O dilema do prisioneiro (DP) é um dos principais jogos da teoria dos jogos. No dilema do prisioneiro discreto (DPD), dois prisioneiros têm as opções de cooperar ou desertar. Um jogador cooperador não delata seu comparsa, já um desertor delata. Se um cooperar e o outro desertar, o cooperador fica preso por cinco anos e o desertor fica livre. Se ambos cooperarem, ficam presos por um ano e, se ambos desertarem, ficam presos por três anos. Quando o DP é repetido, a cooperação pode emergir entre agentes egoístas. Realizamos um estudo analítico para o DPD, que produziu uma formulação da evolução do nível médio de cooperação e da tentação crítica (valor de tentação que causa mudança abrupta do nível de cooperação). No dilema do prisioneiro contínuo (DPC), cada jogador apresenta um nível de cooperação que define o grau de cooperação. Utilizamos o DPC para estudar o efeito da personalidade dos jogadores sobre a emergência da cooperação. Para isso, propusemos novas estratégias: uma baseada na personalidade dos jogadores e outras duas baseadas na comparação entre o ganho obtido e a aspiração do jogador. Todas as estratégias apresentavam algum mecanismo de cópia do estado do vizinho com maior ganho na vizinhança, mecanismo este, herdado da estratégia darwiniana. Os resultados mostraram que o DPC aumenta o nível médio de cooperação do sistema, quando comparado ao DPD. No entanto, as diferentes estratégias não aumentaram a cooperação comparado à cooperação obtida com a estratégia darwiniana. Então propusemos o uso do coeficiente de agrupamentos, coeficiente de Gini e entropias de Shannon, Tsallis e Kullback-Leibler para classificar os sistemas, em que os agentes jogam o DPD com a estratégia darwiniana, quanto ao nível de cooperação. Como analisamos valores de médias configuracionais, tais classificadores não foram eficientes ao classificar os sistemas. Isso é consequência da existência de distribuições de extremos nos resultados que compõem as médias. As distribuições de extremos suscitaram uma discussão acerca da definição do regime de cooperação no dilema do prisioneiro. Discutimos também as consequências de utilizar apenas valores médios nos resultados ignorando seus desvios e as distribuições. / Prisoner\'s dilemma (PD) is one of the main games of game theory. In discrete prisoner\'s dilemma (DPD), two prisoners have the options to cooperate or to defect. A cooperator player does not defect his accomplice, while a defector does. If one player cooperates and the other defects, the cooperator gets jailed for five years and the defector goes free. If both cooperate, they get jailed during one year and if both defect, they get jailed during three years. When this game is repeated, cooperation may emerge among selfish individuals. We perform an analytical study for the DPD, that produced a formulation for the evolution of the mean cooperation level and for the critical temptation values (temptation values that promote abrupt modifications in the cooperation level). In continuous prisoner\'s dilemma (CPD), each player has a level of cooperation that defines his/her degree of cooperation. We used the CPD to study the effect of the players\' personality on the emergence of cooperation. For this, we propose new strategies: one based on the players\' personality and two others based on the comparison between the player\'s obtained payoff and the desire one. All strategies present some mechanism that copies the state of the neighbor with the highest payoff in the neighborhood, mechanism inherited from the Darwinian strategy. The results showed that the CPD increases the average cooperation level of the system when compared to DPD. However, different strategies do not increased the cooperation compared to cooperation obtained with the Darwinian strategy. So, we propose the use of cluster coefficient, Gini coefficient and entropy of Shannon, Tsallis and Kullback-Leibler as classifiers to classify systems, in which the individuals play DPD with Darwinian strategy, by the cooperation level. As configurational averages were analyzed, such classifiers were not efficient in classifying the systems. This is due to the existence of distributions with extreme values of the results that compose the means. Distributions with extremes values emerged a discussion about the definition of the cooperation state in the prisoner\'s dilemma. We also discussed the consequences of using only average results in the analysis ignoring their deviations and distributions.

Este trabalho consiste no desenvolvimento de uma metodologia de otimização multidisciplinar de projeto conceitual de aeronaves. O conceito de aeronave otimizada tem como base o estudo evolutivo de características das categorias imediatas àquela que se propõe. Como estudo de caso, foi otimizada uma aeronave de treinamento militar que faça a correta transição entre as fases de treinamento básico e avançado. Para o estabelecimento dos parâmetros conceituais esse trabalho integra técnicas de entropia estatística, desdobramento da função de qualidade (QFD), aritmética fuzzy e algoritmo genético (GA) à aplicação de otimização multidisciplinar ponderada de projeto (OMPP) como metodologia de projeto conceitual de aeronaves. Essa metodologia reduz o tempo e o custo de projeto quando comparada com as técnicas tradicionais existentes. / This work is concerned with the development of a methodology for multidisciplinary optimization of the aircraft conceptual design. The aircraft conceptual design optimization was based on the evolutionary simulation of the aircraft characteristics outlined by a QFD/Fuzzy arithmetic approach where the candidates in the Pareto front are selected within categories close to the target proposed. As a test case a military trainer aircraft was designed target to perform the proper transition from basic to advanced training. The methodology for conceptual aircraft design optimization implemented in this work consisted on the integration of techniques such statistical entropy, quality function deployment (QFD), arithmetic fuzzy and genetic algorithm (GA) to the weighted multidisciplinary design optimization (WMDO). This methodology proved to be objective and well balanced when compared with traditional design techniques.

Orientador: Jaime Portugheis / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T00:51:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sharma_Manish_D.pdf: 1122815 bytes, checksum: ac184067a2eeb2f29617e0a5da608708 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho da recepção e detecção conjunta e iterativa para canais de acesso múltiplo. A análise se concentrou em torno de um canal ruidoso com N frequências compartilhado por T usuários. Encontramos valores para a capacidade do canal para detecção conjunta e individual. Embora a eficiência espectral do sistema seja relativamente baixa, a combinação deste fator com uma grande faixa de frequências permite altas taxas de transmissão com baixa relação sinal ruído. O receptor foi modelado como um grafo de fatores e foi analisado através de curvas EXIT, que também são utilizadas para otimizar os códigos corretores de erro dos usuários. Propomos alguns sistemas baseados nesta técnica e simulamos a sua probabilidade de erro de bit. Os resultados indicam que é possível transmitir informação com taxas próximas da capacidade do canal. Tanto o grafo do receptor como as análises subsequentes podem ser aplicadas para outros canais de acesso múltiplo, especialmente para sistemas com N símbolos de transmissão ortogonais. / Abstract: The aim of this work is to analyze the performance of iterative joint reception and detection for multi-user channels. The analysis is centered around an N-frequency MFSK noisy channel shared by T users. Channel capacity values are obtained for joint and single user detection. Although the system's spectral efficiency is low, high rates at low signal to noise ratio are achievable by using a wide-bandwidth channel. The receiver is modeled as a factor graph and analyzed by its EXIT charts, which were also used to analyze the users' error correcting codes. Some systems are proposed and simulated to obtain the bit error probability. Results indicate that it is possible to transmit information with rates close to channel capacity. The proposed receiver and the performed analysis can be applied to other types of multiple access channels, in particular for systems with N orthogonal transmission symbols. / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Fundação de Apoio a Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - FAPITEC/SE / In this dissertation we have modeled the magnetic and thermal properties of rareearth intermetallic compounds by using a molecular field model. For this purpose we begin with a Hamiltonian that considers the crystalline electric field interaction and the exchange interaction between the rare earth ions treated in the approach molecular field. We developed a computer program to determine the eigenvalues and eigenvectors with which determine the magnetization, internal energy and hence the specific heat of the system. In principle we have considered systems with localized magnetism due to 4f electrons and an anisotropic exchange interaction. To test our program we have performed fittings of magnetization and specific heat data for the three families of intermetallic compounds RNi5 (R = Dy, Er, Ho, Pr, Tb), RRhIn5 (R = Ce, Er, Nd, Pr, Tm) and R3Co4Sn13 (R = La, Ce, Nd, Gd, Pr) and the HoZn and TmCd alloys. In RNi5 ferromagnetic family we got the best fittings, in RRhIn5 antiferromagnetic family the fittings provided molecular field constant very diferent much from the values found in the literature. In R3Co4Sn13 antiferromagnetic family we have gotten reasonable fits, while the TmCd and HoZn compounds the fits wore very good, because they are ferromagnetic. We concluded that even with the limitations, the molecular field model is efficient to study ferromagnetic rare earth intermetallic compounds. / Nesta dissertação modelamos as propriedades magnéticas e térmicas de compostos intermetálicos de terras raras magnéticos usando um modelo de campo molecular. Para este fim partimos de um hamiltoniano que considera a interação de campo elétrico cristalino e a interação de troca entre os íons de terra rara tratada na aproximação de campo molecular. Elaboramos um programa computacional para determinar os autovalores e autovetores com os quais encontramos a magnetização, energia interna e, por conseguinte o calor especifico do sistema. Em princípio consideramos sistemas com magnetismo localizado devido a elétrons 4f e uma interação de troca anisotrópica. Para testar nosso programa realizamos ajustes de dados de magnetização e de calor específico para as três famílias de compostos intermetálicos RNi5 (R= Dy, Er, Ho, Pr, Tb), RRhIn5 (R=Ce, Er, Nd, Pr, Tm) e R3Co4Sn13 (R = La, Ce, Nd, Gd, Pr) e mais os compostos HoZn e TmCd. Na família RNi5 que é ferromagnética conseguimos os melhores ajustes, na família RRhIn5 com ordem antiferromagnética conseguimos alguns bons ajustes mas as constantes de campo molecular diferiram muito dos valores encontrados na literatura. Na família R3Co4Sn13 antiferromagnética conseguimos ajustes razoáveis, enquanto que nos compostos TmCd e o HoZn conseguimos bons ajustes, isto por que eles são ferromagnéticos. Concluímos que mesmo com as limitações o modelo de campo molecular se mostra eficiente para compostos intermetálicos a base de terra rara ferromagnéticos.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work we detail the magnetoelastic coupling method in which the elastic term is absorbed by the exchange term allowing it to obtain additional contributions, Sadd, to the total entropy variation, by means of the dependence of the exchange parameter (T;H; P). For this purpose, we proposed the dependence of the bulk modulus with temperature, B(T), for the linear case (L-case) and Wachtman type (W-case), thus verifying that the total entropy variation , SMaxwell, is the sum of the conventional entropy variation, Sconv, with the additional contribution, that is, SMaxwell = Sconv + Sadd. In addition, we analyzed: i) the action of hydrostatic pressure on magnetic and magnetocaloric properties for both L and W cases, where there was a reduction in transition temperature, TC, a change in nature of the magnetic transition and the increase in the intensity of the magnetocaloric e ect, Siso, keeping constant the area under the curves, with increasing pressure; (ii) the action of the magnetic eld on the barocaloric properties, where an increase in TC and a reduction of the barocaloric e ect, bar iso , could be observed, constant keeping the area under the curves, with the increase of the magnetic eld, thus verifying that the barocaloric e ect is energetically more e cient under the action of low elds than the magnetocaloric e ect; and (iii) the action of the magnetic eld and the pressure simultaneously, verifying an alternative way to potentiate the magnetocaloric e ect for a wide temperature range, which makes possible to apply the results to other systems besides MnAs and their parents. Finally, an extension of the Kubo and Ohata model, similar to Bean-Rodbell, was presented for the manganites, La1-xCaxMnO3 and La2=3(Ca1-xSrx)1=3MnO3, in the presence of magnetic eld, thus describing its magnetic, magnetocaloric, barocaloric and structural properties, by means of such magnitudes as: magnetization, variation of magnetic entropy, deformation, double exchange energy and electron conduction bandwidth eg, thus showing the connectivity between these quantities in the description of the physical properties of these compounds and showing an alternative model in the theoretical study of these manganites of Lanthanum. / Neste trabalho de pesquisa detalhamos o m etodo de acoplamento magnetoel astico no qual o termo el astico e absorvido pelo termo de troca possibilitando obter contribui c~oes adicionais, Sadd, a varia c~ao de entropia total, por meio da depend^encia do par^ametro de troca (T;H; P). Com esta nalidade, se prop^os a depend^encia do m odulo de volume com a temperatura, B(T), para o caso linear (caso-L) e do tipo Wachtman (caso-W), veri - cando assim que a varia c~ao de entropia total, SMaxwell, e a soma da varia c~ao de entropia convencional, Sconv, com a contribui c~ao adicional, ou seja, SMaxwell = Sconv+ Sadd. Al em disso, analisou-se: i) a a c~ao da press~ao hidrost atica nas propriedades magn eticas e magnetocal oricas para ambos os casos, L e W, onde veri cou-se uma redu c~ao na temperatura de transi c~ao, TC, uma mudan ca na natureza da transi c~ao magn etica e o aumento na intensidade do efeito magnetocal orico, Siso, mantendo a area sob as curvas constante, com o aumento da press~ao; ii) a a c~ao do campo magn etico nas propriedades barocal oricas, onde constatou-se um aumento em TC e uma redu c~ao do efeito barocal orico, Sbar iso , mantendo a area sob as curvas constante, com o aumento do campo magn etico, veri cando assim que o efeito barocal orico e energeticamente mais e ciente sob a c~ao de baixos campos do que o efeito magnetocal orico; e iii) a a c~ao do campo magn etico e da press~ao de forma simult^anea, veri cando uma forma alternativa de potencializar o efeito magnetocal orico para uma larga faixa de temperatura, sendo poss vel aplicar os resultados a outros sistemas, al em do MnAs e seus parentes. Por m, apresentou-se uma exten c~ao do modelo de Kubo e Ohata, similar ao de Bean-Rodbell, para as manganitas, La1-xCaxMnO3 e La2=3(Ca1-xSrx)1=3MnO3, em presen ca de campo magn etico, descrevendo assim as suas propriedades magn eticas, magnetocal oricas, barocal oricas e estruturais, por meio de grandezas como: magnetiza c~ao, varia c~ao de entropia magn etica, deforma c~ao, energia de dupla troca e largura da banda de condu c~ao dos el etrons eg, evid^enciando desta forma, a conectividade entre essas grandezas na descri c~ao das propriedades f sicas desses compostos e apresentando um modelo alternativo no estudo te orico destas manganitas de Lant^anio.

Orientador: Maria Coleta F. A. de Oliveira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Filosofia e Ciencias Humanas / Made available in DSpace on 2018-08-13T05:46:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vieira_JoiceMelo_D.pdf: 1263074 bytes, checksum: de552ec197c3aad33e2e5818b19691ff (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: A transição para a vida adulta é um momento crítico do curso de vida dos sujeitos. É uma fase que se caracteriza por importantes mudanças de status, que assinalam de diferentes formas a passagem da condição de dependente à condição de independente. Do ponto de vista sócio-demográfico, as mudanças de status mais importantes são: a conversão do indivíduo de estudante em trabalhador, de membro dependente de um domicílio em chefe de domicílio, de solteiro em pessoa em união, de filho (a) em pai ou mãe. O principal objetivo é descrever e analisar o processo de transição para a vida adulta no Estado de São Paulo em dois momentos de alargamento da coorte jovem, 1970 e 2000. Tanto em um quanto em outro se observam as chamadas ondas jovens, apesar da diferença nos cenários sócio-demográficos no país e no Estado de São Paulo. Busca-se uma apreensão integrada da passagem para a vida adulta, refletindo sobre como fatores de ordem econômica e institucional podem influenciar motivações e decisões acerca de eventos da trajetória de vida dos indivíduos. As fontes de dados utilizadas foram os censos demográficos de 1970 e 2000. Do ponto de vista metodológico, a principal inovação consiste na aplicação da análise de entropia de coortes sintéticas. Com ela é possível mensurar a (des) padronização do curso da vida, além de descrever o ritmo da passagem para a vida adulta ao longo das idades consideradas jovens. Com vistas a explorar algumas dimensões da vida juvenil no Estado de São Paulo, são utilizadas as informações da Pesquisa de Condições de Vida de 2006. A principal contribuição deste estudo consiste em explorar os diferenciais encontrados no tempo de transição para a vida adulta. Determinadas características sóciodemográficas dos sujeitos - como o sexo, a situação de domicílio, a cor/raça e a camada de renda - estão claramente associadas ao tempo de juventude e ao ritmo das transições. A duração da transição, se mais curta ou mais longa, muda de acordo com essas variáveis sócio-demográficas. Uma questão pertinente é em que medida esta diversidade no processo de transição para a vida adulta é produto de desigualdades sociais e, concomitantemente, reprodutora dessas mesmas desigualdades. / Abstract: The transition to adulthood is a critical moment in the individuals' life courses. This stage is characterized by important status changes, which may be responsible for different roots in the passage from a dependent towards an independent condition. From a sociodemographic perspective, the more important status changes are that from a student to a working condition, from a dependent to a head of a household, from a single to a married status, and from the condition of a child to that of a mother or a father. Those are the dimensions selected for the analysis of the process of transition to adulthood in the State of São Paulo, focusing on two points in time, 1970 and 2000. These where moments in which young waves have occurred, due to demographic factors affecting age structures, especially fertility changes in the past. Young cohorts have increased in volume at both moments, facing different sociodemographic contexts at the time. The aim of this analysis is to develop an integrated approach of demographic factors as well as economic and institutional ones, in a way that the timing of the transitions can be described and individuals' motivations and decisions can be understood. The main data sources used are de demographic censuses of 1970 and 2000. In addition, data from the Survey of Life Conditions (PCV) of 2006 were also used. From the methodological point of view, the principal innovation of this study is the application of the analysis of entropy of synthetic cohorts to the Brazilian census data. Entropy measures give an image of the process of standardization / de-standardization of life courses, and make it possible to describe the pace of the transition to adulthood across time. The contribution of this doctoral thesis is to revel differences in the timing of the transitions and exploring their meaning in the context were they occur. The variables taken for this endeavor are sex, household position, color/race, and income level. A shorter or longer transition depends on these sociodemographic characteristics. The results show that differentials in the pace of transition to adulthood are both a result of and an influential factor on social inequality. / Doutorado / Doutor em Demografia

O objetivo deste trabalho é desenvolver uma plataforma para anotação e classificação automática de entidades nomeadas para notícias escritas em português do Brasil. Para restringir um pouco o escopo do treinamento e análise foram utilizadas notícias esportivas do Campeonato Paulista de 2011 do portal UOL (Universo Online). O primeiro artefato desenvolvido desta plataforma foi a ferramenta WebCorpus. Esta tem como principal intuito facilitar o processo de adição de metainformações a palavras através do uso de uma interface rica web, elaborada para deixar o trabalho ágil e simples. Desta forma as entidades nomeadas das notícias são anotadas e classificadas manualmente. A base de dados foi alimentada pela ferramenta de aquisição e extração de conteúdo desenvolvida também para esta plataforma. O segundo artefato desenvolvido foi o córpus UOLCP2011 (UOL Campeonato Paulista 2011). Este córpus foi anotado e classificado manualmente através do uso da ferramenta WebCorpus utilizando sete tipos de entidades: pessoa, lugar, organização, time, campeonato, estádio e torcida. Para o desenvolvimento do motor de anotação e classificação automática de entidades nomeadas foram utilizadas três diferentes técnicas: maximização de entropia, índices invertidos e métodos de mesclagem das duas técnicas anteriores. Para cada uma destas foram executados três passos: desenvolvimento do algoritmo, treinamento utilizando técnicas de aprendizado de máquina e análise dos melhores resultados. / The main target of this research is to develop an automatic named entity classification tool to sport news written in Brazilian Portuguese. To reduce this scope, during training and analysis only sport news about São Paulo Championship of 2011 written by UOL2 (Universo Online) was used. The first artefact developed was the WebCorpus tool, which aims to make easier the process of add meta informations to words, through a rich web interface. Using this, all the corpora news are tagged manually. The database used by this tool was fed by the crawler tool, also developed during this research. The second artefact developed was the corpora UOLCP2011 (UOL Campeonato Paulista 2011). This corpora was manually tagged using the WebCorpus tool. During this process, seven classification concepts were used: person, place, organization, team, championship, stadium and fans. To develop the automatic named entity classification tool, three different approaches were analysed: maximum entropy, inverted index and merge tecniques using both. Each approach had three steps: algorithm development, training using machine learning tecniques and best score analysis.

Redes Bayesianas Dinâmicas (DBNs) são modelos capazes de representar um sistema dinâmico por meio de uma rede complexa que codifica as independências estatísticas condicionais entre os seus estados internos. Entre seus métodos de aprendizagem estrutural a partir de dados, o uso daqueles baseados em teoria de informação têm ganhado bastante espaço nos últimos anos, devido às suas vantages de serem livres de modelo e permitirem uma aprendizagem offline a partir de medidas em múltiplas repetições do experimento. No entanto, resta uma exploração dos paralelos entre a área de aprendizagem de DBNs e aquela interessada em realizar medidas de transferência de informação entre elementos de um sistema neural, principalmente por meio de transferência de entropia (TE). O presente trabalho busca, assim, aproximar estes dois focos de pesquisa, identificando suas equivalências e tratando de alguns dos desafios relacionados à sua implementação em identificação de sistemas neurais. Nota-se que uma das maiores dificuldades relacionadas ao uso de teoria de informação em sistemas multivariados concerne a alta dimensionalidade das funções de distribuição de probabilidade, exigindo grandes quantidades de dados observados simultaneamente. Não obstante, a aplicação de DBNs e transferência de entropia em sistemas de tempo contínuo também envolve considerações sobre a discretização dos sistemas no tempo, o que implica na necessidade de relaxamento da suposição da propriedade de Markov de primeira ordem (presente na definição de DBNs), e leva, assim, à proposta de redes Bayesianas dinâmicas de altas ordens (HO-DBNs). Além de realizar uma revisão das principais propostas para a solução destas dificuldades, o trabalho primeiramente propõe que, sob a suposição de um sistema com elementos se comportando de forma igual, os valores das medidas baseadas em teoria de informação com baixa dimensionalidade podem ser utilizados para a aprendizagem de estruturas de rede. Isso é mostrado a partir do uso de informação mútua par a par para a aprendizagem de redes Bayesianas simuladas com distribuições de probabilidade condicional fixas. No que concerne o uso de HO-DBNs, também se propõe um algoritmo baseado em otimização por enxame de partículas (PSO) para percorrer o espaço de busca de estruturas de HO-DBNs de forma mais eficiente. Em seguida, duas aplicações de modelagem de DBNs com uso de teoria de informação são exploradas na área de sistemas neurais, tendo em vista a obtenção de conhecimento acerca de conectividade funcional e até uma aplicação futura em engenharia bioinspirada. Os desafios apresentados anteriormente são, assim, exemplificados, junto com algumas propostas de solução. A primeira área diz respeito à elicitação de conectividade funcional entre as sub-áreas do hipocampo, no cérebro humano, a partir de dados de ressonância magnética funcional (fMRI) de alta resolução. A partir de uma análise seed-to-voxel em grupo, regiões de interesse (ROIs) são identificadas e um modelo inicial de DBN é proposto, que é coerente com alguns estudos já feitos na literatura. A segunda área de aplicação concerne a conectividade neural do sistema neuromotor do gafanhoto, a partir de gravações intracelulares de potencial sináptico em neurônios sensores, motores e interneurônios, sob estimulação com um fórceps no órgão femoral cordotonal (FeCO). Embora um modelo completo de DBN ainda não seja possível devido à ausência de gravações simultâneas suficientes, os atrasos de transferência de entropia entre o estímulo e a resposta nos neurônios motores são obtidos e integrados a partir de uma análise Bayesiana, dado também um pré-processamento com análise de espectro singular (SSA) que, ao remover a não-estacionariedade do sinal (que se deve a fatores extrínsecos ao sistema), aumentou consideravelmente a quantidade de amostras disponíveis. Tais resultados, ao ajudar a reduzir o espaço de busca de DBNs, também servem para direcionar futuros experimentos e pesquisas na área. / Dynamic Bayesian Networks (DBNs) are models capable of representing a dynamical system by means of a complex network which codifies statistical conditional independencies between their internal states. Among their strucutural learning methods based on data, the use of ones based on information theory are gaining ground in recent years, due to their advantages of being model-free and permitting offline learning from multiple repetitions of an experiment. However, there still remains an exploration of the parallels between the areas of DBN structure learning and those interested in obtaining measures of information transfer between elements of neural systems, mainly through transfer entropy (TE). Thus, the current work seeks to approximate these two foci of research by identifying some of their equivalences and challenges related to their usage in neural systems identification. It is noted that one of the main difficulties related to the use of information theory in multivariate neural systems concerns the high dimensionality of the probability distribution functions, requiring thus great quantities of data observed simultaneously. Furthermore, the application of DBNs and transfer entropy on continuous time systems also involves considerations about their discretization on time, which implies the necessity of relaxing the first order Markov property (instrinsinc to the definition of DBNs), and thus leads to the proposal of high-order dynamic Bayesian networks (HO-DBNs). Besides performing a review on the main proposals for solving these difficulties, this work first proposes that, under the supposition of a system with elements behaving in a similar way, the values of information theory based measures with low dimensions can be employed for learning network structures. This is shown with the use of pairwise mutual information for learning simulated Bayesian networks with fixed conditional probability distributions. And concerning the use of HO-DBNs, an algorithm based on PSO is proposed in order to pass through their search space more efficiently. Next, two applications of DBN modeling with information theory are explored in the field of neural systems, in view of obtaining knowledge about functional connectivity and even of a future application of bioinspired engineering. The challenged presented earlier are then exemplified along with some proposals of solutions. The first field regards the elicitation of functional connectivity between hippocampal subfields on the human brain based of high resolution fMRI data. Starting from a seed-to-voxel group analysis, regions of interest (ROIs) are identified and an initial DBN model is proposed, which is coherent with some studies already conducted in the literature. The second field of application concerns the neural connectivity between the neuromotor system of the locust, based on intracellular synaptic potential recordings on sensory neurons, interneurons and motor neurons under stimulation by a forceps in the femoral chordotonal organ (FeCO). Although a complete DBN model is still not possible due to the absence of sufficient and simultaneous recordings, the transfer entropy delays between stimulus and responses on the motor neuros are obtained and integrated by a Bayesian analysis, given also a pre-processing based on Singular Spectrum Analysis (SSA) which, by removing the nonstationarity characteristics of the signal (which are due to extrinsic factors on the system), considerably increased the number of available samples for learning. Such results, by helping to reduce the search space of DBNs, also direct further experiments and studies on this field.

Apresenta-se, neste trabalho, o desenvolvimento de um modelo bioinspirado a partir do circuito neural de insetos. Este modelo é obtido através da análise de primeira ordem dada pelo STA (Spike Triggered Average) e pela transferência de informação entre os sinais neurais. São aplicadas técnicas baseadas na identificação dos atrasos de tempo da máxima coerência da informação. Utilizam-se, para esta finalidade, os conceitos da teoria de informação: a DMI (Delayed Mutual Information) e a TE (Transfer Entropy). Essas duas abordagens têm aplicação em transferência de informação, cada uma com suas particularidades. A DMI é uma ferramenta mais simples do que a TE, do ponto de vista computacional, pois depende da análise estatística de funções densidades de probabilidades de segunda ordem, enquanto que a TE, de funções de terceira ordem. Dependendo dos recursos computacionais disponíveis, este é um fator que deve ser levado em consideração. Os resultados de atraso da informação são muito bem identificados pela DMI. No entanto, a DMI falha em distinguir a direção do fluxo de informação, quando se tem sistemas com transferência de informação indireta e com sobreposição da informação. Nesses casos, a TE é a ferramenta mais indicada para a determinação da direção do fluxo de informação, devido à dependência condicional imposta pelo histórico comum entre os sinais analisados. Em circuitos neurais, estas questões ocorrem em diversos casos. No gânglio metatorácico de insetos, os interneurônios locais possuem diferentes padrões de caminhos com sobreposição da informação, pois recebem sinais de diferentes neurônios sensores para o movimento das membros locomotores desses animais. O principal objetivo deste trabalho é propor um modelo do circuito neural do inseto, para mapear como os sinais neurais se comportam, quando sujeitos a um conjunto de movimentos aleatórios impostos no membro do inseto. As respostas neurais são reflexos provocados pelo estímulo táctil, que gera o movimento na junção femorotibial do membro posterior. Nestes circuitos neurais, os sinais neurais são processados por interneurônios locais dos tipos spiking e nonspiking que operam em paralelo para processar a informação vinda dos neurônios sensores. Esses interneurônios recebem sinais de entrada de mecanorreceptores do membro posterior e da junção motora dos insetos. A principal característica dos interneurônios locais é a sua capacidade de se comunicar com outros neurônios, tendo ou não a presença de impulsos nervosos (spiking e nonspiking). Assim, forma-se um circuito neural com sinais de entradas (neurônios sensores) e saídas (neurônios motores). Neste trabalho, os algoritmos propostos analisam desde a geração aleatória dos movimentos mecânicos e os estímulos nos neurônios sensores que chegam até o gânglio metatorácico, incluindo suas respostas nos neurônios motores. São implementados os algoritmos e seus respectivos pseudocódigos para a DMI e para a TE. É utilizada a técnica de Surrogate Data para inferir as medidas de significância estatística em relação à máxima coerência de informação entre os sinais neurais. Os resultados a partir dos Surrogate Data são utilizados para a compensação dos erros de desvio das medidas de transferência de informação. Um algoritmo, baseado na IAAFT (Iterative Amplitude Adjusted Fourier Transform), gera os dados substitutos, com mesmo espectro de potência e diferentes distribuições dos sinais originais. Os resultados da DMI e da TE com os Surrogate Data fornecem os valores das linhas de base quando ocorre a mínima transferência de informação. Além disso, foram utilizados dados simulados, para uma discussão sobre os efeitos dos tamanhos das amostras e as forças de associação da informação. Os sinais neurais coletados estão disponíveis em um banco de dados com diversos experimentos no gânglio metatorácico dos gafanhotos. No entanto, cada experimento possui poucos sinais coletados simultaneamente; assim, para diferentes experimentos, os sinais ficam sujeitos às variações de tamanho de amostras, além de ruídos que interferem nas medidas absolutas de transferência de informação. Para se mapear essas conexões neurais, foi utilizada a metodologia baseada na normalização e compensação dos erros de desvio para os cálculos da transferência de informação. As normalizações das medidas utilizam as entropias totais do sistema. Para a DMI, utiliza-se a média geométrica das entropias de X e Y , para a TE aplica-se a CMI (Conditional Mutual Information) para a sua normalização. Após a aplicação dessas abordagens, baseadas no STA e na transferência de informação, apresenta-se o modelo estrutural do circuito neural do sistema neuromotor de gafanhotos. São apresentados os resultados com o STA e a DMI para os neurônios sensores, dos quais são levantadas algumas hipóteses sobre o funcionamento desta parte do FeCO (Femoral Chordotonal Organ). Para cada tipo de neurônio foram identificados múltiplos caminhos no circuito neural, através dos tempos de atraso e dos valores de máxima coerência da informação. Nos interneurônios spiking obtiveram-se dois padrões de caminhos, enquanto que para os interneurônios nonspiking identificaram-se três padrões distintos. Esses resultados são obtidos computacionalmente e condizem com que é esperado a partir dos modelos biológicos descritos em Burrows (1996). / Herein, we present the development of a bioinspired model by the neural circuit of insects. This model is obtained by analyzing the first order from STA (Spike Triggered Average) and the transfer of information among neural signals. Techniques are applied based on the identification of the time delays of the information maximum coherence. For this purpose we use the concepts of the theory of information: DMI (Delayed Mutual Information) and TE (Transfer Entropy). These two approaches have applications on information transfer and each one has peculiarities. The DMI is a simpler tool than the TE, from the computational point of view. Therefore, DMI depends on the statistical analysis of second order probability density functions, whereas the TE depends on third order functions. If computational resources are a problem, those questions can be taken into consideration. The results of the information delay are very effective for DMI. However, DMI fails to distinguish the direction of the information flow when we have systems subjected to indirect information transfer and superposition of the information. In these cases, the TE is the most appropriate tool for determining the direction of the information flow, due to the conditional dependence imposed by a common history among the signals. In neural circuits, those issues occur in many cases. For example, in metathoracic ganglion of insects, the local interneurons have different pathways with superposition of the information. Therefore, the interneurons receive signals from different sensory neurons for moving the animals legs . The main objective of this work is propose a model of the neural circuit from an insect. Additionally, we map the neural signals when the hind leg is subjected to a set of movements. Neural responses are reflexes caused by tactile stimulus, which generates the movement of femoro-tibial joint of the hind leg. In these neural circuits, the signals are processed by neural spiking and nonspiking local interneurons. These types of neurons operate in parallel processing of the information from the sensory neurons. Interneurons receive input signals from mechanoreceptors by the leg and the insect knees. The main feature of local interneurons is their ability to communicate with others neurons. It can occur with or without of the presence of impulses (spiking and nonspiking). Thus, they form a neural circuit with input signals (sensory neurons) and outputs (motor neurons). The proposed algorithms analyze the random generation of movements and mechanical stimuli in sensory neurons. Which are processing in the metathoracic ganglion, including their responses in the motor neurons. The algorithms and the pseudo-code are implemented for TE and DMI. The technique of Surrogate Data is applied to infer the measures of statistical significance related to the information maximum coherence among neural signals. The results of the Surrogate Data are used for bias error compensation from information transfer. An algorithm, based on IAAFT (Iterative Amplitude Adjusted Fourier Transform), generates Surrogate Data with the same power spectrum and different distributions of the original signals. The results of the surrogate data, for DMI and TE, achieve the values of baselines when there are minimum information transfer. Additionally, we used simulated data to discuss the effects of sample sizes and different strengths of information connectivity. The collected neural signals are available from one database based on several experiments of the locusts metathoracic ganglion. However, each experiment has few simultaneously collected signals and the signals are subjected of variations in sample size and absolute measurements noisy of information transfer. We used a methodology based on normalization and compensation of the bias errors for computing the information transfer. The normalization of the measures uses the total entropy of the system. For the DMI, we applied the geometric mean of X and Y . Whereas, for the TE is computed the CMI (Conditional Mutual Information) for the normalization. We present the neural circuit structural model of the locusts neuromotor system, from those approaches based on STA and the information transfer. Some results are presented from STA and DMI for sensory neurones. Then, we achieve some new hypothesis about the neurophisiology function of FeCO. For each type of neuron, we identify multiple pathways in neural circuit through the time delay and the information maximum coherence. The spiking interneurons areyielded by two pathways, whereas the nonspiking interneurons has revealed three distinct patterns. These results are obtained computationally and are consistent with biological models described in Burrows (1996).

Seleção de características é um tópico muito importante em aplicações de reconhecimento de padrões, especialmente em bioinformática, cujos problemas são geralmente tratados sobre um conjunto de dados envolvendo muitas variáveis e poucas observações. Este trabalho analisa aspectos de seleção de características no problema de identificação de redes de regulação gênica a partir de sinais de expressão gênica. Particularmente, propusemos um modelo de redes gênicas probabilísticas (PGN) que devolve uma rede construída a partir da aplicação recorrente de algoritmos de seleção de características orientados por uma função critério baseada em entropia condicional. Tal critério embute a estimação do erro por penalização de amostras raramente observadas. Resultados desse modelo aplicado a dados sintéticos e a conjuntos de dados de microarray de Plasmodium falciparum, um agente causador da malária, demonstram a validade dessa técnica, tendo sido capaz não apenas de reproduzir conhecimentos já produzidos anteriormente, como também de produzir novos resultados. Outro aspecto investigado nesta tese é o fenômeno da predição intrinsecamente multivariada (IMP), ou seja, o fato de um conjunto de características ser um ótimo caracterizador dos objetos em questão, mas qualquer de seus subconjuntos propriamente contidos não conseguirem representá-los de forma satisfatória. Neste trabalho, as condições para o surgimento desse fenômeno foram obtidas de forma analítica para conjuntos de 2 e 3 características em relação a uma variável alvo. No contexto de redes de regulação gênica, foram obtidas evidências de que genes alvo de conjuntos IMP possuem um enorme potencial para exercerem funções vitais em sistemas biológicos. O fenômeno conhecido como canalização é particularmente importante nesse contexto. Em dados de microarray de melanoma, constatamos que o gene DUSP1, conhecido por exercer função canalizadora, foi aquele que obteve o maior número de conjuntos de genes IMP, sendo que todos eles possuem lógicas de predição canalizadoras. Além disso, simulações computacionais para construção de redes com 3 ou mais genes mostram que o tamanho do território de um gene alvo pode ter um impacto positivo em seu teor de IMP com relação a seus preditores. Esta pode ser uma evidência que confirma a hipótese de que genes alvo de conjuntos IMP possuem a tendência de controlar diversas vias metabólicas cruciais para a manutenção das funções vitais de um organismo. / Feature selection is a crucial topic in pattern recognition applications, especially in bioinformatics, where problems usually involve data with a large number of variables and small number of observations. The present work addresses feature selection aspects in the problem of gene regulatory network identification from expression profiles. Particularly, we proposed a probabilistic genetic network model (PGN) that recovers a network constructed from the recurrent application of feature selection algorithms guided by a conditional entropy based criterion function. Such criterion embeds error estimation by penalization of rarely observed patterns. Results from this model applied to synthetic and real data sets obtained from Plasmodium falciparum microarrays, a malaria agent, demonstrate the validity of this technique. This method was able to not only reproduce previously produced knowledge, but also to produce other potentially relevant results. The intrinsically multivariate prediction (IMP) phenomenon has been also investigated. This phenomenon is related to the fact of a feature set being a nice predictor of the objects in study, but all of its properly contained subsets cannot predict such objects satisfactorily. In this work, the conditions for the rising of this phenomenon were analitically obtained for sets of 2 and 3 features regarding a target variable. In the gene regulatory networks context, evidences have been achieved in which target genes of IMP sets possess a great potential to execute vital functions in biological systems. The phenomenon known as canalization is particularly important in this context. In melanoma microarray data, we verified that DUSP1 gene, known by having canalization function, was the one which composed the largest number of IMP gene sets. It was also verified that all these sets have canalizing predictive logics. Moreover, computational simulations for generation of networks with 3 or more genes show that the territory size of a target gene can contribute positively to its IMP score with regard to its predictors. This could be an evidence that confirms the hypothesis stating that target genes of IMP sets are inclined to control several metabolic pathways essential to the maintenance of the vital functions of an organism.