Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-22T19:08:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Ricardo Azevedo Moreira da Silva.pdf: 3866848 bytes, checksum: 4fb1080cdd975057fc1dff03a0338e22 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-29T19:40:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Ricardo Azevedo Moreira da Silva.pdf: 3866848 bytes, checksum: 4fb1080cdd975057fc1dff03a0338e22 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-29T19:40:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Ricardo Azevedo Moreira da Silva.pdf: 3866848 bytes, checksum: 4fb1080cdd975057fc1dff03a0338e22 (MD5) Previous issue date: 2017-07-21 / Este trabalho propõe um método de regressão linear do tipo clusterwise cujo objetivo é fornecer modelos de regressão linear baseados em grupos homogêneos de observações em relação às variáveis explicativas e que são bem ajustados em relação à variável de resposta. Para atingir esse objetivo, este método combina o método regressão linear do tipo clusterwise padrão e o método de agrupamento K-means com a ponderação automática das variáveis explicativas. Os pesos das variáveis explicativas mudam em cada iteração do algoritmo e são diferentes de uma variável para outra. Assim, este método é capaz de selecionar as variáveis relevantes na busca por clusters homogêneos em relação às variáveis explicativas. Por fim, uma vez que ele aprende simultaneamente um protótipo de grupo e um modelo de regressão linear para cada cluster, ele é capaz de atribuir um modelo de regressão apropriado para uma observação desconhecida com base na sua descrição através de suas variáveis explicativas. Experimentos com conjuntos de dados sintéticos e reais corroboram a utilidade do método proposto. / This work gives a linear regression method of the clusterwise type aiming to provide linear regression models that are based on homogeneous clusters of observations w.r.t. the explanatory variables and that are well fitted w.r.t. the response variable. To achieve this goal, this method combines the standard clusterwise linear regression method and the K-means clustering method with the automatic weighting of the explanatory variables. The relevance weights of the explanatory variables change in each iteration of the algorithm and are different from one variable to another. Thus, this method is able to select the relevant variables in the search for homogeneous clusters w.r.t. the explanatory variables. Finally, since it simultaneously learns a prototype and a linear regression model for each cluster, this method is able to assign an appropriate regression model to an unknown observation based on its description through its explanatory variables. Experiments with synthetic and real datasets corroborate the utility of the proposed method.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-28T17:45:05Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Eduardo Santos Silva.pdf: 3621665 bytes, checksum: 2c3ee25333f7c84e1c39a173cc05a849 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-09-05T22:33:01Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Eduardo Santos Silva.pdf: 3621665 bytes, checksum: 2c3ee25333f7c84e1c39a173cc05a849 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-05T22:33:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Eduardo Santos Silva.pdf: 3621665 bytes, checksum: 2c3ee25333f7c84e1c39a173cc05a849 (MD5) Previous issue date: 2015-08-21 / CNPq / Nos últimos anos, novas tecnologias de interface gestual emergiram com os lançamentos de eletrônicos como smartphones, tablets e controladores de videogames como o Nintendo Wii Remote© e o Microsoft Kinect©. O surgimento dessas novas interfaces proporcionou o crescimento em pesquisas na área de Interface Humano-Computador (HCI). Particularmente na área de Computação Musical, essas tecnologias oferecem a possibilidade de criação de novos Instrumentos Musicais Digitais (DMIs). Entretanto, apesar do grande número de demonstrações de DMIs (presentes em sites de compartilhamento de vídeos), os resultados da avaliação formal destas tecnologias muitas vezes não condizem com o que é apresentado ao público. Diversos trabalhos acadêmicos relatam grandes restrições de algumas dessas tecnologias de interface gestual, entre eles o reconhecimento de nuances gestuais, latência no sistema e ausência de feedback háptico. Estes são obstáculos na construção de um DMI que possa ser utilizado pelo público profissional. Neste contexto, este projeto busca avaliar novas tecnologias de interface gestual para analisar a capacidade de capturar as nuances gestuais visando aprimorar a expressividade musical destes instrumentos e solucionar problemas encontrados em pesquisas anteriores. Em particular, exploramos a ideia de integração de sensores como forma de proporcionar a captura de nuances expressivas a um baixo custo de desenvolvimento. Para testar e aprimorar esta abordagem, foi desenvolvido um DMI que busca simular um instrumento de percussão que integra 3 sensores: Leap Motion©, sensor piezoeléctrico e um sensor de pressão FSR. Tal DMI foi desenvolvido seguindo a filosofia de design iterativo que envolve as etapas de inspiração, investigação, ideação, prototipação e avaliação do artefato. Também seguimos os princípios do design centrado no usuário que procura solução para os problemas de uma determinada área a partir do conhecimento das pessoas que estão inseridas naquele contexto. Os protótipos desenvolvidos foram avaliados de forma quantitativa, investigando a capacidade do sistema de solucionar os problemas encontrados em trabalhos anteriores. Além disso, o instrumento foi apresentado a um músico profissional, de forma a coletar informações complementares sobre a experiência do usuário. Os resultados mostram que a abordagem de integração de múltiplos sensores apresenta um grande potencial (com baixo custo de implementação) para reconhecimento de nuances de expressividade e apresentando baixa latência, que podem contribuir no desenvolvimento de DMIs expressivos. Todavia, novos avanços nessa área ainda podem contribuir para a resolução de todos os problemas levantados durante a análise da literatura. / In recent years, new gestural interface technologies emerged after the release of consumer electronics such as smartphones, tablets and videogame controllers like the Nintendo Wii Remote© and Microsoft Kinect©. The rise of these new interfaces provided the growth in the Human-Computer Interaction (HCI) research field. Particularly in the Computer Music area, those technologies offer the possibility of creating new Digital Music Instruments (DMIs). However, despite the wide number of DMI demonstrations (available at video sharing websites), the findings from the formal evaluation of these technologies are not consistent with what is presented to the public. Several academic research describe the limitations of some of these gestural interface Technologies, including the tracking of gestural nuances, system latency and the lack of haptic feedback which become obstacles in developing a DMI for professional musicians. In that context, this project aims to evaluate new gestural interface technologies to investigate their capabilities to capture gestural nuances in order to enhance their musical expressivity and solve those problems found in previous research. Particularly, we explore the idea of multisensor integration as an approach to achieve gestural nuance tracking at low implementation cost. To test and enhance this approach, a DMI that simulates an acoustic percussion instrument was implemented integrating 3 sensors: the Leap Motion Controller©, a piezoelectric element and a FSR pressure sensor. This DMI was implemented following a philosophy of iterative design which involves the steps of inspiration, investigation, ideation, prototyping and evaluation of the artifact. It was also used a user-centered design approach which follows the principle that the solution of the problems of a certain area emerges from the knowledge of the people inserted in that context. The developed prototypes were evaluated following a quantitative approach, to investigate the system capabilities to solve problems found in previous research. Moreover, the instrument was presented to an professional musician to gather complementary information on the user’s experience. The findings show that the multisensor integration approach presents great potential (with low implementation cost) to capture nuances of expression and providing low latency, that can contribute to the development of expressive DMIs. However, new advances in this field of research can contribute to solve the problems found during the literature review.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-31T21:51:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Adélia Carolina de Andrade Barros.pdf: 665097 bytes, checksum: b0b790ccd11df62aac51b8ebc7d3b501 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-09-17T19:51:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Adélia Carolina de Andrade Barros.pdf: 665097 bytes, checksum: b0b790ccd11df62aac51b8ebc7d3b501 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-17T19:51:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Adélia Carolina de Andrade Barros.pdf: 665097 bytes, checksum: b0b790ccd11df62aac51b8ebc7d3b501 (MD5) Previous issue date: 2008-08-28 / Esta dissertação apresenta um estudo sobre o uso de Sistemas Híbridos para a tarefa de Seleção e Ponderação simultâneas de conjuntos de características. Ela é composto de três partes principais: (1) a apresentação de uma metodologia para lidar com Seleção e Ponderação como um problema de otimização global, (2) descrição do modelo híbrido que integra busca global e local e (3) avaliação das abordagens híbridas propostas. Foram investigadas duas arquiteturas híbridas inteligentes: a primeira delas combina Tabu Search com o algoritmo de busca local Relief e a segunda integra Simulated Annealing com o Relief. Ambas abordagens procuram combinar as principais vantagens dos métodos de otimização global com as dos métodos de convergência local: métodos de otimização são bastante eficientes na busca do espaço global enquanto métodos de convergência fazem uma busca local mais refinada. A metodologia utilizada neste trabalho para representar Seleção e Ponderação como um problema de busca foi proposta por Tahir et al. TAHIR; BOURIDANE; KORUGOLLU (2007). No referido trabalho, o método de busca utilizado foi apenas Tabu Search. O presente trabalho traz a adaptação desta metodologia também para o Simulated Annealing. Os resultados demonstraram que os conjuntos de características otimizados são mais eficientes que aqueles que não passaram por nenhum processo de otimização. Além disto, o modelo híbrido proposto, que faz uso também de otimização local, melhorou ainda mais o desempenho do classificador. As conclusões levaram em consideração não somente a taxa de acerto de classificação, mas também a redução da dimensão do conjunto de características. / This dissertation presents a study about the use of Hybrid Systems for simultaneous Feature Selection and Weighting. It is composed by three main parts: (1) the presentation of a methodology which handles to Selection and Weighting as a global optimization problem, (2) the description of the model composed by global and local searches, (3) the evaluation of the proposed hybrid approaches. Two intelligent hybrid architectures were investigated: the first one combines Tabu Search with the local search algorithm Relief and the second one integrates Simulated Annealing with Relief. Both approaches attempt to combine the main advantages of the global optimization methods with those of the local convergency methods: optimization methods are pretty efficient in the global search space while convergency methods make a more accurate local search. The methodology used in this work to formulate Feature Selection and Weighting as a search problem was proposed by Tahir et al. TAHIR; BOURIDANE; KORUGOLLU (2007). In the referred work, Tabu Search was used as search algorithm. This work brings an adaptation from that methodology for Simulated Annealing. The results evidenced that the features sets optimized were more efficient than those in which any optimization process was applied. Moreover, the proposed hybrid model, which uses also local optimization, improved even more the classifier accuracy. Conclusions consider not only the accuracy rate but also the reduction in feature sets dimension.

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-21T08:56:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nakamiti_GilbertoShigueo_D.pdf: 7528317 bytes, checksum: 169305dea03fa0a98dc876700c4a3b08 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: A inteligência artificial distribuída tem como objetivo a criação de modelos flexíveis para a resolução de problemas através de um conjunto de agentes inteligentes. Cada um dos agentes, embora possuidor de conhecimento incompleto, incerto ou eventualmente inconsistente, deve interagir com seus pares, procurando resolver cooperativamente um problema comum. A teoria dos conjuntos nebulosos tem sido foco de intensa pesquisa, tanto no campo teórico quanto na área de aplicações nos últimos anos. Sua utilização tem se estendido pelos mecanismos de tratamento de incertezas e a flexibilidade que provê aos sistemas. Os sistemas baseados em casos provêem mecanismos que mimetizam características importantes do raciocínio humano na tomada de decisões, utilizando modelos e experiências de decisões anteriores para aplicá-las a situações similares novas. Permitem a tomada de decisões complexas, reaproveitando o esforço computacional anterior. Os algoritmos genéticos constituem-se em uma ferramenta para a resolução de problemas e tomada de decisões em ambientes pouco estruturados. Propiciam adaptação e aumento de desempenho nesses ambientes, evitando máximos ou mínimos locais. Este trabalho decorre da simbiose entre a inteligência artificial distribuída, a teoria dos conjuntos nebulosos, os sistemas baseados em casos e os algoritmos genéticos. Seu objetivo é o de propor uma abordagem única e coesa que apresente características de resolução distribuída de problemas, cooperação, manipulação de incertezas, flexibilidade, utilização de experiências anteriores e adaptação a novas situações. A abordagem proposta, denominada Inteligência Computacional Distribuída, fornece base para o desenvolvimento de um sistema distribuído de controle de tráfego urbano. Vários testes de desempenho são apresentados, comparando-se seus resultados com os de estratégias tradicionais de controle de tráfego urbano / Abstract: Distributed artificial intelligence aims at creating flexible models for problem solving through intelligent agents. Agents have to interact with one another seeking for cooperation, despite their incomplete, uncertain or even inconsistent knowledge. Fuzzy sets theory has been a focus of intense research in the last years, both in the theoretical as well as in the application fields. Its use has spread over for its mechanisms for handling uncertainties and for the flexibility it provides. Case-based systems provides mechanisms to mimic human behavior in decision making through the use of past decisions models in similar situations. They allow complex decision making, re-using previous computational effort. Genetic algorithms are often used for problem solving and decision making in new environments. They lead to adaptation and performance increase, avoiding local maxima or minima. This work constitutes a symbiosis among distributed artificial intelligence, fuzzy sets theory, case-based systems, and genetic algorithms. It aims at introducing an approach that provides distributed problem solving, cooperation, uncertainties handling, flexibility, use of past experiences, and adaptation to new situations. The Distributed Computational lntelligence approach is a basis for the development of a distributed traific control system. Several performance tests are presented, and their results are compared to conventional traific control strategies / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Adriane Maria Brito R. de Carvalho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T21:19:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_SergioMuinhosBarroso_M.pdf: 2073959 bytes, checksum: 569cb45e9ea6c4ef831d95ad96d1eb14 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Nesta dissertação é apresentada a implementação de um tradutor de linguagem Natural (LN) para a linguagem LEGAL, que é uma extensão da linguagem SQL que inclui operadores espaciais e facilidades para a manipulação de campos e objetos geográficos. O objetivo deste trabalho é auxiliar os usuários de um Sistema de Informação Geográfica, não especialistas em computação, na formulação de consultas através da utilização de LN. As vantagens e desvantagens da interação em LN são apresentadas, bem como a funcionalidade de cada módulo constituinte do tradutor: além disso, os problemas lingüísticos e as particularidades que as consultas espaciais possuem e que foram tratadas pelo tradutor são apresentadas. / Abstract: This dissertation presents the implementation of a Translator from Natural Language to LEGAL, which is an extension of the SQL language and which includes spatial operators to manipulate geo-fields and geo-objects. The goal of this dissertation is to help Geographical Information System users, who are not computer experts, on the query formulation, through the use of Natural Language. The advantages and disadvantages of a Natural Language interaction, the Translator's modules, the linguistic problems encountered and the spatial query's particularities are presented. / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2014-09-25T12:25:45Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2009_06.pdf: 1576215 bytes, checksum: 0dd6d68f39c7ff7bb55ea11e9ea11f2b (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-25T12:25:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2009_06.pdf: 1576215 bytes, checksum: 0dd6d68f39c7ff7bb55ea11e9ea11f2b (MD5) Previous issue date: 2009 / Nos últimos anos foram desenvolvidos trabalhos nos quais criou-se um modelo virtual do reator de pesquisa Argonauta, localizado no instituto de Engenharia Nuclear (Brasil), chamado Argonauta Virtual (AV). O AV é um modelo tridimensional onde personagens virtuais (avatares) podem transitar e interagir. Nele é possível fazer simulações de fontes nucleares e doses de radiação. No trabalho mais recente, um sistema de monitoramento em tempo real foi desenvolvido a fim de disponibilizar (através de Ethernet TCP/IP) informações dos detectores de área situados no salão do reator. Estendendo o uso do AV, esse trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema capaz de determinar a dose de radiação no interior do salão do reator para uma dada posição, sob determinada condição operacional. Para tal, um módulo baseado em redes neurais artificiais (RNA) foi desenvolvido e treinado a partir de um conjunto de medidas realizadas no interior do salão do reator. Usando como entrada: i) posição do avatar, ii) Potência do reator e iii) dados de detectores fixados na instalação física, a RNA é capaz de predizer a dose de radiação recebida. A função interpoladora, gerada a partir da RNA, foi inserida nesse ambiente virtual, possibilitando assim a visualização do perfil das radiações e com isso o treinamento de pessoas e funcionários sem expô-los aos seus efeitos. Os resultados obtidos demonstraram o perfil contínuo da radiação e sua inserção em ambiente virtual fazendo com que a medição da dose absorvida pelo personagem se tornasse mais precisa em relação à sua posição. / In the last years, a virtual environment of Argonauta research reactor, sited in the Instituto de Engenharia Nuclear (Brazil), has been developed. Such environment, called here Argonauta Virtual (AV), is a 3D model of the reactor hall, in which virtual people (avatar) can navigate. In AV, simulations of nuclear sources and doses are possible. In a recent work, a real time monitoring system (RTMS) was developed to provide (by means of Ethernet TCP/IP) the information of area detectors situated in the reactor hall. Extending the scope of AV, this work is intended to provide a continuous determination of gamma radiation dose in the reactor hall, based in several monitored parameters. To accomplish that a module based in artificial neural network (ANN) was developed. The ANN module is able to predict gamma radiation doses using as inputs: i) the avatar position (from virtual environment), ii) the reactor power (from RTMS) and iii) information of fixed area detectors (from RTMS). The ANN training data has been obtained by measurements of gamma radiation doses in a mesh of points, with previously defined positions, for different power levels. Through the use of ANN it is possible to estimate, in real time, the dose received by a person at any position in Argonauta reactor hall. Such approach allows tasks simulations and training of people inside the AV system, without exposing them to radiation effects.

Submitted by Marcele Costal de Castro (costalcastro@gmail.com) on 2017-09-19T16:45:56Z No. of bitstreams: 1 ANTÔNIO CARLOS DE ABREU MOL D.pdf: 3379015 bytes, checksum: 0422ecac1a2ccc8500d7f8854e764270 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-19T16:45:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANTÔNIO CARLOS DE ABREU MOL D.pdf: 3379015 bytes, checksum: 0422ecac1a2ccc8500d7f8854e764270 (MD5) Previous issue date: 2002-12 / Esta tese apresenta uma metodologia, baseada em Redes Neurais Artificiais (RNA), para a identificação de transientes a qual permite tanto uma identificação dinâmica quanto a resposta “Não Sei” para eventos desconhecidos. O método usa duas RNA’s. A primeira rede é responsável pela identificação dinâmica, utilizando como entradas um pequeno conjunto (através de uma janela temporal móvel) dos valores recentes das variáveis de estado. A outra rede é utilizada para validar a identificação feita pela primeira através da identificação de cada variável, emitindo assim a resposta “Não Sei” para eventos desconhecidos. No processo de validação foi utilizado um conjunto de 15 acidentes postulados para uma usina nuclear PWR, gerados por simulação computacional e com ruído superposto ao dados. Os resultados obtidos mostraram a capacidade do método em analisar sistemas dinâmicos e emitir resposta “Não Sei” para eventos desconhecidos.

Orientador: Beatriz Mascia Daltrini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-14T01:13:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nakamiti_GilbertoShigueo_M.pdf: 6387517 bytes, checksum: 4536f5aa0e5b778e614506ad04477c7e (MD5) Previous issue date: 1991 / Resumo: Os sistemas Blackboard representam um tipo de arquitetura para resolução de problemas em Inteligência Artificial Distribuída relativamente recente, e caracterizam-se por seu comportamento dinâmico, cooperativo e oportunístico. Este trabalho apresenta o paradigma Blackboard e resultados obtidos nos principais centros de pesquisa do mundo. Este trabalho propoe também o sistema ASTUTO ¿ Arquitetura para a Resolução de Problemas aTravés do Uso de Técnicas de Inteligência Artificial e Oportunismo. ASTUTO é um sistema que segue a filosofia Blackboard, e que propicia o uso desse paradigma para a resolução de problemas em diferentes domínios de aplicação. A abordagem utilizada privilegia a visão que as fontes de conhecimento têm do blackboard e o comportamento do sistema dirigido por eventos, aproximando-se daquilo que entendemos por essência do paradigma. O Modelo Entidade-Relacionamento é utilizado pela primeira vez para o modelamento e implementação da estrutura do blackboard. São propostas e implementadas fontes de conhecimento genéricas para sua manipulação, bem como o mecanismo de controle, heurísticas e o processo de reconfiguração do sistema / Abstract: Blackboard Systems are a relatively recent problem-solving framework in Distributed Artificial Intelligence. They are well-known for their cooperative, opportunistic, dynamic behavior. This work presents the Blackboard paradigm and a survey of world research results. This work also proposes ASTUTO - Archi tecture for Problem Solving Through the Use of Artificial Intelligence Techniques and Opportunism. ASTUTO follows the Blackboard paradigm, and permits its use for problem-solving in different application domains. Its approach favors the knowledge sources' view of the blackboard, and an event-driven behavior, getting close to what we understand as the paradigm essence. The Enti ty-Relationship Model is for the first time used to model and implement the blackboard structure. Generic knowledge sources are proposed and implemented for the blackboard handling, as well as the control mechanism, heuristics and the system reconfiguration process / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-04-22T19:31:30Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE André Câmara Alves do Nascimentos.pdf: 4823168 bytes, checksum: 2c30ae331ec29f390824052ea069109b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-22T19:31:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE André Câmara Alves do Nascimentos.pdf: 4823168 bytes, checksum: 2c30ae331ec29f390824052ea069109b (MD5) Previous issue date: 2015-11-09 / CAPES / Redes droga-proteína têm recebido bastante atenção nos últimos anos, dada sua relevância para a inovação farmacêutica e produção de novos fármacos. Muitas abordagens in silico distintas para predição de interações droga-proteína têm sido propostas, muitas das quais baseadas em uma classe particular de métodos de aprendizagem de máquina chamada de métodos de kernel. Estes algoritmos de classificação de padrões são capazes de incorporar conhecimento prévio na forma de funções de similaridade, i.e., um kernel, e têm tido sucesso em diversos problemas de aprendizagem supervisionada. A seleção da função de kernel adequada e seus respectivos parâmetros pode ter grande influência no desempenho do classificador construído. Recentemente, a aprendizagem de múltiplos kernels (Multiple Kernel Learning - MKL) tem sido introduzida para solucionar este problema, permitindo a utilização de múltiplos kernels, ao invés de considerar apenas um kernel para uma dada tarefa. A principal motivação para tal abordagem é similar a considerada na combinação de múltiplos classificadores: ao invés de restringir-se a um único kernel, é preferível utilizar um conjunto de kernels distintos, e deixar que um algoritmo selecione os melhores, ou sua respectiva combinação. Abordagens MKL também podem ser vistas como uma estratégia de integração de dados. Apesar dos avanços técnicos nos últimos anos, as abordagens propostas anteriormente não são capazes de lidar com os grandes espaços de interação entre drogas e proteínas e integrar múltiplas fontes de informação simultaneamente. Neste trabalho, é proposto um método de aprendizagem de múltiplos kernels para a combinação não esparsa de kernels na predição de interações em redes droga-proteína. O método proposto permite a integração de múltiplas fontes heterogêneas de informação para a identificação de novas interações, e também pode ser aplicado em redes de tamanhos arbitrários. Além disso, o método proposto pode também selecionar automaticamente os kernels mais relevantes, retornando pesos que indiquem a sua importância na predição de interações droga-proteína na rede em questão. A análise empírica em quatro bases de dados, utilizando vinte kernels distintos indicou que o método proposto obteve desempenho comparável ou superior a todos os métodos avaliados. Ademais, os pesos associados aos kernels analisados refletiram a qualidade preditiva obtida por cada kernel em experimentos exaustivos para cada par de kernels, um indicativo do sucesso do método em identificar automaticamente fontes de informação biológica relevantes. Nossas análises demonstraram que a estratégia de integração de dados é capaz de melhorar a qualidade das interações preditas, e pode acelerar a identificação de novas interações, bem como identificar informações relevantes para a tarefa. / Drug-target networks are receiving a lot of attention in late years, given its relevance for pharmaceutical innovation and drug lead discovery. Many different in silico approaches for the identification of new drug-target interactions have been proposed, many of them based on a particular class of machine learning algorithms called kernel methods. These pattern classification algorithms are able to incorporate previous knowledge in the form of similarity functions, i.e., a kernel, and it has been successful in a wide range of supervised learning problems. The selection of the right kernel function and its respective parameters can have a large influence on the performance of the classifier. Recently, Multiple Kernel Learning algorithms have been introduced to address this problem, enabling one to use multiple kernels instead of a single one for a given task. The main motivation for such approach is similar to the one considered in ensemble methods: instead of being restricted to only one kernel, it is preferrable to use a set of distinct kernels, and let the algorithm choose the best ones, or its combination. The MKL approach can also be seen as a data integration strategy. Despite technical advances in the latest years, previous approaches are not able to cope with large drug-target interaction spaces and integrate multiple sources of biological information simultaneously. In this work, we propose a new multiple kernel learning algorithm for the non-sparse combination of kernels in bipartite link prediction on drug-target networks. This method allows the integration of multiple heterogeneous information sources for the identification of new interactions, and can also work with networks of arbitrary size. Moreover, our method can also automatically select the more relevant kernels, returning weights indicating their importance in the drug-target prediction at hand. Empirical analysis on four data sets, using twenty distinct kernels indicates that our method has higher or comparable predictive performance than all evaluated methods. Moreover, the predicted weights reflect the predictive quality of each kernel on exhaustive pairwise experiments, which indicates the success of the method to automatically indicate relevant biological information sources. Our analysis show that the proposed data integration strategy is able to improve the quality of the predicted interactions, and can speed up the identification of new drug-target interactions as well as identify relevant information for the task

Orientador : Celso Pascoli Bottura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-13T21:50:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Munaro_CelsoJose_M.pdf: 8111619 bytes, checksum: baafcdb15d647fc25a1308368c6bea61 (MD5) Previous issue date: 1990 / Resumo: Neste trabalho são pesquisados métodos de agregação modal e separação temporal para derivar modelos de ordem reduzida. Também são pesquisadas técnicas de controle discreto por realimentação de controle discreto por realimentação de estados e de saídas. Propõe-se e utiliza-se a decomposição de Schur para obter algorítimos de redução de ordem e de controle numericamente mais estáveis e eficientes. Exploram-se a obtenção de modelos de ordem reduzida por agregação bem como de controles por realimentação de estados para modelos de via Express. São aplicados os métodos de redução de ordem por separação temporal e de controle por realimentação de saídas a um modelo de sistema de potência / Abstract: In this work methods of aggregation and time-separation to derive reduced oder models are researched. Technics of discrete control by state and output feedback are researched too. The Schur decomposition is proposed and used to obtain numerically more stable and efficient algorithms for oder reduction and control. The obtainment of reduced oder models os different oders by aggegation and state feedback controls for freeway models are exploited. To a power system model oder reduction by time-separation and control by output feedback are made / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica