Made available in DSpace on 2015-02-04T21:38:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ilma Melo.pdf: 4121579 bytes, checksum: 78665dac3c5d2dc97b2afa9caa75df14 (MD5) Previous issue date: 2010-12-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O objetivo desta pesquisa é avaliar os efeitos econômicos e financeiros de combinações de negócios em empresas de capital aberto, investigar os motivos (objetivos) que levaram à operação, verificar se os mesmos foram alcançados e identificar os impactos nas demonstrações financeiras das empresas após o processo. Utilizou-se a pesquisa descritiva e documental e reelaboração e padronização das informações disponíveis dessas empresas, segundo as necessidades das análises permitindo compreender a posição econômica e financeira das empresas. Escolheu-se empresas listadas na Bolsa de Valores do Estado de São Paulo Bovespa e pela importância no mercado de sua atuação. As empresas foram: B2W Companhia Global do Varejo, Vale S.A, JBS S.A e Braskem S.A. Para isso levantou-se informações de ordem societária, econômica e financeira por meio das demonstrações financeiras e contábeis, relatórios da administração, notas explicativas, parecer de auditoria, notícias veiculadas na mídia, divulgações nos sítios da empresa, Bovespa e CVM. A pesquisa foi realizada para os períodos de 2005 a 2008, abrangendo os períodos que antecederam e sucederam às operações, que aconteceram em 2006 e 2007. Os resultados apontam que todas as empresas alcançaram os objetivos informados no Protocolo e Justificação enviado e aprovado pelo CADE. Na análise das demonstrações contábeis por meio dos indicadores econômicos e financeiros, identificou-se que o endividamento aumentou nas empresas Braskem S.A e B2W, assim como o custo da dívida, quanto as empresas Vale S.A e JBS S.A, o endividamento manteve-se no mesmo patamar, mas o custo da dívida continuou crescendo. O grau de alavancagem financeira na Vale S.A e B2W melhorou bastante no período, enquanto que na JBS S.A e Braskem S.A foram ruins. Operacionalmente, excluindo a Braskem S.A, que teve seu resultado bastante impactado pelo custo da principal matéria prima, todas apresentaram crescimento, pois o EBITDA demonstrou uma variação positiva no período. Diante do resultado dessa pesquisa, observou-se que: a) se para caracterizar uma operação de realizada com sucesso , é necessário apenas verificar se ela atingiu os objetivos iniciais, conforme protocolo e justificação encaminhados e aprovados pelo CADE, conclui-se que as operações analisadas foram realizadas com sucesso; b) mas dentro da premissa que qualquer que seja a reestruturação societária, o objetivo seria agregar valor aos acionistas, o estudo deparou-se com dificuldades relacionadas com falta de informações ou informações insuficientes na análise do desempenho específico da operação, o que explica ou até justifica porque gestores quase sempre anunciam que a operação foi um sucesso, mesmo quando economicamente não se veêm os resultados, positivos ou negativos. Existem limitações neste estudo, especialmente no que tange ao número de empresas e períodos analisados, que podem ser minimizadas ou mesmo eliminadas expandindo as amostras e o horizonte temporal. Diante da magnitude do tema e seus impactos na economia brasileira e mundial, sugere-se uma maior transparência nos resultados das reestruturações societárias, pois estas, mesmo com o objetivo alcançado estrategicamente, por meio de captura de sinergias, abertura de novos mercados, vantagens competitivas, entre outros, pode ter impactado negativamente o resultado econômico da empresa, prejudicando assim o retorno dos acionistas.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5618_1.pdf: 3048249 bytes, checksum: 5404a746aa7aac46d2fad86ada13af25 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O conhecimento prévio do comportamento do consumo de energia é de grande importância para uma distribuidora de energia. Com base nesta informação, é possível definir estratégias para operação e planejamento de seu sistema elétrico, além de possibilitar o acompanhamento da relação entre contratos e consumo de energia, evitando com isso a ocorrência de penalidades. O consumo de energia é influenciado por diversas variáveis. Notadamente, em horizontes de curto prazo o consumo de energia é influenciado por variáveis climáticas, como temperatura e precipitação. Este trabalho apresenta modelos que utilizam a temperatura como variável de entrada para solucionar o problema de previsão de carga diária no horizonte de curto prazo, realizada em 7 e 14 dias para um conjunto de barramentos do sistema de distribuição da CELPE Companhia Energética de Pernambuco. As técnicas aplicadas no desenvolvimento dos modelos de previsão foram: Redes Neurais Artificiais com topologia de MLP (Multi Layer Perceptrons) totalmente conectadas e treinadas com algoritmo Levenberg-Marquardt; e ANFIS (Adaptive Networkbased Fuzzy Inference System) com o método subctrative clustering . Os métodos Média Simples e Ensemble foram aplicados para combinação dos resultados dos modelos propostos. Os modelos criados foram avaliados para previsão de carga do ano de 2009 e comparados entre si. Os resultados encontrados demonstram que os modelos apresentaram performances satisfatórias

A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de Aprendizado de Máquina depende principalmente da quantidade e da qualidade dos atributos e exemplos utilizados no treinamento. Freqüentemente, resultados experimentais obtidos sobre grandes bases de dados, que possuem muitos atributos irrelevantes, resultam em hipóteses de baixa precisão. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma quantidade muito grande de exemplos. Assim, uma das áreas de pesquisa mais ativas em aprendizado de máquina tem girado em torno de técnicas que sejam capazes de ampliar a capacidade dos algoritmos de aprendizado para processar muitos exemplos de treinamento, atributos e classes. Para que conceitos sejam aprendidos a partir de grandes bases de dados utilizando Aprendizado de Máquina, pode-se utilizar duas abordagens. A primeira realiza uma seleção de exemplos e atributos mais relevantes, e a segunda ´e a abordagem de ensembles. Um ensemble ´e um conjunto de classificadores cujas decisões individuais são combinadas de alguma forma para classificar um novo caso. Ainda que ensembles classifiquem novos exemplos melhor que cada classificador individual, eles se comportam como caixas pretas, no sentido de n˜ao oferecer ao usuário alguma explicação relacionada à classificação por eles fornecida. O objetivo deste trabalho é propor uma forma de combinação de classificadores simbólicos, ou seja, classificadores induzidos por algoritmos de AM simbólicos, nos quais o conhecimento é descrito na forma de regras if-then ou equivalentes, para se trabalhar com grandes bases de dados. A nossa proposta é a seguinte: dada uma grande base de dados, divide-se esta base aleatoriamente em pequenas bases de tal forma que é viável fornecer essas bases de tamanho menor a um ou vários algoritmos de AM simbólicos. Logo após, as regras que constituem os classificadores induzidos por esses algoritmos são combinadas em um único classificador. Para analisar a viabilidade do objetivo proposto, foi implementado um sistema na linguagem de programação lógica Prolog, com a finalidade de (a) avaliar regras de conhecimento induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquina simbólico e (b) avaliar diversas formas de combinar classificadores simbólicos bem como explicar a classificação de novos exemplos realizada por um ensemble de classificares simbólicos. A finalidade (a) é implementada pelo Módulo de Análise de Regras e a finalidade (b) pelo Módulo de Combinação e Explicação. Esses módulos constituem os módulos principais do RuleSystem. Neste trabalho, são descritos os métodos de construção de ensembles e de combinação de classificadores encontrados na literatura, o projeto e a documentação do RuleSystem, a metodologia desenvolvida para documentar o sistema RuleSystem, a implementação do Módulo de Combinação e Explicação, objeto de estudo deste trabalho, e duas aplicações do Módulo de Combinação e Explicação. A primeira aplicação utilizou uma base de dados artificiais, a qual nos permitiu observar necessidades de modificações no Módulo de Combinação e Explicação. A segunda aplicação utilizou uma base de dados reais. / The hypothesis quality induced by current machine learning algorithms depends mainly on the quantity and quality of features and examples used in the training phase. Frequently, hypothesis with low precision are obtained in experiments using large databases with a large number of irrelevant features. Thus, one active research area in machine learning is to investigate techniques able to extend the capacity of machine learning algorithms to process a large number of examples, features and classes. To learn concepts from large databases using machine learning algorithms, two approaches can be used. The first approach is based on a selection of relevant features and examples, and the second one is the ensemble approach. An ensemble is a set of classifiers whose individual decisions are combined in some way to classify a new case. Although ensembles classify new examples better than each individual classifier, they behave like black-boxes, since they do not offer any explanation to the user about their classification. The purpose of this work is to consider a form of symbolic classifiers combination to work with large databases. Given a large database, it is equally divided randomly in small databases. These small databases are supplied to one or more symbolic machine learning algorithms. After that, the rules from the resulting classifiers are combined into one classifier. To analise the viability of this proposal, was implemented a system in logic programming language Prolog, called RuleSystem. This system has two purposes; the first one, implemented by the Rule Analises Module, is to evaluate rules induced by symbolic machine learning algorithms; the second one, implemented by the Combination and Explanation Module, is to evaluate several forms of combining symbolic classifiers as well as to explain ensembled classification of new examples. Both principal modules constitute the Rule System. This work describes ensemble construction methods and combination of classifiers methods found in the literature; the project and documentation of RuleSystem; the methodology developed to document the RuleSystem; and the implementation of the Combination and Explanation Module. Two different case studies using the Combination and Explanation Module are described. The first case study uses an artificial database. Through the use of this artificial database, it was possible to improve several of the heuristics used by the the Combination and Explanation Module. A real database was used in the second case study.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:42Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-03-01Bitstream added on 2014-06-13T20:19:52Z : No. of bitstreams: 1 goncalves_kcg_me_ilha.pdf: 342441 bytes, checksum: 4b60e62be3998eef5ca1f73779af4cbb (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O sucesso nos programas de melhoramento genético de milho depende da identificação de parentais com boa capacidade de combinação para a produção de híbridos. O objetivo deste trabalho foi identificar linhagens com boa capacidade de combinação utilizando dialelo parcial. Foram avaliadas 16 linhagens, das populações de milho Dentado e Flintisa, em um dialelo parcial onde cada linhagem foi cruzada com as oito linhagens da população contrastante, obtendo-se 64 híbridos simples. Os 64 híbridos foram avaliados em látice triplo em duas safras (semeaduras em 04/07/2009 e 16/11/2009). Ao final de cada repetição do látice foram colocadas as testemunhas comerciais XB 6012, AG 9010, XB 7253 e BG 7049, visando uma comparação simples com os híbridos experimentais. Foram preditos híbridos duplos e triplos. Os caracteres mensurados foram florescimento feminino, altura de plantas, altura de espigas, acamamento e rendimento de grãos. Os híbridos simples 4Dx6F, 7Dx4F, 7Dx6F e 7Dx8F foram indicados para prosseguirem no programa como promissores para as duas safras. Os híbridos simples 1Dx6F, 2Dx8F, 5Dx5F, 7Dx1F, e 7Dx3F foram indicados para prosseguirem no programa como promissores para a primeira safra. Os híbridos simples 3Dx2F, 3Dx3F, 2Dx7F, 5Dx6F, 6Dx3F, 7Dx4F, 2Dx5F, 2Dx6F, 7Dx2F e 7Dx3F foram indicados para prosseguirem no programa como promissores para a segunda safra. Os híbridos triplos mais promissores para a primeira safra de semeadura... / The success in the maize breeding programs depends of the identification of inbred lines with good combining ability for hybrids production. The objective of this study was to identify inbred lines with good combining ability using partial diallel. Were evaluated 16 inbred lines of the maize populations Dentado and Flintisa in a partial diallel where each inbred line was crossed with the eight of the other population, resulting in 64 hybrids. The 64 hybrids were evaluated in a triple lattice in two crop season (sowing on 04/07/2009 and 16/11/2009). At the end of each repetition of the lattice were placed commercial controls XB 6012, AG 9010, XB 7253 and BG 7049, seeking a simple comparison with the experimental hybrids. Were measured the female flowering, plant height, ear height, lodging and grain yield. The hybrids 4Dx6F, 7Dx4F, 7Dx8F and 7Dx8F were appointed to continue in program as promising for the two crop seasons. The hybrids 1Dx6F, 2Dx8F, 5Dx5F, 7Dx1F, e 7Dx3F were appointed to continue in program as promising for the first crop season. The hybrids 3Dx2F, 3Dx3F, 2Dx7F, 5Dx6F, 6Dx3F, 7Dx4F, 2Dx5F, 2Dx6F, 7Dx2F e 7Dx3F were appointed to continue the program as promising for the second crop season. The most promising triple hybrids for the first crop can be obtained as follows: Simple hybrid parental involving inbred lines 1F, 3F, 4F and 8F, with the inbred line 7D; simple hybrid parental involving inbred lines 1D, 2D and 4D, with the inbred line 6F; simple hybrid parental involving inbred lines 3D and 5D, with the inbred line 5F. The triple hybrids more promising for the second crop planting can be obtained as follows: Simple hybrid parental involving inbred lines 3D and 6D, with the inbred line 3F; simple hybrid parental involving inbred lines 4D, 5D and 7D, with the inbred line 6F; simple hybrid parental involving inbred lines 3D and 5D, with the inbred line 2F; simple ... (Complete abstract click electronic access below)

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-09T19:16:26Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Leonardo Valeriano Neri.pdf: 1395784 bytes, checksum: f38db7dc7191951459624c0348b93e63 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T19:16:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Leonardo Valeriano Neri.pdf: 1395784 bytes, checksum: f38db7dc7191951459624c0348b93e63 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 / Neste trabalho é apresentada uma abordagem de combinação de características para a etapa de segmentação de locutores em um sistema de transcrição de locutores. Esta abordagem utiliza diferentes características acústicas extraídas da fonte de áudio com o objetivo de combinar as suas capacidades de discriminação para diferentes tipos de sons, aumentando assim, a precisão da segmentação. O Critério de Informação Bayesiana (BIC - Bayesian Information Criterion) é usado como uma medida de distância para verificar a propensão de junção de dois segmentos do áudio. Uma Rede Neural Artificial (RNA) combina as respostas obtidas por cada característica após a aplicação de um algoritmo que detecta se há mudança em um trecho do áudio. Os índices de tempo obtidos são usados como entrada da rede neural que estima o ponto de mudança do locutor no trecho de áudio. Um sistema de transcrição de locutores que inclui a abordagem proposta é desenvolvido para avaliar e comparar os resultados com os do sistema de transcrição que utiliza a abordagem clássica de segmentação de locutores Window-Growing de Chen e Gopalakrishnan, aplicada às diferentes características acústicas adotadas neste trabalho. Nos experimentos com o sistema de transcrição de locutores, uma base artificial contendo amostras com vários locutores é usada. A avaliação dos resultados da etapa de segmentação do sistema mostra um aprimoramento em ambas as taxas de perda de detecção (MDR - Miss Detection Rate) e de falsos alarmes (FAR - False Alarm Rate) se comparadas à abordagem Window-Growing. A avaliação dos resultados na etapa de agrupamento dos locutores mostra uma melhora significativa na pureza dos grupos de locutores formados, calculada como o percentual de amostras de um mesmo locutor no grupo, demostrando que os mesmos são mais homogêneos.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:56:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2920_1.pdf: 2753004 bytes, checksum: d9cabbcda1b022b793399cc38a9d033c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / A previsão de séries temporais tem sido usada em diversos problemas do mundo real, tais como: meteorologia, previsão de carga em redes de computadores, análise de mercado, entre outras, com o objetivo de minimizar riscos, auxiliar no planejamento e na tomada de decisões. Nesta dissertação, as séries temporais são analisadas para realizar previsões de cotações de ações do mercado financeiro e, para tanto, uma metodologia baseada no uso de séries exógenas e de combinação de classificadores é proposta. As principais contribuições do presente trabalho são: i) utilização de séries exógenas como variáveis de entrada para o classificador a fim de capturar informações externas que influenciam na série a ser prevista; ii) utilização de combinação de classificadores, em especial, combinação de Redes Neurais do tipo MLP (Multi-Layer Perceptron); e, iii) concepção de uma nova medida de desempenho SLG (Sum of Loses and Gains), que é mais aderente na área de investimentos. Além disso, foram propostas diferentes abordagens para pré-processar os dados. Os estudos experimentais foram realizados utilizando a série temporal correspondente à ação preferencial da Petrobras (PETR4). Os resultados mostraram que o modelo proposto superou os modelos tradicionais, conseguindo prever a série com maior precisão e relevância para os investidores

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo8982_1.pdf: 1953145 bytes, checksum: 8fb42e5db4007fe0dbcdd631fff88bab (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O presente trabalho apresenta o e-Lateo, um sistema desenvolvido sobre plataforma web, que virtualiza o arcabouço conceitual envolvido na Teoria de Dempster-Shafer e sua extensão, o Lateo. Dotado de vários recursos didáticos, preocupa-se em ocultar complexidade inerente à teoria, facilitando o uso através de interface amigável, ambiente seguro, integro, permitindo monitoramento e gerenciamento das informações. A aplicação prática do e-Lateo nos permite realizar análises mais rápidas e precisas, melhorando a compreensão dos resultados obtidos na combinação dos corpos de evidência e auxiliando as tomadas de decisão em situação de incerteza

Neocoelidiinae compreende atualmente 169 espécies válidas, distribuídas em 30 gêneros, a maioria das espécies com distribuição predominantemente Neotropical. Foram revisados 29 dos 30 gêneros atualmente conhecidos, apenas Krocarites Dietrich & Vega, 1995 não foi revisado por ser conhecido apenas a partir de uma espécie fóssil, mas sua descrição e ilustrações originais são fornecidas. Foram feitas redescrições ampliadas de cada gênero, buscando-se novos caracteres para identificação dos mesmos, especialmente caracteres referentes à morfologia externa, além dos caracteres de genitália (principalmente genitália dos machos) tradicionalmente utilizados na identificação dos táxons de Neocoelidiinae. Chaves de identificação para os gêneros e a distribuição geográfica conhecida de todos eles foram fornecidas (incluindo alguns novos registros geográficos). Além disso, dados referentes à biologia dos neocoelidiíneos, como associação com plantas hospedeiras, produção de brocossomos, métodos de coleta, etc., foram compilados e foram aqui apresentados. Uma análise filogenética de Neocoelidiinae foi realizada, incluindo representantes de 29 gêneros dos 30 atualmente pertencentes a subfamília, buscando uma hipótese de relacionamento entre os gêneros. A análise foi baseada em uma matriz com 71 táxons terminais e 85 caracteres de morfologia externa e genitália dos machos. Caracteres referentes a genitália das fêmeas não foram incluídos na análise porque fêmeas para a maioria das espécies são desconhecidas. A análise resultou em uma única árvore mais parcimoniosa, na qual Neocoelidiinae aparece como um grupo monofilético. Todos os gêneros constituíram clados naturais, exceto Coelidiana, que aparece como um grupo polifilético. Krocodona Kramer, 1964, Krocozzota Kramer, 1964, Retrolidia Dietrich, 2003 e Krocolidia Dietrich, 2003 constituíram um clado distinto dentro de Neocoelidiinae, e por este motivo sugeriu-se a criação de uma nova tribo na subfamília para incluir estes táxons. Um gênero novo e uma nova espécie de Neocoelidiinae foram descritos, tendo como espécie-tipo Cocoelidia prolata Chiamolera & Cavichioli, 2004, que foi aqui transferida para o novo gênero. Coelidiana Oman, 1936, não parece constituir um clado natural, e necessita portanto, de uma revisão completa, para que suas espécies possam ser classificadas corretamente. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT: Neocoelidiinae comprises 169 valid species in 30 genera, the majority of the species being mainly Neotropical. Twenty nine of the 30 genera known until now were revised, only the genus Krocarites Dietrich & Vega, 1995 was not revised because it is known from a single fossil species, however its original description and illustrations are given. Complete redescriptions were made for each genus, looking for new characters for identification of the genera, especially those regarding the external morphology, besides the characters of genitalia (mainly the male one) traditionally used in the identification of the taxa of Neocoelidiinae. Identification keys for the genera and their known geographical distribution were given (including some new geographical records). Besides, data regarding the biology of the neocoelidiines, such as association with host plants, production of brochosomes, collecting methods, etc., were compiled and presented here. A phylogenetic analysis of Neocoelidiinae was conducted, including representatives of 29 genera of the 30 comprised in the subfamily, to obtain a relationship hypothesis among them. The analysis was based on a matrix with 71 terminal taxa, and 85 characters of external morphology and male genitalia. Characters regarding female genitalia were not included in the analysis because females for most of the species are unknown. The analysis yielded a single parsimony tree, in which Neocoelidiinae appears as a monophyletic group. All the genera constitute natural clades, except Coelidiana, which appears as a polyphyletic group. Krocodona Kramer, 1964, Krocozzota Kramer, 1964, Retrolidia Dietrich, 2003, and Krocolidia Dietrich, 2003, constituted a distinct clade in Neocoelidiinae, and for this reason it was suggested here the creation of a new tribe in the subfamily to include these taxa. A new genus and a new species of Neocoelidiinae were described, the type species being Cocoelidia prolata Chiamolera & Cavichioli, 2004, which is transferred for the new genus. Coelidiana Oman, 1936, does not seem to constitute a natural clade, and needs therefore, a complete revision so that its species can be classified correctly.

Submitted by Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2018-03-16T17:55:36Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação HELLENCLEIA PEREIRA CUNHA.pdf: 1165835 bytes, checksum: abef97c86c02f2f00c033287fee3977e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-16T17:55:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação HELLENCLEIA PEREIRA CUNHA.pdf: 1165835 bytes, checksum: abef97c86c02f2f00c033287fee3977e (MD5) Previous issue date: 2017-02-16 / CNPQ / A polifarmácia tem sido cada vez mais utilizada por pacientes idosos no tratamento de doenças crônicas. Além dos medicamentos prescritos por profissionais de saúde, muitos pacientes buscam a fitoterapia como medicina complementar. Entretanto, o uso concomitante de fitoterápicos com outros medicamentos pode trazer consequências ao paciente do ponto de vista clínico. O presente estudo teve por objetivo analisar a possível interferência do fitoterápico Panax ginseng sobre os efeitos farmacológicos da fluoxetina e da nimesulida, em modelos animais de depressão, memória e inflamação. Para isso, ratos Wistar adultos machos divididos em três grupos experimentais (n=8) foram submetidos ao regime de tratamento oral agudo (três doses em 24 horas) ou por 14 dias (estudo subcrônico) com veículo (água destilada 1,5 mL/kg, controle), fluoxetina (20 mg/kg) ou fluoxetina (20 mg/kg) + P. ginseng (100 mg/kg). Posteriormente, os animais foram avaliados nos testes da natação forçada ou campo aberto. Para os testes de inflamação aguda e crônica, os animais foram agrupados em quatro grupos experimentais (n=6): controle (água destilada, 1,5 mL/kg), nimesulida (10 mg/kg), P. ginseng (100 mg/kg) ou nimesulida (10 mg/kg) + P. ginseng (100 mg/kg), e submetidos ao modelo de edema de pata induzido por carragenina (estudo agudo, por 240 minutos) ou por Adjuvante de Freund (estudo crônico, por 40 dias). No teste da inflamação subcrônica, os animais foram divididos em três grupos (n=6): controle (água destilada, 1,5 mL/kg), nimesulida (10 mg/kg) ou nimesulida (10 mg/kg) + P. ginseng (100 mg/kg), sendo induzida a formação de granuloma por “pellets” de algodão. Os resultados mostraram que houve uma potencialização do efeito antidepressivo no grupo de animais tratados com P. ginseng + fluoxetina, com três doses em 24 horas, efeito este que não foi observado no tratamento subcrônico (14 dias). Verificou-se também que P. ginseng não modificou o efeito anti-inflamatório da nimesulida, nos estudos de inflamação aguda, subcrônica e crônica, e o mesmo apresentou um efeito anti-inflamatório semelhante ao da nimesulida. Conclui-se que o tratamento com P. ginseng modifica o efeito da fluoxetina em testes comportamentais de depressão e memória agudos, mas não modifica em testes subcrônicos e não interfere no efeito da nimesulida em testes de inflamação aguda, subcrônica e crônica em ratos. / Polypharmacy has been increasingly used by elderly patients in the treatment of chronic diseases. In addition to medicines prescribed by health professionals, many patients seek herbal medicine as complementary medicine. However, the concomitant use of herbal medicines with other medicinal products may have consequences for the patient from a clinical point of view. The present study aimed to analyze the possible interference of the phytotherapeutic Panax ginseng on the pharmacological effects of fluoxetine and nimesulide in animal models of depression, memory and inflammation. For this, adult male Wistar rats divided into three experimental groups (n = 8) underwent acute oral treatment (three doses in 24 hours) or 14 days (subchronic study) with vehicle (distilled water 1.5 mL/Kg, control), fluoxetine (20 mg/kg) or fluoxetine (20 mg/kg) + P. ginseng (100 mg/kg). Subsequently, the animals were evaluated in the forced swimming or open field tests. For the acute and chronic inflammation tests, the animals were grouped into four experimental groups (n = 6): control (distilled water, 1.5 mL/kg), nimesulide (10 mg/kg), P. ginseng (100 mg/Kg) or nimesulide (10 mg/kg) + P. ginseng (100 mg/kg) and submitted to the carrageenan-induced paw edema model (acute study, for 240 minutes) or by Freund's Adjuvant (chronic study, 40 days). In the subchronic inflammation test, the animals were divided into three groups (n = 6): control (distilled water, 1.5 mL/kg), nimesulide (10 mg/kg) or nimesulide (10 mg/kg) + P. ginseng (100 mg/kg), granuloma formation being induced by cotton pellets. The results showed that there was a potentiation of the antidepressant effect in the group of animals treated with P. ginseng + fluoxetine, with three doses in 24 hours, an effect that was not observed in the subchronic treatment (14 days). It was also found that P. ginseng did not modify the anti-inflammatory effect of nimesulide in acute, subchronic and chronic inflammation studies, and it had an anti-inflammatory effect similar to nimesulide. It is concluded that the treatment with P. ginseng modifies the effect of fluoxetine in behavioral tests of depression and acute memory, but does not modify in the subchronic tests and does not interfere in the effect of nimesulide in tests of acute, subchronic and chronic inflammation in rats.

A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de Aprendizado de Máquina depende principalmente da quantidade e da qualidade dos atributos e exemplos utilizados no treinamento. Freqüentemente, resultados experimentais obtidos sobre grandes bases de dados, que possuem muitos atributos irrelevantes, resultam em hipóteses de baixa precisão. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma quantidade muito grande de exemplos. Assim, uma das áreas de pesquisa mais ativas em aprendizado de máquina tem girado em torno de técnicas que sejam capazes de ampliar a capacidade dos algoritmos de aprendizado para processar muitos exemplos de treinamento, atributos e classes. Para que conceitos sejam aprendidos a partir de grandes bases de dados utilizando Aprendizado de Máquina, pode-se utilizar duas abordagens. A primeira realiza uma seleção de exemplos e atributos mais relevantes, e a segunda ´e a abordagem de ensembles. Um ensemble ´e um conjunto de classificadores cujas decisões individuais são combinadas de alguma forma para classificar um novo caso. Ainda que ensembles classifiquem novos exemplos melhor que cada classificador individual, eles se comportam como caixas pretas, no sentido de n˜ao oferecer ao usuário alguma explicação relacionada à classificação por eles fornecida. O objetivo deste trabalho é propor uma forma de combinação de classificadores simbólicos, ou seja, classificadores induzidos por algoritmos de AM simbólicos, nos quais o conhecimento é descrito na forma de regras if-then ou equivalentes, para se trabalhar com grandes bases de dados. A nossa proposta é a seguinte: dada uma grande base de dados, divide-se esta base aleatoriamente em pequenas bases de tal forma que é viável fornecer essas bases de tamanho menor a um ou vários algoritmos de AM simbólicos. Logo após, as regras que constituem os classificadores induzidos por esses algoritmos são combinadas em um único classificador. Para analisar a viabilidade do objetivo proposto, foi implementado um sistema na linguagem de programação lógica Prolog, com a finalidade de (a) avaliar regras de conhecimento induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquina simbólico e (b) avaliar diversas formas de combinar classificadores simbólicos bem como explicar a classificação de novos exemplos realizada por um ensemble de classificares simbólicos. A finalidade (a) é implementada pelo Módulo de Análise de Regras e a finalidade (b) pelo Módulo de Combinação e Explicação. Esses módulos constituem os módulos principais do RuleSystem. Neste trabalho, são descritos os métodos de construção de ensembles e de combinação de classificadores encontrados na literatura, o projeto e a documentação do RuleSystem, a metodologia desenvolvida para documentar o sistema RuleSystem, a implementação do Módulo de Combinação e Explicação, objeto de estudo deste trabalho, e duas aplicações do Módulo de Combinação e Explicação. A primeira aplicação utilizou uma base de dados artificiais, a qual nos permitiu observar necessidades de modificações no Módulo de Combinação e Explicação. A segunda aplicação utilizou uma base de dados reais. / The hypothesis quality induced by current machine learning algorithms depends mainly on the quantity and quality of features and examples used in the training phase. Frequently, hypothesis with low precision are obtained in experiments using large databases with a large number of irrelevant features. Thus, one active research area in machine learning is to investigate techniques able to extend the capacity of machine learning algorithms to process a large number of examples, features and classes. To learn concepts from large databases using machine learning algorithms, two approaches can be used. The first approach is based on a selection of relevant features and examples, and the second one is the ensemble approach. An ensemble is a set of classifiers whose individual decisions are combined in some way to classify a new case. Although ensembles classify new examples better than each individual classifier, they behave like black-boxes, since they do not offer any explanation to the user about their classification. The purpose of this work is to consider a form of symbolic classifiers combination to work with large databases. Given a large database, it is equally divided randomly in small databases. These small databases are supplied to one or more symbolic machine learning algorithms. After that, the rules from the resulting classifiers are combined into one classifier. To analise the viability of this proposal, was implemented a system in logic programming language Prolog, called RuleSystem. This system has two purposes; the first one, implemented by the Rule Analises Module, is to evaluate rules induced by symbolic machine learning algorithms; the second one, implemented by the Combination and Explanation Module, is to evaluate several forms of combining symbolic classifiers as well as to explain ensembled classification of new examples. Both principal modules constitute the Rule System. This work describes ensemble construction methods and combination of classifiers methods found in the literature; the project and documentation of RuleSystem; the methodology developed to document the RuleSystem; and the implementation of the Combination and Explanation Module. Two different case studies using the Combination and Explanation Module are described. The first case study uses an artificial database. Through the use of this artificial database, it was possible to improve several of the heuristics used by the the Combination and Explanation Module. A real database was used in the second case study.