ocorrer possibilitando estabelecer atitudes preventivas, porém, seu estudo deve ser realizado em condições de operação estabelecidas e fixas. Os medidores de energia elétrica, parte do ativo financeiro das concessionárias de energia, são equipamentos utilizados em diversas condições de operação, tanto nas condições do fluxo de energia, tais como presenças de harmônicos, subtensões, sobre-tensões e padrões de consumo distintos, quanto pelo local físico de instalação, tais como maresia, temperatura, umidade, etc. As falhas nos medidores eletromecânicos de energia elétrica são de difícil constatação uma vez que a maioria dos erros de medição, ocasionados principalmente por envelhecimento de componentes, não alteram a qualidade da energia fornecida e nem interrompem o seu fornecimento. Neste sentido, este trabalho propõe uma nova metodologia de determinação de falhas em medidores eletromecânicos de energia elétrica ativa. Faz-se uso de banco de dados de uma concessionária de energia elétrica e do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados para selecionar as variáveis mais significativas na determinação de falhas em medidores eletromecânicos de energia elétrica ativa, incluindo no conjunto de falhas a operação com erros de medição acima do permitido pela legislação nacional (2010). Duas técnicas de mineração de dados foram utilizadas: regressão stepwise e árvores de decisão. As variáveis obtidas foram utilizadas na construção de um modelo de agrupamento de equipamentos associando a cada grupo uma probabilidade... / The operational reliability study of equipments has become primal in order to enterprises have the righteous control over their assets, both by financial side as by security reasons. The study for the hazard rate of equipments allows to foresee the failures for the equipments and to act preventively, but this study must be accomplished under established and fixed operation conditions. The energy meters, for their part, are equipments utilized in several operating conditions so on the utilization manner, like presence of harmonics, undervoltages and over-voltages and distinct consumption patterns, as on the installation location, like swel, temperature, humidity, etc. Failures in electromechanical Wh-meters are difficult to detect once that the majority of metering errors occurred mainly by aging of components do not change the quality of offered energy neither disrupt its supply. In this context, this work proposes a novel methodology to obtain failure determination for electromechanical Whmeters. It utilizes Wh-databases from an electrical company and of the process of knowledge discovery in databases to specify the most significant variables in determining failures in electromechanical Wh-meters, including in the failure set the operation with metering errors above those permitted by national regulations (2010). Two techniques of data mining were used in this work: stepwise regression and decision trees. The obtained variables were utilized on the construction of a model of clustering similar equipments and the probability of failure of those clusters were determined. As final results, an application in a friendly platform were developed in order to apply the methodology, and a case study was accomplished in order to demonstrate its feasibility.

Orientador: Marcos Julio Rider Flores / Resumo: Nesta tese são utilizados algoritmos de Inteligência Computacional para resolver quatro problemas da área de sistemas elétricos de potência, com o intuito de automatizar a tomada de decisões em processos que normalmente são realizados por especialistas humanos ajudados de métodos computacionais clássicos. Nesta tese são utilizados os algoritmos de aprendizado de máquina: árvores de decisão, redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte, para realizar o processo de aprendizado dos sistemas inteligentes e para realizar a mineração de dados. Estes algoritmos podem ser treinados a partir das medições disponíveis e ações registradas nos centros de controle dos sistemas de potência. Sistemas Inteligentes foram utilizados para realizar: a) o controle centralizado Volt-VAr em modernos sistemas de distribuição de energia elétrica em tempo real usando medições elétricas; b) a detecção de fraudes nas redes de distribuição de energia elétrica realizando um processo de mineração de dados para estabelecer padrões de consumo que levem a possíveis clientes fraudadores; c) a localização de faltas nos sistemas de transmissão de energia elétrica automatizando o processo de localização e ajudando para que uma ação de controle da falta seja realizada de forma rápida e eficiente; e d) a coordenação de carga inteligente de veículos elétricos e dispositivos de armazenamento em tempo real utilizando a tecnologia V2G, nos sistemas de distribuição de energia elétrica a partir de medições elé... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this thesis Computational Intelligence algorithms are used to solve four problems of the area of power electrical systems, in order to automate decision making in processes that are usually performed by human experts aided by classical computational methods. In this thesis the machine learning algorithms are used: decision trees, artificial neural networks and support vector machines to carry out the learning process of Intelligent Systems and to perform Data Mining. These algorithms are trained from the available measurements and actions recorded in the control centers of the systems. Intelligent Systems were used to perform: a) the centralized control Volt-VAr in modern systems of distribution of electrical energy in real time using electrical measurements; b) detection of fraud in electricity distribution networks by performing a data mining process to establish patterns of consumption that lead to possible fraudulent customers; c) fault location in electric power transmission systems by automating the localization process and helping to ensure that a fault control action is performed quickly and efficiently; and d) coordination of intelligent charging of electric vehicles and storage devices using V2G technology in real-time, in electric power distribution systems using electrical measurements. For the centralized control problem Volt-VAr was tested in 42-node distribution system, for the problem of loading electric vehicles and storage devices the tests were performed... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor