Orientadora: Solange Maria Bigal / Banca: Marcelo Carbone Carneiro / Banca: Octávio de Lima Mendes Lacombe / Resumo: Este trabalho está voltado para a comunicação, mas a concebe como interface da arquitetura, entendendo que comunicar é próprio da arquitetura e dos objetos que ela produz. Além disso, admite-se que o caráter midiático é próprio do processo de criação na arquitetura, contanto que coloque o indivíduo e o espaço numa relação constante de troca. Tal relação é legítima por princípio. Por isso, recorreu-se a uma pragmática predominantemente filosófica no uso dos conceitos que fundamentam a abordagem da arquitetura utilizada neste trabalho, os quais foram extraídos da filosofia de Gilles Deleuze, filósofo francês contemporâneo de quem emprestamos algumas de suas interpretações sobre alguns conceitos fundamentais de Espinosa e Bergson, principalmente o de afeto, um movimento essencial entre partículas que compõem um corpo; o de duração, um movimento que é condição para se penetrar numa realidade que é imanente e criadora; e o de devir, movimento que é da ordem do imperceptível, que atua em dupla direção e que faz a constituição do espaço oscilar entre a linha, a partícula e o imaterial. / Abstract: This work is turned to communication, but conceives it as an interface of the architecture, understanding that to communicate is characteristic of the architecture and of the objects that it produces. In addition to that, it is admitted that mediatic character is proper for the creation process in the architecture, since it places the individual and the space in a constant relationship of exchange. Such relationship is, by principle, legitimate. For that reason, it had appealed to a predominantly philosophical pragmatics in the use of the concepts that lay the foundation of the architectonic approach used in this work and that had been extracted from the philosophy or Gilles Deleuze, a contemporary French philosopher from whom we borrow some of its interpretations about some fundamental concepts from Spinoza and Bergson, mainly the concepts of affection, an essential movement among particles that composes a body, o duration, a movement that is a condition to penetrate into a reality that is immanent and creative; and of to become, a movement that is of the order of the imperceptible, that actuates in double direction and that makes the space constitution oscillate among the line, the particle and the immaterial. / Mestre

Resumo: O trabalho descrito nesta tese apresenta o desenvolvimento de um sistema computacional denominado PMNeural, baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs). A finalidade do sistema é o tratamento de dados climáticos e de molhamento foliar por orvalho, visando reconhecer padrões de comportamento de variáveis meteorológicas em relação ao molhamento foliar por orvalho. Para determinar as melhores arquiteturas e algoritmos de treinamento de RNAs, bem como, definir quais as variáveis climáticas que influenciam significativamente na ocorrência do molhamento foliar, foram utilizados dois simuladores: o simulador SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator) versão 4.2, que utiliza plataforma operacional Linux e o simulador JavaNNS - Java Neural Network Simulator 1.1, com ambiente de execução Windows, o qual é baseado no SNNS. Foram utilizados dados climáticos de três estudos de caso, dois destes referentes à cultura do trigo, oriundos de locais e datas diferentes. Base de Dados 1 - Fazenda Capão do Cipó, em Castro - PR, safra de inverno de 2003. Base de Dados 2 - Campo Demonstrativo e Experimental da Fundação ABC - Fazenda Palmeirinha, em Piraí do Sul - PR., safra de inverno de 2005. Base de Dados 3 - Posto Agrometeorológico ESALQ/USP em Piracicaba - SP, período entre julho e setembro de 2005. Um quarto estudo de caso foi elaborado a partir dos arquivos dos estudos de casos 1, 2 e 3, utilizando-se as variáveis climáticas comuns, juntamente com seus respectivos índices de molhamento. Dentre os algoritmos de treinamento testados nos simuladores, o Resilient 2 Propagation (Rprop) foi o que apresentou as menores taxas de erro em relação aos outros... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The work described in this thesis presents the development of a computational system named PMNeural based on Artificial Neural Networks (ANNs). The system has for purpose the handle of climatic and leaf wetness data, aiming to recognize patterns of behavior of meteorological variables in relation to the wetness from dew. Two simulators were used in order to determine the best architecture and ANNs training algorithms, as well as, to define which the climatic variables that influence significantly in the leaf wetness occurrence: the SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator) version 4.2 for Linux platform, and the JavaNNS - Java Neural Network Simulator 1.1, for Windows platform, which is based on the SNNS. Climatic data of three case studies were used, two related to wheat culture, obtained from different places and dates. Dataset 1 - Capão do Cipó Farm, in Castro - PR, 2003. Dataset 2 - Palmeirinha Farm in Piraí do Sul - PR, 2005 winter crop. Dataset 3 - Meteorological Station of ESALQ/USP in Piracicaba - SP, from July to September, 2005. A fourth case study was elaborated from datasets of the case studies 1, 2 and 3, using the common climatic variables together with their respective wetness indexes. After testing the training algorithms in the simulators, the Resilient Propagation (Rprop) presented lower training errors than the others evaluated methods: Backpropagation Standard, Backpropagation for batch training, Backpropagation with momentum term, Backpropagation with chunkwise update, Backpropagation with Weight Decay and Quickprop. It was verified 4 also that, among the climatic variables used for classification of leaf wetness from dew, the inclusion of the schedule had influenced in the obtaining better ANNs results... (Complete abstract, click electronic access below) / Orientador: Angelo Cataneo / Coorientador: Alaine Margarete Guimarães / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Marco Antonio Martim Biaggioni / Banca: Manoel Henrique Salgado / Banca: Marcelo Giovanetti Canteri / Doutor