Le présent travail porte sur l’étude expérimentale, analytique et numérique du comportement mécanosorptif et viscoélastique couplé du bois. Le comportement mécanosorptif intègre notamment le phénomène hygroverrou qui se caractérise par un blocage des déformations en phase de séchage sous contrainte. Afin d’aborder cette étude, la structure, la microstructure ainsi que le comportement hydromécanique du bois sont rappelés. Parallèlement, la théorie de la viscoélasticité linéaire ainsi que les méthodes analytiques propres à la résolution de tels problèmes sont présentées. Ensuite, des essais mécanosorptifs préliminaires de caractérisation des propriétés mécaniques sont effectués sur du Sapin Blanc (Abies alba Mill.) du Massif central grâce à un dispositif expérimental approprié. La description du dispositif expérimental, du protocole utilisé ainsi que les dimensions des échantillons testés sont présentées. Des essais mécanosorptifs en relaxation et en fluage sous chargement et humidité relative variables sont également effectués. En particulier, deux essais en relaxation sous déformation imposée constante et humidité relative variable et un essai de fluage sous contrainte et humidité relative variables de façon cyclique, sont exposés. Sur la base des données issues des essais préliminaires et viscoélastiques, la déformation hygroverrou est isolée via la partition de la déformation selon des parts élastique, visqueuse et hydrique. Par la suite, un modèle analytique est proposé pour la modélisation de la déformation hygroverrou. Un modèle pseudo élastique, basé sur les lois de Hooke (en humidification) et de Hooke restreint (en séchage), est formulé en rigidité et en complaisance. Dans ce cas, plusieurs modèles rhéologiques viscoélastiques mécanosorptifs sont proposés. Ces modèles sont classés en fonction du couplage de leurs effets et du principe de partition formulés en contrainte ou en déformation. Des lois de comportement basées sur ces modèles et formulées sous forme d’équations intégrales et incrémentales adaptées à la mise en oeuvre numérique sont finalement développées. Enfin, des exemples illustratifs montrent l’équivalence des deux expressions pseudo élastiques formulées en rigidité et en complaisance ; parallèlement, une validation des modèles viscoélastiques mécanosorptifs proposés, en relaxation et en fluage, par comparaison aux résultats expérimentaux est effectuée. Ces résultats montrent l’efficacité des modèles établis ainsi que la pertinence des essais expérimentaux réalisés pour la mise en évidence et la prise en compte des comportements mécanosorptif et viscoélastique couplés. / This work focuses on experimental, analytical and numerical study of the coupled viscoelastic mechanosorptive behavior of wood under complex mechanical loading. The mechanosorptive behavior incorporates hygroverrou phenomenon, it is the deformation locking that expresses a distortion in the drying phase under stress. For this study, the structure, microstructure and hydromechanical behavior of wood are recalled. Meanwhile, the viscoelasticity linear theory’s and the analytical resolution methods of such problem are presented. Then, mechanosorptive tests are performed on white fir (Abies Alba Mill.) with appropriate experimental device. The description of the experimental device, the protocol used and the dimensions of the samples tested are shown. Moreover, mechanosorptive tests in relaxation and creep under variables load and in relative humidity are carried out. Two relaxation tests under constant imposed deformation and variable relative humidity and a test under variables stress and relative humidity cyclically are exposed. Based on data from preliminary viscoelastic and tests, the hygrolock strain is isolated according to the partition of the deformation to elastic, viscous and hydric parts. Subsequently, an analytical model is proposed for modeling the hygrolock strain. Finally, a pseudo-elastic model, based on the Hooke (humidification) and Hooke restricted laws (in drying), is formulated in rigidity and compliance. Subsequently, several viscoelastic mechanosorptive rheological models are proposed. The models are classified according to the coupling effects as well as the partition stress or strain principle. The behavior laws based on these models are formulated as integrals and incremental equations suitable for numerical implementation. Thereafter, illustrative examples have shown the equivalence of the two formulations and followed by validation of viscoelastic models mechanosorptive proposed in relaxation and creep compared with experimental results. Finally, these results demonstrate the effectiveness of established models and the quality of the proposed models on consideration of viscoelastic mechanosorptive behavior and experimental tests coupled.

Classificação de fluxos contínuos de dados possui muitos desafios para a comunidade de mineração de dados quando o ambiente não é estacionário. Um dos maiores desafios para a aprendizagem em fluxos contínuos de dados está relacionado com a adaptação às mudanças de conceito, as quais ocorrem como resultado da evolução dos dados ao longo do tempo. Duas formas principais de desenvolver abordagens adaptativas são os métodos baseados em conjunto de classificadores e os algoritmos incrementais. Métodos baseados em conjunto de classificadores desempenham um papel importante devido à sua modularidade, o que proporciona uma maneira natural de se adaptar a mudanças de conceito. Os algoritmos incrementais são mais rápidos e possuem uma melhor capacidade anti-ruído do que os conjuntos de classificadores, mas têm mais restrições sobre os fluxos de dados. Assim, é um desafio combinar a flexibilidade e a adaptação de um conjunto de classificadores na presença de mudança de conceito, com a simplicidade de uso encontrada em um único classificador com aprendizado incremental. Com essa motivação, nesta dissertação, propomos um algoritmo incremental, online e probabilístico para a classificação em problemas que envolvem mudança de conceito. O algoritmo é chamado IGMN-NSE e é uma adaptação do algoritmo IGMN. As duas principais contribuições da IGMN-NSE em relação à IGMN são: melhoria de poder preditivo para tarefas de classificação e a adaptação para alcançar um bom desempenho em cenários não estacionários. Estudos extensivos em bases de dados sintéticas e do mundo real demonstram que o algoritmo proposto pode rastrear os ambientes em mudança de forma muito próxima, independentemente do tipo de mudança de conceito. / Data stream classification poses many challenges for the data mining community when the environment is non-stationary. The greatest challenge in learning classifiers from data stream relates to adaptation to the concept drifts, which occur as a result of changes in the underlying concepts. Two main ways to develop adaptive approaches are ensemble methods and incremental algorithms. Ensemble method plays an important role due to its modularity, which provides a natural way of adapting to change. Incremental algorithms are faster and have better anti-noise capacity than ensemble algorithms, but have more restrictions on concept drifting data streams. Thus, it is a challenge to combine the flexibility and adaptation of an ensemble classifier in the presence of concept drift, with the simplicity of use found in a single classifier with incremental learning. With this motivation, in this dissertation we propose an incremental, online and probabilistic algorithm for classification as an effort of tackling concept drifting. The algorithm is called IGMN-NSE and is an adaptation of the IGMN algorithm. The two main contributions of IGMN-NSE in relation to the IGMN are: predictive power improvement for classification tasks and adaptation to achieve a good performance in non-stationary environments. Extensive studies on both synthetic and real-world data demonstrate that the proposed algorithm can track the changing environments very closely, regardless of the type of concept drift.

Todos os equinos que participam de competições de alto rendimento devem ser submetidos a um plano de treinamento estruturado baseado nas suas condições fisiológicas. Este deve ter como finalidade desenvolver um atleta que expresse o máximo do seu potencial, preservando o equino para que ele tenha uma vida desportiva mais duradoura possível e com o menor número de lesões. O treinamento físico promove alterações fisiológicas nos sistemas energético, aeróbico e anaeróbico, cardiovascular e respiratório, endócrino e musculoesquelético. O presente estudo teve como objetivos avaliar o metabolismo de equinos destinados à modalidade de Concurso Completo de Equitação (CCE) de uso militar, por um protocolo de treinamento intervalado, utilizando testes a campo, através da frequência cardíaca, respiratória e bioquímica sanguínea (Lactato, Glicose, Creatina Quinase, Lactato Desigrogenase e Aspartato Aminotransferase). Os equinos destinados à equipe de CCE foram submetidos primeiramente a três dias de teste (Etapa 1) com intervalo de quatro dias de descanso entre cada teste, após participaram de um programa de treinamento intervalado por três dias semanais durante seis semanas consecutivas e novamente foram submetidos aos mesmos testes realizados no inicio do programa (Etapa 2) Os testes consistiam em Teste de Velocidade Incremental (TVI) em cinco estágios de velocidades crescentes (240, 320, 400, 480 e 560 m/min); Teste de Salto Incremental (TSI) realizado em três estágios de altura crescente (40, 55 e 70 cm) e Percurso de Salto (PS) contendo 13 esforços em uma velocidade de 325m/min. No TVI foi encontrado aumento da Frequência Cardíaca (FC) em todos estágios de acordo com aumento de velocidade. Os valores de FC da Etapa 1 foram inferiores ao da Etapa 2. Obtivemos diferença significativa nas velocidades 240m/min; 320m/min; 480m/min e 10 min/Ap. A FR dos animais foi superior na Etapa 1 comparada à Etapa 2. A diminuição dessa variável se mostrou significativa em todas velocidades. O nível de lactato plasmático não teve diferença significativa comparando as duas etapas. Os valores de glicose, durante o teste, mostraram diferença significativa somente na velocidade de 240 m/min da Etapa 2 em comparação com a Etapa 1. A mensuração das enzimas musculares CK, AST e LDH mostraram, em quase totalidade, diminuição significativa nas velocidades da Etapa 2 comparadas a Etapa 1. Na velocidade de 560 m/min e 10min/Ap, Etapa 2, o nível de CK sanguíneo não mostrou diminuição significativa, nesta mesma velocidade não houve decréscimo significativo no valor de AST. Durante o TSI a frequência cardíaca mostrou aumento significativo nas alturas 55 e 70 cm A frequência respiratória mostrou uma diminuição significativa nas duas últimas voltas, 55 e 70cm, e nos 10min após exercício da Etapa 2 comparado a Etapa 1. Os valores de Lactato e glicose não distinguiram estatisticamente com algum nível de significância comparando as duas etapas. A enzima CK não teve diferença significativa entre as duas etapas em contrapartida a LDH mostrou diminuição em todos valores das mensurações da Etapa 2 comparado a Etapa 1. Os valores de AST diminuíram com significância aos 55cm e nos 10 min após exercício da Etapa 2. No PS a frequência cardíaca no não teve variação na comparação entre as duas etapas. A frequência respiratória teve uma taxa de recuperação com diminuição significativa na Etapa 2. Os valores de lactato não aumentaram durante o percurso de salto na Etapa 2; os valores de glicose diminuíram durante o percurso, mas não mostraram variações significativas em nenhuma das etapas. As enzimas musculares CK e AST tiveram um aumento significativo nos 10 min/Ap durante a Etapa 2 comparado a Etapa 1. Os três testes demonstraram um efeito positivo na avaliação do condicionamento dos equinos destinados ao CCE. Se este efeito pode ser maximizado aumentando a intensidade, frequência ou período de treinamento intervalado, pesquisas adicionais são recomendadas. / All horses that participate in high level competitions should be submitted to a training protocol based on their own physiological conditions. Its aim must be to develop an athlete able to achieve its maximum potential, preserving the horse in order to permit the longest sportive life as possible and with the minimum of injuries. The physical training promotes physiological changes in aerobic and anaerobic energetic systems, cardiac, respiratory, endocrine and muscleskeletal systems. This study’s objective is to evaluate the athletic metabolism of eventing horses, using an interval training protocol. Field tests observing heart rate, respiratory rate and blood biochemistry (Lactate, Glucose, Kinase Creatine, Dehydrogenase Lactate and Aminotransferase) were used. The eventing team’s horses were submitted, firstly, to three tests (Phase 1), with a four days rest between each test. Then, after accomplishing a six week interval training protocol, a new sequence of tests were performed (Phase 2), repeating exactly those performed on Phase 1. The tests were: Incremental Speed Test in five raising speed stages (240, 320, 400, 480 and 560 m/min); Incremental Jumping Test in three increasing heights (40, 55 and 70cm); and Show Jumping Course Test with 13 fences and 380m/min speed. In the IST a heart rate increment was found in all stages according to the speed raising. The heart rate numbers on Phase 1 were lower than in Phase 2. Significant difference was found in speeds 240, 320 and 480m/min, and also 10 minutes after the last stage. The animals´ respiratory rate in Phase 1 was higher than in Phase 2. The lowering in this parameter was significant at all speed stages Plasma lactate levels showed no significant difference between the two Phases. Glucose numbers showed significant difference between Phase 1 and 2 only in the 240m/min speed stage. The measurement of CK, AST and LDH enzymes showed, in almost all tests, significant decreasing numbers in Phase 2 compared to Phase 1. In 560m/min speed and 10’ after, at Phase 2, Blood CK and AST levels showed no significant decrease. During IJT the heart rate numbers increased significantly in 55cm and 70cm heights. Respiratory rates decreased significantly in 55cm and 70cm heights and also 10’ after, comparing Phase 2 to Phase 1. Glucose and Lactate values had no significant statistic difference between the two Phases. CK enzyme showed no significant difference between the two Phases, although LDH showed decreasing measurement values in Phase 2 when compared to Phase 1. AST values decreased significantly in 55cm, 70cm and 10’after at Phase 2. In SJCT the heart rate had no variation comparing the two Phases. Respiratory rate showed significant decreasing in recovery rate on Phase 2. Lactate values did not increase during SJCT on Phase two; Glucose decreased during the SJCT, but did not show significant variation in any of the two Phases. CK and AST muscle enzymes increased significantly in 10’after at Phase 2 when compared to Phase 1. All three tests have a positive effect on the physical fitness level of eventing horses. Whether this effect can be maximized by increasing intensity, frequency or interval training period, further research is recommended.

O objetivo deste trabalho é fabricar próteses cranianas personalizados de baixo custo, em chapa de titânio puro. A fabricação antecipada do implante de acordo com as características do paciente permite ao cirurgião estudar e planejar a cirurgia com maiores possibilidades de atingir o resultado esperado, a personalização contribui para o resultado estético e funcional do implante, já que considera a anatomia de cada paciente, o custo baixo permite que um maior número de pessoas possam ser beneficiadas. Os experimentos práticos iniciam-se com aquisição de imagens tomográficas computadorizadas de um crânio defeituoso, reconstruiu-se digitalmente em CAD o crânio com defeito e também a reparadora (implante). A fabricação do implante em chapa de titânio puro grau 2 foi realizada por estampagem incremental, processo de baixo custo e que permite a fabricação customizada de peças. Foram comparadas as dimensões entre o modelo CAD e o modelo físico do implante. A partir da imagem tomográfica também foi gerado o modelo CAD do crânio fraturado e foi feita a usinagem do mesmo em madeira para a realização do teste funcional do implante onde foi comprovada a funcionalidade do mesmo, indicando a eficiência dos recursos e parâmetros utilizados. A ferramenta utilizada para a estampagem incremental foi fabricada em aço SAE 4340 com ponta intercambiável de titânio puro e o lubrificante utilizado no processo foi a base de gordura animal para evitar a contaminação da prótese. Foi feito o tratamento térmico de alivio de tensões na prótese estampada para manter as dimensões geométricas após o corte da prótese, melhoria na rugosidade superficial e biocompatibilidade do titânio. Após o tratamento térmico foram feitas análises na rugosidade e teste de molhabilidade no implante, onde os resultados mostraram que a prótese tratada termicamente muda as características biomecânicas. Para analise da geometria do implante foi feito uma varredura por escâner e comparação com o modelo CAD da prótese. / The work main objective is manufacture custom cranial implants with low cost, in titanium pure sheet. The prior implant fabrication according with the characteristics of the patient allow surgeon to study and planning surgeries with greater possibilities to achieve expected results. The customization helps for esthetic and functional results of implant, because regards the anatomy of each patient, the low cost allow the most people receive benefits. Practical experiments began with acquisition of computed tomographic images of a defective cranium, rebuilt the implant and this cranium in CAD images. Implant manufacture in titanium sheet pure grade 2, was performed with incremental forming, this process have low cost and enables to produce custom pieces. The implant dimensions been compared between the CAD Model and Physic Model. Starting with the tomographic image was generate the CAD Model of fractured cranium, and was make a machining the same in wood for realization of functional implant test, which was confirmed the same functionality, indicating resource efficiency and the parameters used. The tool used for sheet forming been manufactured in SAE 4340 steel with interchangeable point of pure titanium, and the lubricant used in the process has been the basis animal grease to avoid the implant contamination. Heat treatment was done to reduce the relief of stresses at the implant formed to maintain the geometric dimensions after the implant cut, superficial roughness better and titanium biocompatibility. After heat treatment, the average roughness analyzes performed and wettability test in the implant, witch results shows the treated prosthesis changes the biomechanical characteristics. For analysis of the implant geometry, was used a scanner and compared with the CAD model of the prosthesis.

The purpose of this study was to outline how startups shape their intellectual capital to create incremental innovation. This has manifested itself as a black-box for practitioners and it has previously been unknown if startups and established firms differentiate themselves during such a process. A comparison was also made between startups in liberal market economies and the European coordinated market economies. A pilot study was conducted initially using an in-depth interview followed by a literature review, an examination of the intellectual capital construct as used in modern research and an online survey, which was sent to 2000 startups. We contributed through our findings with implications that startups construct their intellectual capital differently than established firms to generate innovation. The startups show a significant relationship between the human capital and incremental innovation as opposed to established firms that often put an emphasis on all the three dimensions of intellectual capital. We also found that there is no significant difference between liberal market economies and European coordinated market economies output of incremental innovation. However, they do differ in terms of the importance of relational capital in the creation of incremental innovation. The relational capital is more important in liberal market economies but does not affect the output of incremental innovation. We expect it has subsequent effects on the outcome of the incremental innovation since higher levels of relational capital could be manifested as a competitive advantage.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMLY.pdf: 1150965 bytes, checksum: b52b13360fef92e8f025d95e6667d557 (MD5) Previous issue date: 2007-08-29 / The objective of this work is to introduce two algorithms for supervised Bayesian network incremental learning, AIP (Algorithm for simple Bayesian network numerical parameters supervised incremental learning) and ABC (Algorithm for Bayesian network supervised incremental learning in layers). In order to develop these algorithms we studied relevant works about the Bayesian networks concepts, the algorithms for supervised Bayesian network learning and the algorithms for incremental supervised Bayesian network learning. To improve the performance of the ABC algorithm, we studied the AD-Tree structure and implemented it on the algorithm. To measure the quality of the networks learned by the algorithms we used these networks learnt to classify a test set, resulting in the correct classification rate (ICC). To do that we studied the test set classification process and the propagation of evidences along the Bayesian network. The result of the studies is described on this work, along with the results and discussions about the experiments made with the introduced algorithms. / Esse trabalho tem como objetivo propor dois algoritmos para aprendizado incremental supervisionado de redes Bayesianas, o AIP (Aprendizado Incremental ingênuo de Parâmetros) e o ABC (Aprendizado Bayesiano em Camadas). Para isso se pesquisou conceitos teóricos de redes Bayesianas, algoritmos de aprendizado de redes Bayesianas e métodos de aprendizado incremental de redes Bayesianas relevantes na literatura. Para melhorar o desempenho do aprendizado incremental se pesquisou uma estrutura de representação de conhecimento chamada AD-Tree. Para aferir a qualidade das redes Bayesianas produzidas se utilizou essas redes para classificar conjuntos de teste, obtendo assim o índice de classificação correta (ICC). Foi pesquisado o processo de classificação de conjuntos de teste e o processo de propagação de evidências. O resultado dessas pesquisas está descrito no trabalho, junto com os resultados e discussões sobre os experimentos feitos com os algoritmos propostos.

Até os dias de hoje, diversos algoritmos de mineração de modelos de processos já foram propostos para extrair conhecimento a partir de logs de eventos. O conhecimento que tais algoritmos são capazes de obter incluem modelos de processos de negócio, assim como aspectos da estrutura organizacional, como atores e papéis. A mineração de processos pode se beneficiar de uma estratégia incremental, especialmente quando as informações sobre um ou mais processos de negócio presentes no código fonte de um sistema de informação são logicamente complexas (diversas ramificações e atividades paralelas e/ou alternativas). Neste cenário, são necessárias muitas execuções da aplicação para a coleta de um grande conjunto de dados no arquivo de log, a fim de que o algoritmo de mineração possa descobrir e apresentar o processo de negócio completo. Outra situação que torna necessária a mineração incremental é a constante evolução dos processos de negócio, ocasionada geralmente por alterações nas regras de negócio de uma ou mais aplicações. Neste caso, o log pode apresentar novos fluxos de atividades, ou fluxos alterados ou simplesmente fluxos que não são mais executados. Estas mudanças devem ser refletidas no modelo do processo a fim de garantir a sincronização entre a aplicação (processo executado) e o modelo. A mineração incremental de processos pode ainda ser útil quando se faz necessária a extração gradual de um modelo de processo completo, extraindo modelos parciais (fragmentos de processo com início e fim) em um primeiro passo e integrando conhecimento adicional ao modelo em etapas até a obtenção do modelo completo. Contudo, os algoritmos atuais de mineração incremental de processos não apresentam total efetividade quanto aos aspectos acima citados, apresentando algumas limitações. Dentre elas podemos citar a não remoção de elementos obsoletos do modelo de processo descoberto, gerados após a atualização do processo executado, e também a descoberta de informações da estrutura organizacional associada ao processo como, por exemplo, os atores que executam as atividades. Este trabalho propõe um algoritmo incremental para a mineração de processos de negócio a partir de logs de execução. Ele permite a atualização completa de um modelo existente, bem como o incremento de um modelo de processo na medida em que novas instâncias são adicionadas ao log. Desta forma, podemos manter ambos, modelo de processo e o processo executado sincronizados, além de diminuirmos o tempo total de processamento uma vez que apenas novas instâncias de processo devem ser consideradas. Por fim, com este algoritmo é possível extrair modelos com acurácia igual ou superior aqueles que podem ser extraídos pelos algoritmos incrementais atuais. / Even today, several process mining algorithms have been proposed to extract knowledge from event logs of applications. The knowledge that such algorithms are able to discovery includes business process models, business rules, as well as aspects of organizational structure, such actors and roles of processes. These process mining algorithms can be divided into two: non-incremental and incremental. The mining process can benefit from an incremental strategy, especially when information about the process structure available in the system source code is logically complex (several branches and parallel activities). In this scenario, its necessary several executions of the application, to collect a large set of log data, so that the mining algorithm can discover and present the complete business process. Another use case where incremental mining is usefull is during the changing structure of the process, caused by the change in the business logic of an application. In this case, the log may provide new traces of activities, modified traces or simply traces that are no longer running. These changes must be reflected in the process model being generated to ensure synchronization between the application and model. The incremental process mining can also be useful when it is necessary to extract a complete process model in a gradual way, extracting partial models (process fragments with begin and end) in a first step and integrating additional knowledge to the model in stages to obtain the complete model. However, existing incremental process mining algorithms are not effective to all aspects mentioned above. All of them have limitations with respect to certain aspects of incremental mining, such as deletion of elements in the process model (process model update). Additionally, most of them do not extract all the information present in the structure of the process, such as the actors who perform the activities. This paper proposes an incremental process mining algorithm from execution logs of information systems. The new algorithm allows the full update (adding and removing elements) of an existing model, as well as the increment of a process model as new records are added to the log. Thus, we can keep process models and process execution syncronized, while reducting the total processing time, since only new process instances must be processed. Finally, are expected the extraction of process models with similar or higher accuracy compared to current incremental mining algorithms.

Classificação de fluxos contínuos de dados possui muitos desafios para a comunidade de mineração de dados quando o ambiente não é estacionário. Um dos maiores desafios para a aprendizagem em fluxos contínuos de dados está relacionado com a adaptação às mudanças de conceito, as quais ocorrem como resultado da evolução dos dados ao longo do tempo. Duas formas principais de desenvolver abordagens adaptativas são os métodos baseados em conjunto de classificadores e os algoritmos incrementais. Métodos baseados em conjunto de classificadores desempenham um papel importante devido à sua modularidade, o que proporciona uma maneira natural de se adaptar a mudanças de conceito. Os algoritmos incrementais são mais rápidos e possuem uma melhor capacidade anti-ruído do que os conjuntos de classificadores, mas têm mais restrições sobre os fluxos de dados. Assim, é um desafio combinar a flexibilidade e a adaptação de um conjunto de classificadores na presença de mudança de conceito, com a simplicidade de uso encontrada em um único classificador com aprendizado incremental. Com essa motivação, nesta dissertação, propomos um algoritmo incremental, online e probabilístico para a classificação em problemas que envolvem mudança de conceito. O algoritmo é chamado IGMN-NSE e é uma adaptação do algoritmo IGMN. As duas principais contribuições da IGMN-NSE em relação à IGMN são: melhoria de poder preditivo para tarefas de classificação e a adaptação para alcançar um bom desempenho em cenários não estacionários. Estudos extensivos em bases de dados sintéticas e do mundo real demonstram que o algoritmo proposto pode rastrear os ambientes em mudança de forma muito próxima, independentemente do tipo de mudança de conceito. / Data stream classification poses many challenges for the data mining community when the environment is non-stationary. The greatest challenge in learning classifiers from data stream relates to adaptation to the concept drifts, which occur as a result of changes in the underlying concepts. Two main ways to develop adaptive approaches are ensemble methods and incremental algorithms. Ensemble method plays an important role due to its modularity, which provides a natural way of adapting to change. Incremental algorithms are faster and have better anti-noise capacity than ensemble algorithms, but have more restrictions on concept drifting data streams. Thus, it is a challenge to combine the flexibility and adaptation of an ensemble classifier in the presence of concept drift, with the simplicity of use found in a single classifier with incremental learning. With this motivation, in this dissertation we propose an incremental, online and probabilistic algorithm for classification as an effort of tackling concept drifting. The algorithm is called IGMN-NSE and is an adaptation of the IGMN algorithm. The two main contributions of IGMN-NSE in relation to the IGMN are: predictive power improvement for classification tasks and adaptation to achieve a good performance in non-stationary environments. Extensive studies on both synthetic and real-world data demonstrate that the proposed algorithm can track the changing environments very closely, regardless of the type of concept drift.

Todos os equinos que participam de competições de alto rendimento devem ser submetidos a um plano de treinamento estruturado baseado nas suas condições fisiológicas. Este deve ter como finalidade desenvolver um atleta que expresse o máximo do seu potencial, preservando o equino para que ele tenha uma vida desportiva mais duradoura possível e com o menor número de lesões. O treinamento físico promove alterações fisiológicas nos sistemas energético, aeróbico e anaeróbico, cardiovascular e respiratório, endócrino e musculoesquelético. O presente estudo teve como objetivos avaliar o metabolismo de equinos destinados à modalidade de Concurso Completo de Equitação (CCE) de uso militar, por um protocolo de treinamento intervalado, utilizando testes a campo, através da frequência cardíaca, respiratória e bioquímica sanguínea (Lactato, Glicose, Creatina Quinase, Lactato Desigrogenase e Aspartato Aminotransferase). Os equinos destinados à equipe de CCE foram submetidos primeiramente a três dias de teste (Etapa 1) com intervalo de quatro dias de descanso entre cada teste, após participaram de um programa de treinamento intervalado por três dias semanais durante seis semanas consecutivas e novamente foram submetidos aos mesmos testes realizados no inicio do programa (Etapa 2) Os testes consistiam em Teste de Velocidade Incremental (TVI) em cinco estágios de velocidades crescentes (240, 320, 400, 480 e 560 m/min); Teste de Salto Incremental (TSI) realizado em três estágios de altura crescente (40, 55 e 70 cm) e Percurso de Salto (PS) contendo 13 esforços em uma velocidade de 325m/min. No TVI foi encontrado aumento da Frequência Cardíaca (FC) em todos estágios de acordo com aumento de velocidade. Os valores de FC da Etapa 1 foram inferiores ao da Etapa 2. Obtivemos diferença significativa nas velocidades 240m/min; 320m/min; 480m/min e 10 min/Ap. A FR dos animais foi superior na Etapa 1 comparada à Etapa 2. A diminuição dessa variável se mostrou significativa em todas velocidades. O nível de lactato plasmático não teve diferença significativa comparando as duas etapas. Os valores de glicose, durante o teste, mostraram diferença significativa somente na velocidade de 240 m/min da Etapa 2 em comparação com a Etapa 1. A mensuração das enzimas musculares CK, AST e LDH mostraram, em quase totalidade, diminuição significativa nas velocidades da Etapa 2 comparadas a Etapa 1. Na velocidade de 560 m/min e 10min/Ap, Etapa 2, o nível de CK sanguíneo não mostrou diminuição significativa, nesta mesma velocidade não houve decréscimo significativo no valor de AST. Durante o TSI a frequência cardíaca mostrou aumento significativo nas alturas 55 e 70 cm A frequência respiratória mostrou uma diminuição significativa nas duas últimas voltas, 55 e 70cm, e nos 10min após exercício da Etapa 2 comparado a Etapa 1. Os valores de Lactato e glicose não distinguiram estatisticamente com algum nível de significância comparando as duas etapas. A enzima CK não teve diferença significativa entre as duas etapas em contrapartida a LDH mostrou diminuição em todos valores das mensurações da Etapa 2 comparado a Etapa 1. Os valores de AST diminuíram com significância aos 55cm e nos 10 min após exercício da Etapa 2. No PS a frequência cardíaca no não teve variação na comparação entre as duas etapas. A frequência respiratória teve uma taxa de recuperação com diminuição significativa na Etapa 2. Os valores de lactato não aumentaram durante o percurso de salto na Etapa 2; os valores de glicose diminuíram durante o percurso, mas não mostraram variações significativas em nenhuma das etapas. As enzimas musculares CK e AST tiveram um aumento significativo nos 10 min/Ap durante a Etapa 2 comparado a Etapa 1. Os três testes demonstraram um efeito positivo na avaliação do condicionamento dos equinos destinados ao CCE. Se este efeito pode ser maximizado aumentando a intensidade, frequência ou período de treinamento intervalado, pesquisas adicionais são recomendadas. / All horses that participate in high level competitions should be submitted to a training protocol based on their own physiological conditions. Its aim must be to develop an athlete able to achieve its maximum potential, preserving the horse in order to permit the longest sportive life as possible and with the minimum of injuries. The physical training promotes physiological changes in aerobic and anaerobic energetic systems, cardiac, respiratory, endocrine and muscleskeletal systems. This study’s objective is to evaluate the athletic metabolism of eventing horses, using an interval training protocol. Field tests observing heart rate, respiratory rate and blood biochemistry (Lactate, Glucose, Kinase Creatine, Dehydrogenase Lactate and Aminotransferase) were used. The eventing team’s horses were submitted, firstly, to three tests (Phase 1), with a four days rest between each test. Then, after accomplishing a six week interval training protocol, a new sequence of tests were performed (Phase 2), repeating exactly those performed on Phase 1. The tests were: Incremental Speed Test in five raising speed stages (240, 320, 400, 480 and 560 m/min); Incremental Jumping Test in three increasing heights (40, 55 and 70cm); and Show Jumping Course Test with 13 fences and 380m/min speed. In the IST a heart rate increment was found in all stages according to the speed raising. The heart rate numbers on Phase 1 were lower than in Phase 2. Significant difference was found in speeds 240, 320 and 480m/min, and also 10 minutes after the last stage. The animals´ respiratory rate in Phase 1 was higher than in Phase 2. The lowering in this parameter was significant at all speed stages Plasma lactate levels showed no significant difference between the two Phases. Glucose numbers showed significant difference between Phase 1 and 2 only in the 240m/min speed stage. The measurement of CK, AST and LDH enzymes showed, in almost all tests, significant decreasing numbers in Phase 2 compared to Phase 1. In 560m/min speed and 10’ after, at Phase 2, Blood CK and AST levels showed no significant decrease. During IJT the heart rate numbers increased significantly in 55cm and 70cm heights. Respiratory rates decreased significantly in 55cm and 70cm heights and also 10’ after, comparing Phase 2 to Phase 1. Glucose and Lactate values had no significant statistic difference between the two Phases. CK enzyme showed no significant difference between the two Phases, although LDH showed decreasing measurement values in Phase 2 when compared to Phase 1. AST values decreased significantly in 55cm, 70cm and 10’after at Phase 2. In SJCT the heart rate had no variation comparing the two Phases. Respiratory rate showed significant decreasing in recovery rate on Phase 2. Lactate values did not increase during SJCT on Phase two; Glucose decreased during the SJCT, but did not show significant variation in any of the two Phases. CK and AST muscle enzymes increased significantly in 10’after at Phase 2 when compared to Phase 1. All three tests have a positive effect on the physical fitness level of eventing horses. Whether this effect can be maximized by increasing intensity, frequency or interval training period, further research is recommended.

Recentemente, houve um aumento rápido na criação e disponibilidade de repositórios de dados, o que foi percebido nas áreas de Mineração de Dados e Aprendizagem de Máquina. Este fato deve-se principalmente à rápida criação de tais dados em redes sociais. Uma grande parte destes dados é feita de texto, e a informação armazenada neles pode descrever desde perfis de usuários a temas comuns em documentos como política, esportes e ciência, informação bastante útil para várias aplicações. Como muitos destes dados são criados em fluxos, é desejável a criação de algoritmos com capacidade de atuar em grande escala e também de forma on-line, já que tarefas como organização e exploração de grandes coleções de dados seriam beneficiadas por eles. Nesta dissertação um modelo probabilístico, on-line e incremental é apresentado, como um esforço em resolver o problema apresentado. O algoritmo possui o nome DV-INBC e é uma extensão ao algoritmo INBC. As duas principais características do DV-INBC são: a necessidade de apenas uma iteração pelos dados de treino para criar um modelo que os represente; não é necessário saber o vocabulário dos dados a priori. Logo, pouco conhecimento sobre o fluxo de dados é necessário. Para avaliar a performance do algoritmo, são apresentados testes usando datasets populares. / Recently the fields of Data Mining and Machine Learning have seen a rapid increase in the creation and availability of data repositories. This is mainly due to its rapid creation in social networks. Also, a large part of those data is made of text documents. The information stored in such texts can range from a description of a user profile to common textual topics such as politics, sports and science, information very useful for many applications. Besides, since many of this data are created in streams, scalable and on-line algorithms are desired, because tasks like organization and exploration of large document collections would be benefited by them. In this thesis an incremental, on-line and probabilistic model for document classification is presented, as an effort of tackling this problem. The algorithm is called DV-INBC and is an extension to the INBC algorithm. The two main characteristics of DV-INBC are: only a single scan over the data is necessary to create a model of it; the data vocabulary need not to be known a priori. Therefore, little knowledge about the data stream is needed. To assess its performance, tests using well known datasets are presented.