The thesis is dedicated to small and medium-sized enterprises. The subject of interest are small and medium-sized enterprises, which comprise the foundation of economy, drive the force of employment and economic growth. The aim of the thesis is to describe factors, which have impact on establishment of small and medium sized enterprises. The partial aim is to divide the countries of European Union into clusters that have similar characteristics. In the conclusion are drawn recommendations for representatives of economic policy directed to support of this field.

Apesar da ampla diversidade de línguas indígenas no Brasil, poucas pesquisas estudam estas línguas e suas relações. Inúmeros esforços têm sido dedicados a procurar similaridades entre as palavras das línguas indígenas e classificá-las em famílias de línguas. Seguindo a classificação mais aceita das línguas indígenas do Brasil, esta pesquisa propõe comparar palavras de 10 línguas indígenas brasileiras. Para isso, considera-se que estas palavras são sinais de fala e estima-se a função de distribuição de probabilidade (PDF) de cada palavra, usando um modelo de mistura de gaussianas (GMM). A PDF foi considerada um modelo para representar as palavras. Os modelos foram comparados utilizando medidas de distância para construir estruturas hierárquicas que evidenciaram possíveis relações entre as palavras. Seguindo esta linha, a hipótese levantada nesta pesquisa é que as PDFs baseadas em GMM conseguem caracterizar as palavras das línguas indígenas, permitindo o emprego de medidas de distância entre elas para estabelecer relações entre as palavras, de forma que tais relações confirmem algumas das classificações. Os parâmetros do GMM foram calculados utilizando o algoritmo Maximização da Expectância (em inglês, Expectation Maximization (EM)). A divergência Kullback Leibler (KL) foi empregada para medir semelhança entre as PDFs. Esta divergência serve de base para estabelecer as estruturas hierárquicas que ilustram as relações entre os modelos. A estimativa da PDF, baseada em GMM foi testada com o auxílio de sinais simulados, sendo possível confirmar que os parâmetros obtidos são próximos dos originais. Foram implementadas várias medidas de distância para avaliar se a semelhança entre os modelos estavam determinadas pelos modelos e não pelas medidas adotadas neste estudo. Os resultados de todas as medidas foram similares, somente foi observada alguma diferença nos agrupamentos realizados pela distância C2, por isso foi proposta como complemento da divergência KL. Estes resultados sugerem que as relações entre os modelos dependem das suas características, não das métricas de distância selecionadas no estudo e que as PDFs baseadas em GMM, conseguem fazer uma caracterização adequada das palavras. Em geral, foram observados agrupamentos entre palavras que pertenciam a línguas de um mesmo tronco linguístico, assim como se observou uma tendência a incluir línguas isoladas nos agrupamentos dos troncos linguísticos. Palavras que pertenciam a determinada língua apresentaram um comportamento padrão, sendo identificadas por esse tipo de comportamento. Embora os resultados para as palavras das línguas indígenas sejam inconclusivos, considera-se que o estudo foi útil para aumentar o conhecimento destas 10 línguas estudadas, propondo novas linhas de pesquisas dedicadas à análise destas palavras. / Although there exists a large diversity of indigenous languages in Brazil, there are few researches on these languages and their relationships. Numerous efforts have been dedicated to search for similarities among words of indigenous languages to classify them into families. Following the most accepted classification of Brazilian indigenous languages, this research proposes to compare words of 10 Brazilian indigenous languages. The words of the indigenous languages are considered speech signals and the Probability Distribution Function (PDF) of each word was estimated using the Gaussian Mixture Models (GMM). This estimation was considered a model to represent each word. The models were compared using distance measures to construct hierarchical structures that illustrate possible relationships among words. The hypothesis in this research is that the estimation of the PDF, based on GMM can characterize the words of indigenous languages, allowing the use of distance measures between the PDFs to establish relationships among the words and confirm some of the classifications. The Expectation Maximization algorithm (EM) was implemented to estimate the parameters that describe the GMM. The Kullback Leibler (KL) divergence was used to measure similarities between two PDFs. This divergence is the basis to establish the hierarchical structures that show the relationships among the models. The PDF estimation, based on GMM was tested using simulated signals, allowing confirming the useful approximation of the original parameters. Several distance measures were implemented to prove that the similarities among the models depended on the model of each word, and not on the distance measure adopted in this study. The results of all measures were similar, however, as the clustering results of the C2 distances showed some differences from the other clusters, C2 distance was proposed to complement the KL divergence. The results suggest that the relationships between models depend on their characteristics, and not on the distance measures selected in this study, and the PDFs based on GMM can properly characterize the words. In general, relations among languages that belong to the same linguistic branch were illustrated, showing a tendency to include isolated languages in groups of languages that belong to the same linguistic branches. As the GMM of some language families presents a standard behavior, it allows identifying each family. Although the results of the words of indigenous languages are inconclusive, this study is considered very useful to increase the knowledge of these types of languages and to propose new research lines directed to analyze this type of signals.

Apesar da ampla diversidade de línguas indígenas no Brasil, poucas pesquisas estudam estas línguas e suas relações. Inúmeros esforços têm sido dedicados a procurar similaridades entre as palavras das línguas indígenas e classificá-las em famílias de línguas. Seguindo a classificação mais aceita das línguas indígenas do Brasil, esta pesquisa propõe comparar palavras de 10 línguas indígenas brasileiras. Para isso, considera-se que estas palavras são sinais de fala e estima-se a função de distribuição de probabilidade (PDF) de cada palavra, usando um modelo de mistura de gaussianas (GMM). A PDF foi considerada um modelo para representar as palavras. Os modelos foram comparados utilizando medidas de distância para construir estruturas hierárquicas que evidenciaram possíveis relações entre as palavras. Seguindo esta linha, a hipótese levantada nesta pesquisa é que as PDFs baseadas em GMM conseguem caracterizar as palavras das línguas indígenas, permitindo o emprego de medidas de distância entre elas para estabelecer relações entre as palavras, de forma que tais relações confirmem algumas das classificações. Os parâmetros do GMM foram calculados utilizando o algoritmo Maximização da Expectância (em inglês, Expectation Maximization (EM)). A divergência Kullback Leibler (KL) foi empregada para medir semelhança entre as PDFs. Esta divergência serve de base para estabelecer as estruturas hierárquicas que ilustram as relações entre os modelos. A estimativa da PDF, baseada em GMM foi testada com o auxílio de sinais simulados, sendo possível confirmar que os parâmetros obtidos são próximos dos originais. Foram implementadas várias medidas de distância para avaliar se a semelhança entre os modelos estavam determinadas pelos modelos e não pelas medidas adotadas neste estudo. Os resultados de todas as medidas foram similares, somente foi observada alguma diferença nos agrupamentos realizados pela distância C2, por isso foi proposta como complemento da divergência KL. Estes resultados sugerem que as relações entre os modelos dependem das suas características, não das métricas de distância selecionadas no estudo e que as PDFs baseadas em GMM, conseguem fazer uma caracterização adequada das palavras. Em geral, foram observados agrupamentos entre palavras que pertenciam a línguas de um mesmo tronco linguístico, assim como se observou uma tendência a incluir línguas isoladas nos agrupamentos dos troncos linguísticos. Palavras que pertenciam a determinada língua apresentaram um comportamento padrão, sendo identificadas por esse tipo de comportamento. Embora os resultados para as palavras das línguas indígenas sejam inconclusivos, considera-se que o estudo foi útil para aumentar o conhecimento destas 10 línguas estudadas, propondo novas linhas de pesquisas dedicadas à análise destas palavras. / Although there exists a large diversity of indigenous languages in Brazil, there are few researches on these languages and their relationships. Numerous efforts have been dedicated to search for similarities among words of indigenous languages to classify them into families. Following the most accepted classification of Brazilian indigenous languages, this research proposes to compare words of 10 Brazilian indigenous languages. The words of the indigenous languages are considered speech signals and the Probability Distribution Function (PDF) of each word was estimated using the Gaussian Mixture Models (GMM). This estimation was considered a model to represent each word. The models were compared using distance measures to construct hierarchical structures that illustrate possible relationships among words. The hypothesis in this research is that the estimation of the PDF, based on GMM can characterize the words of indigenous languages, allowing the use of distance measures between the PDFs to establish relationships among the words and confirm some of the classifications. The Expectation Maximization algorithm (EM) was implemented to estimate the parameters that describe the GMM. The Kullback Leibler (KL) divergence was used to measure similarities between two PDFs. This divergence is the basis to establish the hierarchical structures that show the relationships among the models. The PDF estimation, based on GMM was tested using simulated signals, allowing confirming the useful approximation of the original parameters. Several distance measures were implemented to prove that the similarities among the models depended on the model of each word, and not on the distance measure adopted in this study. The results of all measures were similar, however, as the clustering results of the C2 distances showed some differences from the other clusters, C2 distance was proposed to complement the KL divergence. The results suggest that the relationships between models depend on their characteristics, and not on the distance measures selected in this study, and the PDFs based on GMM can properly characterize the words. In general, relations among languages that belong to the same linguistic branch were illustrated, showing a tendency to include isolated languages in groups of languages that belong to the same linguistic branches. As the GMM of some language families presents a standard behavior, it allows identifying each family. Although the results of the words of indigenous languages are inconclusive, this study is considered very useful to increase the knowledge of these types of languages and to propose new research lines directed to analyze this type of signals.

Yes / The concept of proximity curve and a new algorithm are proposed for obtaining clusters in a finite set of data points in the finite dimensional Euclidean space. Each point is endowed with a potential constructed by means of a multi-dimensional Cauchy density, contributing to an overall anisotropic potential function. Guided by the steepest descent algorithm, the data points are successively visited and removed one by one, and at each stage the overall potential is updated and the magnitude of its local gradient is calculated. The result is a finite sequence of tuples, the proximity curve, whose pattern is analysed to give rise to a deterministic clustering. The finite set of all such proximity curves in conjunction with a simulation study of their distribution results in a probabilistic clustering represented by a distribution on the set of dendrograms. A two-dimensional synthetic data set is used to illustrate the proposed potential-based clustering idea. It is shown that the results achieved are plausible since both the ‘geographic distribution’ of data points as well as the ‘topographic features’ imposed by the potential function are well reflected in the suggested clustering. Experiments using the Iris data set are conducted for validation purposes on classification and clustering benchmark data. The results are consistent with the proposed theoretical framework and data properties, and open new approaches and applications to consider data processing from different perspectives and interpret data attributes contribution to patterns.

ABSTRACT DIFFERENTIATION AND CLASSIFICATION OF COUNTERFEIT AND REAL COINS BY APPLYING STATISTICAL METHODS Tansel, I&ccedil / ten M.Sc, Archaeometry Graduate Program Supervisor : Assist. Prof. Dr. Zeynep Isil Kalaylioglu Co-Supervisor : Prof. Dr. Sahinde Demirci June 2012, 105 pages In this study, forty coins which were obtained from Museum of Anatolian Civilizations (MAC) in Ankara were investigated. Some of those coins were real (twenty two coins) and the remaining ones (eighteen coins) were fake coins. Forty coins were Greek coins which were dated back to middle of the fifth century BCE and reign of Alexander the Great (323 &ndash / 336 BCE). The major aims of this study can be summarized as follow

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Melastomataceae Juss, a maior família da ordem Myrtales, apresenta ampla distribuição pantropical. A família é uma das maiores da flora brasileira, somando cerca de 150 gêneros e 4.500 espécies. Melastomataceae é dividida em 11 tribos, sendo Melastomeae Bartl., Miconieae DC. e Microlicieae Naudin as tribos mais importantes para o Brasil, onde podem ser encontradas cerca de 1/3 de suas espécies. Microlicia D. Don, o maior gênero da tribo Microliciae, é um dos gêneros mais representativos, com cerca de 120 espécies, concentradas principalmente nos campos rupestres do Brasil Central. Embora atinjam sua maior diversidade nos campos rupestres, algumas espécies de Microlicia têm ampla distribuição, podendo ser encontradas em outras fitofisionomias, como cerrado, veredas, campos úmidos e campos hidromórficos. Microlicia é considerado um gênero problemático entre as Melastomataceae, sendo suas espécies reconhecidas apenas pela combinação de diferentes características, o que torna difícil a identificação precisa de várias delas. Numa tentativa de elucidar a delimitação dos taxa mais problemáticos, um grande esforço tem sido dedicado ao estudo da anatomia foliar de espécies do gênero na última década, e hoje cerca de 1/3 das espécies já tiveram a anatomia foliar descrita. As características mais comuns para o gênero são: epiderme uniestratificada, folhas anfiestomáticas, presença de apêndices epidérmicos variados, mesofilo isobilateral ou homogêneo, e presença de compostos fenólicos nos tecidos da folha, principalmente nas células do parênquima paliçádico. No entanto, apesar das várias características em comum, as folhas de Microlicia exibem também características anatômicas diferentes, que poderiam auxiliar na identificação dos taxa de reconhecimento mais impreciso. Considerando o grande número de espécies de Microlicia com a anatomia foliar descrita, o polimorfismo relatado para várias espécies do gênero e o possível potencial plástico da folha, que as espécies de ampla ocorrência poderiam apresentar, o presente estudo teve como objetivos gerais: a) descrever a anatomia foliar de mais nove espécies do gênero, ocorrentes nos campos rupestres; b) descrever a anatomia foliar de quatro espécies ocorrentes em diferentes ambientes, além dos campos rupestres e c) através da análise de similaridade, realizada com base nas características anatômicas da folha de todas as Microlicia estudadas até o momento, analisar os grupos de espécies semelhantes formados e identificar caracteres que propiciem a formação dos mesmos. / Melastomataceae Juss, the largest family of the order Myrtales, is widely distributed pantropical. The family is one of the largest of the Brazilian flora, with about 150 genera and 4,500 species. Melastomataceae is divided into 11 tribes, with Melastomeae Bartl., Miconieae DC. and Microlicieae Naudin the most important tribes in Brazil, and in Brazil can be found about 1/3 of its species. Microlicia D. Don the largest genus of Microliciae tribe and one of the most representative genera, with about 120 species, mainly concentrated to the “campos rupestres” in the Central Brazil. Although Microlicia reaching its greatest diversity in the Brazilian “campos rupestres”, some species are widely distributed and can be found in other vegetation types such as cerrado, paths, swamps and hydromorphic fields. Microlicia is considered a problematic genus among the Melastomataceae, and their species are recognized only by combining different traits, making it difficult to accurately identify several of them. In an attempt to help the delimitation of the most problematic species, in the last decade a great effort has been devoted to the study of Microlicia leaf anatomy and today around 1/3 of these species have had the leaf anatomy described. The most common features are: unisseriate epidermis, amphistomatic leaves, presence of trichomes and emergences, isobilateral or homogeneous mesophyll and presence of phenolic compounds in leaf tissues, particularly in the palisade parenchyma cells. However, despite the many similar features, Microlicia leaves also exhibit different anatomical characteristics that could help identify the most problematic species. Considering the large number of Microlicia species with the leaf anatomy known, the polymorphism already reported for several species of the genus, and the possible plastic potential of the leaf anatomy that the species of widely spread could present, the goals of this work were: a) analyze the leaf anatomy of nine Microlicia from “campos rupestres”; b) analyze and interpret the leaf anatomy of four species occurring in others environments, beyond the “campos rupestres” and c) through similarity analysis performed using the anatomical leaf traits of the all Microlia studied to date, analyze the groups of similar species formed and identify characters that favor the formation of the same. / Dissertação (Mestrado)