Orientador: Laécio Carvalho de Barros / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T13:51:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bacani_Felipo_M.pdf: 2024723 bytes, checksum: badf6f6540880c17a7c2ffbf9d211db0 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O presente trabalho tem por objetivo aplicar a teoria de conjuntos fuzzy a modelos de predição (inferência) de dados. O modelo utilizado baseia-se fortemente nas relações fuzzy em espaços contínuos (caso não matricial) e na regra de inferência modus ponens, utilizando t-normas (que neste contexto são similares à operação de cópula em estatística). é do modus ponens que surge o caráter \condicional" de alguns dos termos envolvidos, e a partir daí é que a analogia com a inferência bayesiana é feita. Entretanto, são apenas analogias conceituais: o presente trabalho não lida com nenhuma distribuição de probabilidades. Na verdade, conjuntos fuzzy são tratados como distribuições de possibilidades. A metodologia proposta é utilizada com o objetivo de tornar mais precisa a previsão de um especialista, levando em conta um registro histórico sobre o problema. Ou seja, melhorar a previsão do especialista levando em conta o que ocorreu com as previsões anteriores. Para testar a metodologia, utilizou-se dados meteorológicos de temperatura e umidade provenientes de lavouras de café. Os dados foram gentilmente cedidos pelo CEPAGRI/Unicamp. Os testes foram avaliados através de dois indicadores estatísticos, 'D' de Willmott e MAPE (Mean Absolute Percentage Error), mostrarando que a metodologia foi capaz de melhorar a previsão do especialista na maioria das situações estudadas / Abstract: This work aims to apply Fuzzy set theory in forecasting models. The modeling methodology is largely based on continuous fuzzy relations and in the modus ponens, using t-norms (that in this context are similar to the copula operations in statistics). It is from the modus ponens that arises the \conditional" interpretation of some of the terms involved, and it is from there that an analogy with the Bayesian inference is made. However, it is only a conceptual analogy: this work do not involve probability distributions. Actually, fuzzy sets are treated as possibility distributions. The methodology is used to improve the accuracy of expert forecasting considering a historic data. Namely, to improve expert prediction based on past performance. To evaluate the test the methodology, temperature and humidity data from coffee crop was used. The data was gently provided by CEPAGRI/Unicamp. Results were validated using two different statistic indicators, MAPE (mean absolute percentage error) and Willmott 'D', showing that the methodology was able to improve the expert prediction in most cases / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Ana Cervigni Guerra, Rogerio Drummond / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-07T22:07:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_EduardodeVasconcelos_M.pdf: 694246 bytes, checksum: 7be11f3a0bafc2a11d2340ac3bdcdc26 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: A atividade da escrita de casos de testes para software é em sua essência não determinística e por conseguinte envolve riscos. Por outro lado, o grau de densidade de testes dos requisitos do sistema sofre influência da forma que esses requisitos são interpretados. Uma proposta para sistematizar o processo de criação de casos de teste encontra-se no uso de uma rede Bayesiana que modela a arquitetura de testes a ser implementada, aliada a uma ponderação estatística de riscos a cenários. A rede é muito adequada a problemas não determinísticos e que envolvam riscos. Aliada ao uso da rede Bayesiana, essa sistematização engloba o critério de adequação, cujo objetivo é minimizar o impacto da cobertura de requisitos. Cada requisito do sistema é interpretado segundo critérios pré definidos. Como produto final desta proposta sistêmica, além do ferramental gráfico que possibilita a descrição dos casos de testes segundo uma seqüência lógica e simulação de cenários, têm-se uma matriz que reúne todos os casos de testes obtidos da rede e demais oriundos da análise dos requisitos, segundo o enfoque do critério de adequação. O estudo experimental sinaliza um incremento de quatro vezes e meio na densidade de testes de requisitos comparativamente a técnica tradicional. Na fase de análise há uma tendência de redução de esforço em torno de um quarto. Um interessante resultado dessa técnica sistematizada, está na identificação de cenários não previstos pelos requisitos o que vem agregar na atualização da documentação de design / Abstract: The task of writing software use cases is in essence non deterministic and therefore involves risks. On the other hand, the coverage level of requirements depends the way of document requirements are interpreted.In order to bring a systematic approach in developing software use cases, the Bayesian network technique helps supporting with this problem. The current software test architecture is modeled in a graphical way, adding scenario simulation and risk statistic. The network addresses very well risks and non deterministic scenarios.Along with the Bayesian Network , the proposed systematic approach encompasses the adequacy criteria which main goal is to improve requirements coverage. Each system requirement is interpreted according to well defined criteria. A matrix will be the final product, as a result from the current systematic approach. All use cases obtained from the network and those discovered thanks of adequacy criteria can be seen together. In addition this, the technique allows scenarios simulation. The experimental results show an increase of four times and half in requirements coverage, as compared against the traditional technique. In the analysis phase , there is a trend of reducing the effort by a factor of 4.One interesting result using this technique is the amount of new scenarios identified. Most of them are not properly described in the requirement document. This brings a powerful tool to add value in updating the design document / Mestrado / Engenharia de Software / Mestre em Ciência da Computação