Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-10-26T15:58:59Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 447707 bytes, checksum: 66b1d7d8c5485f56036f54daad6f8de5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-26T15:58:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 447707 bytes, checksum: 66b1d7d8c5485f56036f54daad6f8de5 (MD5) Previous issue date: 2017-07-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A caracterização de atributos relacionados à qualidade nutricional de acessos de tomateiro presente em bancos de germoplasma é fundamental para a identificação de possíveis genitores que poderão ser usados em programas de melhoramento genético da cultura. Objetivou-se caracterizar acessos de S. lycopersicum provenientes do banco de germoplasma de hortaliças da Universidade Federal de Viçosa e determinar a diversidade genética entre os mesmos considerando atributos relacionados à qualidade nutricional dos frutos. O estudo foi realizado na Universidade Federal de Viçosa-Campus Rio Paranaíba, em dois cultivos (outono-inverno e primavera-verão). Os tratamentos foram 21 acessos de tomateiro do BGH-UFV, o híbrido Débora Plus e a cultivar Santa Clara. Os atributos avaliados foram: pH, sólidos solúveis (SS), acidez titulável (AT), relação entre SS e AT, ácido ascórbico, licopeno, carotenoides totais, peso médio de frutos, teor de água nos frutos, Ca, Mg, Na e K. Os dados foram submetidos à análise de variância, à distância euclidiana e de Mahalanobis (diversidade genética) e de agrupamento pelos métodos de UPGMA e Tocher. Todos os tratamentos apresentaram diferença estatística para todos os atributos avaliados. O agrupamento dos acessos de tomateiro pelo método de Tocher formou sete grupos para o cultivo de outono-inverno e cinco grupos para o cultivo de primavera-verão. Conclui-se que os acessos de tomateiro do BGH-UFV apresentam diversidade genética em estudo dos atributos relacionados à qualidade nutricional dos frutos. Os acessos 2064 (4), 985 (5) e 83 (17) podem ser usados como genitores em programas de melhoramento da cultura por apresentarem características semelhantes ao híbrido Débora Plus quando cultivados no período de outono inverno. / The characterization of attributes related to nutritional quality of tomato accessions present in germplasm banks is essential to the identification of possible genitors which could be used in genetical enhancement programs of the crop. The aim of this study was to characterize the S. lycopersicum accessions from the vegetables germplasm bank at Federal University of Viçosa and determine the genetic diversity among them considering attributes related to nutritional fruit quality. The study was conducted at Federal University of Viçosa - Rio Paranaíba Campus, in two cultivations (autumn-winter and spring-summer). The treatments used were 21 tomato accessions from BGH-UFV, Débora Plus hybrid and the Santa Clara cultivar. Were evaluated the following attributes: pH, soluble solids (SS), titratable acidity (TA), relation between SS and TA, ascorbic acid, lycopene, total carotenoids, fruit average weight, fruit water content, Ca, Mg, Na and K. The data were submitted to variance analysis, Euclidean and Mahalanobis (genetic diversity) distance, UPGMA and Tocher grouping methods. All treatments presented significantly statistical difference to all evaluated attributes. The tomato accessions grouping by Tocher method formed seven groups to the autumn-winter cultivation and five groups to the spring- summer cultivation. It was concluded that the tomato accessions from BGH-UFV presented genetic diversity in the attributes study related to the nutritional fruits quality. The 2064 (4), 985 (5) and 83 (17) accessions might be used as genitors in genetical enhancement programs of the crop for presenting similar characteristics to the Débora Plus hybrid when cultivated in the autumn-winter period. / Não foi localizado o currículo lattes do autor.

Person re-identification (Re-ID) has become an intense research area in recent years. The main goal of this topic is to recognize and match individuals over time at the same or different locations. This task is challenging due to the variation of illumination, viewpoints, pedestrians’ appearance and partial occlusion. Previous works mainly focus on finding robust features and metric learning. Many metric learning methods convert the Re-ID problem to a matrix decomposition problem by Fisher discriminant analysis (FDA). Mahalanobis distance metric learning is a popular method to measure similarity; however, since directly extracted descriptors usually have high dimensionality, it’s intractable to learn a high-dimensional semi-positive definite (SPD) matrix. Dimensionality reduction is used to project high-dimensional descriptors to a lower-dimensional space while preserving those discriminative information. In this paper, the kernel Fisher discriminant analysis (KLFDA) [38] is used to reduce dimensionality given that kernelization method can greatly improve Re-ID performance for nonlinearity. Inspired by [47], an SPD matrix is then learned on lower-dimensional descriptors based on the limitation that the maximum intraclass distance is at least one unit smaller than the minimum interclass distance. This method is proved to have excellent performance compared with other advanced metric learning.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:30:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2387526 bytes, checksum: 1c1a1ee21f9822c506e9add7896843e9 (MD5) Previous issue date: 2009-07-29 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The existence of global climate change caused by anthropogenic impacts and the importance of predicting its biological effects have revived the interest in understanding abundance and distribution determining factors. Several methods that allow the creation of climate based ecological niche models can be used to predict species potential distribution and the effects that climate change can have over distributional areas. Building such models can help the understanding on how climate can determine species distributions, as well as indicating pest infestation risk areas. Chlosyne lacinia caterpillars are a major sunflower (Helianthus annuus) pest on Brazil, and its attacks at 50 and 70 days old plants can reduce the productivity up to 80%. This work aimed at areas with suitable climate for the current and future potential occurrence of C. lacinia and its subspecies at the American continent, and for sunflower culture in Brazil. The models were created using Mahalanobis distance and Maximum Entropy (Maxent) methods, for C. lacinia and the subspecies C. l. adjutrix, C. l. crocale, C. l. lacinia and C. l. saundersii. According to AUC (area under the sensibility versus specificity curve) values, model performance were great, which explains the similarity of results from both methods. The results showed that it is possible that the whole species distribution may not be altered by climate changes, but the intra-specific variation will be largely affected. C. l. saundersii distribution is expected to shrink and be isolated, and C. l. adjutrix can loose all suitable areas. However, hese results can be affected by the gene flow between subspecies. The areas with suitable climates for sunflower culture in Brazil are expected descrease, although it is possible that genetic improvement efforts can surpass climatic limitations, allowing the occupancy of areas not predicted by the modeling, and avoiding the effect of the pest. Even though distribution modeling methods are seldom used for pest distribution predictions, its usage proved to be an interesting method for obtaining information about the species and the intra-specific variation. / A existência de alterações climáticas globais como conseqüência de impactos antropogênicos e a importância de prever seus efeitos biológicos reavivaram o interesse em compreender os fatores que determinam a abundância e a distribuição dos organismos. Existem vários métodos que permitem a criação de modelos de nicho ecológico baseados em clima, que podem ser usados para prever a distribuição potencial de espécies e os potenciais efeitos de mudanças climáticas em sua área de distribuição. A construção destes tipos de modelos pode auxiliar a compreender como o clima pode controlar a distribuição das espécies, como também indicar áreas de risco para a infestação de pragas. Lagartas de Chlosyne lacinia, no Brasil, são uma das principais pragas de girassol, Helianthus annuus, e o seu ataque aos 50 e 70 dias de idade das plantas reduz a produtividade em até 80%. O objetivo desse trabalho foi determinar as áreas com clima favorável para a ocorrência potencial atual e futura de C. lacinia e de suas subespécies no continente americano, e para a plantação de girassol no Brasil. Os modelos foram criados utilizando-se os métodos de distância de Mahalanobis e Maximum Entropy (Maxent), para a distribuição da espécie C. lacinia, e das subespécies C. l. adjutrix, C. l. crocale, C. l. lacinia e C. l. saundersii. De acordo com os valores de AUC (área sob a curva de sensibilidade versus especificidade) os modelos foram bastante satisfatórios, o que também justifica a semelhança na distribuição das espécies entre ambos os modelos. Os resultados mostram que é possível que a distribuição de uma espécie não se altere como função das mudanças climáticas, mas que a variação intra-específica seja largamente afetada. A subespécie C. l. saundersii apresenta uma possível diminuição da áreas de distribuição potencial e um isolamento geográfico, enquanto a subespécie C. l. adjutrix, futuramente, não apresentará áreas de adeqüabilidade. No entanto, esses resultados podem ser alterados devido ao fluxo gênico existente na espécie. As áreas de clima adequados para a plantação de girassol no Brasil devem sofrer uma diminuição, embora os esforços na realização de melhoramento genético nessa cultura possa transpor as limitações climáticas, fazendo com que haja plantações em áreas não previstas pelos modelos e a diminuição do efeito da praga na cultura. Embora esses métodos não sejam muito utilizados para a predição de áreas adequadas para pragas, o uso de modelos de distribuição mostrou-se uma ferramenta interessante para a obtenção de dados sobre a espécie e de variações intra-específicas.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:36:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_Diss_Jonas_Francisco_Egewarth.pdf: 723125 bytes, checksum: 682d564ae8329cf87ce6675a399a243d (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present study was conducted to evaluate the genetic diversity through quantitative and qualitative morphological characteristics in cassava cultivars used by farmers in western region of Paraná State. For both 24 cassava genotypes were collected, and they are subjected to experimental testing conducted in the municipality of Marechal Candido Rondon in the agricultural year 2012/2013. The field trial was implemented following the randomized complete block design with three replications in area situated 24 33 ' south latitude and 54 31' west longitude, and altitude of 420 m. The genetic diversity was performed with the qualitative characters (21 descriptors) and then quantitative (9 descriptors). After tabulating the data was performed obtaining the Euclidean distance matrix for the qualitative and quantitative characteristics for the Mahalanobis and then made up the clustering structure by Tocher methods, UPGMA and nearest neighbor for each array away, with the data quality characteristics also employed the method of Tocher optimization. For qualitative characteristics was found that genotypes Fécula Branca, Cascuda 6, Baianinha 2 and 3 were different from other genotypes of their varieties, existing variability among these varieties or specimens, these examples do not correspond to their respective manifolds. Genotypes Vermelha Uma Rama 1 and 2 were split in all methods, demonstrating that they have inter-variability, evaluated for quality characteristics, not being from the same genetic material. With the data of quantitative traits was found that the genotype of Fécula Branca 3 was different from the other genotypes of the same nomenclature. The other genotypes fécula branca presented in the same group, along with the genotypes of husky. Genotypes Vermelha Uma Rama 1 and 2 were split in all methods, demonstrating that they possess variability among themselves, the set of traits. The Baianinha 1 genotype was different from Baianinha genotypes 2 and 3, showing the existence of variation between them for traits / O presente trabalho foi conduzido para avaliar a diversidade genética através de características morfológicas quantitativas e qualitativas em cultivares de mandioca utilizadas por agricultores da região Oeste do Estado do Paraná. Para tanto foram coletados 24 genótipos de mandioca, sendo os mesmos submetidos a um ensaio experimental conduzido no município de Marechal Cândido Rondon, no ano agrícola 2012/2013. O ensaio de campo foi implantado seguindo o delineamento de blocos ao acaso com três repetições em área situada a 24o 33 de latitude Sul e 54o 31 de longitude Oeste, tendo altitude média de 420 m. A avaliação da diversidade genética foi realizada com os caracteres qualitativos (21 descritores) e depois com os quantitativos (9 descritores). Após a tabulação dos dados realizou-se a obtenção da matriz de distância euclidiana para as características qualitativas e de Mahalanobis para os quantitativos e, em seguida, realizou-se o agrupamento dos genótipos pelos métodos de Tocher, UPGMA e Vizinho mais próximo para cada matriz de distância, com os dados das características qualitativas também empregou-se o método de Otimização de Tocher. Pelas características qualitativas se verificou que os genótipos de Fécula Branca 6, Cascuda 3 e Baianinha 2 foram diferentes dos demais genótipos de suas variedades, existindo variabilidade dentre os exemplares destas variedades ou ainda, estes não correspondem a exemplares de suas respectivas variedades. Os genótipos Vermelha Uma Rama 1 e 2 foram agrupados separadamente em todos os métodos, evidenciando que os mesmos possuem variabilidade entre si, para as características qualitativas avaliadas, não sendo pertencentes ao mesmo material genético. Com os dados das características quantitativas se verificou que o genótipo de Fécula Branca 3, foi diferente dos demais genótipos de mesma nomenclatura. Os demais genótipos de fécula branca se apresentaram no mesmo grupo, juntamente aos genótipos de cascuda. Os genótipos Vermelha Uma Rama 1 e 2 foram agrupados separadamente em todos os métodos, evidenciando que os mesmos possuem variabilidade entre si, para o conjunto de características avaliadas. O genótipo Baianinha 1 foi diferente dos genótipos Baianinha 2 e 3, evidenciando a existência de variação entre os mesmos para as características avaliadas

Classification approaches are used in many areas in order to identify or estimate classes, which different observations belong to. The classification approach, Mahalanobis Taguchi System (MTS) is analyzed and further improved for multi-class classification problems under the scope of this thesis study. MTS tries to explore significant variables and classify a new observation based on its Mahalanobis distance (MD). In this study, first, sample size problems, which are encountered mostly in small data sets, and multicollinearity problems, which constitute some limitations of MTS, are analyzed and a re-sampling approach is explored as a solution. Our re-sampling approach, which only works for data sets with two classes, is a combination of over-sampling and under-sampling. Over-sampling is based on SMOTE, which generates the synthetic observations between the nearest neighbors of observations in the minority class. In addition, MTS models are used to test the performance of several re-sampling parameters, for which the most appropriate values are sought specific to each case. In the second part, multi-class classification methods with MTS are developed. An algorithm, namely Feature Weighted Multi-class MTS-I (FWMMTS-I), is inspired by the descent feature weighted MD. It relaxes adding up of the MDs for variables equally. This provides representations of noisy variables with weights close to zero so that they do not mask the other variables. As a second multi-class classification algorithm, the original MTS method is extended to multi-class problems, which is called Multi-class MTS (MMTS). In addition, a comparable approach to that of Su and Hsiao (2009), which also considers weights of variables, is studied with a modification in MD calculation. It is named as Feature Weighted Multi-class MTS-II (FWMMTS-II). The methods are compared on eight different multi-class data sets using a 5-fold stratified cross validation approach. Results show that FWMMTS-I is as accurate as MMTS, and they are better than FWMMTS-II. Interestingly, the Mahalanobis Distance Classifier (MDC) using all the variables directly in the classification model has performed equally well on the studied data sets.

Made available in DSpace on 2016-08-12T19:18:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOSE TORRES FILHO 1.pdf: 620350 bytes, checksum: 5d57dd93c02e89a8a21b02484976d4cb (MD5) Previous issue date: 2008-09-16 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The objectives of the present work were to characterize melon plant accessions collected in small farms of the Brazilian Northeast, to select traits for the grouping of accessions and cultivars of melon, to investigate the effects of the genotype x environment interaction and the environment on the grouping of accessions and cultivars and to verify the association between genetic divergence and heterosis in melon of the type Honey Dew. Two experiments were carried out to characterize and to form groups of melon accessionscollected in Northeast Brazil and another experiment was conducted to evaluate seven lines of the type Honey Dew and your hybrids. The experiments werelaid out in randomized complete blocks design with two, two and three replications, respectively. Great variation was observed among the melon accessions for all the descriptors, especially in the fruit descriptors. Variation was verified among and within botanical groups, mainly in the group Cantalupensis. Generally speaking, the accessions were prolific and productives, with fruits of intermediate to big size, with lower pulp firmness and content of soluble solids. The descriptors discard was necessary to eliminate the colinearity in the residual variance-covariance matrix. The discard of the descriptors and the grouping of the accessions were dependent of the evaluation conditions, mainly due to the year effects and the interaction accessions x years. The discarded descriptors in the evaluation were: fruit diameter and fruit mass in 2006; fruit lengthwise diameter, fruit mass and production in 2007; and weight of 100 seeds, fruit production and lengthwise diameter in the 2006-2007 joint analysis. The joint analyses, with and without discard, provided similar groupings, allowing the obtaining of five groups and discrimination between accessions and commercial cultivars. The genetic divergence was not correlated with any parameter for all the evaluated traits / Os objetivos do presente trabalho foram caracterizar acessos de meloeiro coletados em áreas de pequenos agricultores do Nordeste brasileiro, selecionar descritores para o agrupamento de acessos e cultivares, investigar os efeitos da interação genótipo x ambiente sobre o agrupamento de acessos e cultivares e verificar a associação entre divergência genética e heterose em meloeiro do tipo Honey Dew. Foram conduzidos dois experimentos para caracterizar e agrupar acessos de meloeiro coletados no Nordeste brasileiro e um terceiro experimento de avaliação de sete linhagens do tipo Honey Dew e seus híbridos. Os experimentos foram conduzidos em blocos casualizados com duas, duas e três repetições, respectivamente. Observou-se grande variação entre os acessos para todos os descritores, em especial nos descritores de fruto. Constatou-se variação entre e dentro dos grupos botânicos estudados, principalmente no grupo Cantalupensis. De um modo geral, os acessos foram prolíficos, produtivos, com frutos de tamanho intermediário a grandes, com baixa firmeza da polpa e baixo teor de sólidos solúveis. O descarte de descritores foi necessário para eliminar os problemas de colinearidade na matriz de variânciacovariância residual. O descarte dos descritores e o agrupamento dos acessos foram das condições de avaliação, principalmente devido aos efeitos de ano e da interação acessos x anos. Os descritores descartados na avaliação foram diâmetro do fruto (DF) e peso do fruto (PF), em 2006; diâmetro longitudinal (DL), peso do fruto (PF) e produção (PR), em 2007; e peso de cem sementes (PS), produção (PR) e diâmetro longitudinal (DL) na avaliação conjunta 2006-2007. As análises conjuntas, com e sem descarte, proporcionaram agrupamentos semelhantes, permitindo a obtenção de cinco grupos e a discriminação entre acessos e materiais comerciais. A divergência genética não se correlacionou com a heterose para todas as características avaliadas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed to verify whether there is genetic variability regarding nutritional and productivity characters of grains among cultivars of early cycle, very early cycle and transgenic maize and whether variability exists, discuss the differences among the cultivars, in order to select cultivars for crossing. It was used data of three experiments conducted during the harvest 2009/2010, at the experimental area of the Plant Science Department of the Federal University of Santa Maria. During these experiments were analyzed 76 maize cultivars, being 36 of early cycle, 22 of very early cycle and 18 of transgenic cultivar. In each experiment, after the harvest, in each of the three replicates of each cultivar, it was measured the following variables: grain productivity, crude protein, lysine, methionine, cysteine, threonine, tryptophan, valine, isoleucine, leucine, phenylalanine, histidine, arginine, ethere extract, starch and amylose in percentage of crude material. For each experiment, it was made an analysis of variance of each variable, according to a randomized block design. The averages of cultivars were compared by using Scott-Knott test. For each experiment was used the cluster analysis. Initially, discarding of variables was done in three steps: 1) Removal of variables without significant importance for the cultivar (F test of ANOVA), 2) Removal of variables that increase multicollinearity in the correlation matrix among the variablesand 3) Removal of variables by main components analysis. With the remaining variables was determined the Mahalanobis distance matrix (D2) and the cultivar clustering was done by using UPGMA method. Posteriorly, it was built a dendogram and calculated the cophenetic correlation coefficient. In order to test the hypothesis of differences among the average profile, for each experiment, it was calculated the evaluation of multivariate analysis of variance. There is variability among the early cycle, very early cycle and transgenic cultivars regarding grain productivity and nutritional characters in maize. Except starch which showed no variability in early cycle cultivar and transgenic cultivar, and methionine variables for transgenic cultivars. Based on variables grain productivity, crude protein and amylose, three groups were formed for early maturity cultivars, three groups for veryearly cycle cultivars and two groups for transgenic cultivars. / O presente trabalho teve como objetivos, verificar se há variabilidade genética, em relação aos caracteres nutricionais e à produtividade de grãos, entre as cultivares de ciclo precoce, de ciclo superprecoce e transgênicas de milho, e, existindo variabilidade, avaliar a divergência genética entre as cultivares com a finalidade de selecionar cultivares para cruzamentos. Foram utilizados os dados de três experimentos conduzidos na safra agrícola 2009/2010, na área experimental do Departamento de Fitotecnia, da Universidade Federal de Santa Maria. Nesses experimentos, foram avaliadas 76 cultivares de milho, sendo 36 de ciclo precoce, 22 de ciclo superprecoce e 18 cultivares transgênicas. Em cada experimento, após a colheita, em cada uma das três repetições de cada cultivar, foram mensuradas as seguintes variáveis: produtividade de grãos, proteína bruta, lisina, metionina, cisteina, treonina, triptofano, valina, isoleucina, leucina, fenilalanina, histidina, arginina, extrato etéreo, amido e amilose em porcentagem da matéria bruta (%MB). Para cada experimento, foi realizada a análise de variância de cada variável, conforme o modelo matemático de blocos ao acaso. As médias das cultivares foram comparadas por meio do teste de Scott-Knott. Para cada experimento foi realizada a análise de agrupamento. Para isso, inicialmente foi feito o descarte de variáveis em três etapas: 1) retirada de variáveis sem efeito significativo para cultivar (teste F da ANOVA); 2) retirada de variáveis causadoras de multicolinearidade na matriz de correlação entre as variáveis e; 3) descarte de variáveis por meio da análise de componentes principais. Após, com as variáveis que permaneceram. Com as variáveis que permaneceram foi determinada a matriz de distância de Mahalanobis (D2) e o agrupamento das cultivares foi realizado por meio do método UPGMA. Posteriormente, foi construído um dendrograma e calculado o coeficiente de correlação cofenética (CCC). Para testar a hipótese da diferença entre os perfis de médias de cada grupo, para cada experimento, foi realizada a análise de variância multivariada. Há variabilidade entre as cultivares de ciclo precoce, de ciclo superprecoce e cultivares transgênicas em relação à produtividade de grãos e aos caracteres nutricionais de grãos de milho. O amido não apresentou variabilidade em cultivares de ciclo precoce e cultivares transgênicas e a variável metionina para cultivares transgênicas. Com base nas variáveis produtividade de grãos, proteína bruta e amilose, foram formados três grupos para as cultivares de ciclo precoce, três grupos para as cultivares de ciclo superprecoce e dois grupos para as cultivares transgênicas.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-03T17:35:12Z No. of bitstreams: 1 Macio Augusto de Albuquerque.pdf: 1005283 bytes, checksum: b9e55eee4b0b853629358e6b2158ba81 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-03T17:35:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Macio Augusto de Albuquerque.pdf: 1005283 bytes, checksum: b9e55eee4b0b853629358e6b2158ba81 (MD5) Previous issue date: 2005-02-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The main objective of this research was to propose a systematic to the study and interpretation of the stability of methods in cluster analysis through many cluster algorithms in vegetation data. The data set used came from a survey in the Silviculture Forest at Federal University of Viçosa – MG. To perform the cluster analysis the matrices of Mahalanobis distance were estimated based on the original data and by “bootstrap” resampling. Also the methods of single linkageage, complete linkageage, the average of the distances, the centroid, the medium and the Ward were used. For the detection of the association among the methods it was applied the chi-square test. For the various methods of clustering it was obtained a cofenetical correlation. The results of the associations of methods were very similar, indicating, in principle, that any algorithm of cluster studied is stabilized and exist, in fact, groups among the individuals analyzed. However, it was concluded that themethods coincide with themselves, except the methods of centroid and Ward. Also the centroid methods and average when compared to the Ward, respectively, based on the matrices of Mahalanobis starting from the original data set and “bootstrap”. The methodology proposed is promising to the study and interpretation of the stabilityof methods concerning the cluster analysis in vegetation data. / Objetivou-se propor uma sistemática para o estudo e a interpretação da estabilidade dos métodos em análise de agrupamento, através de vários algoritmos de agrupamento em dados de vegetação. Utilizou-se dados provenientes de um levantamento na Mata da Silvicultura, da Universidade Federal de Viçosa-MG. Para análise de agrupamento foram estimadas as matrizes de distância de Mahalanobis com base nos dados originais e via reamostragem “bootstrap” e aplicados os métodos da ligação simples, ligação completa, médias das distâncias, do centróide, da mediana e do Ward. Para a detecção de associação entre os métodos foi aplicado o teste qui-quadrado. Para os diversos métodos de agrupamento foi obtida a correlação cofenética. Os resultados de associação dos métodos foram semelhantes, indicando em princípio que qualquer algoritmo de agrupamento estudado está estabilizado e existem, de fato, grupos entre os indivíduos observados. No entanto, observou-se que os métodos são coincidentes, exceto osmétodos do centróide e Ward e os métodos do centróide e mediana quando comparados com o de Ward, respectivamente, com base nas matrizes de Mahalanobis a partir dos dados originais e “bootstrap”. A sistemática proposta é promissora para o estudo e a interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento em dados de vegetação.

Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T09:37:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carvalho_RignaldoRodrigues_M.pdf: 1849605 bytes, checksum: 07ea5638a2dbfa2227f9a949d4723bbf (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O modelo de medição de Barnett é frequentemente usado para comparar vários instrumentos de medição. é comum assumir que os termos aleatórios têm uma distribuição normal. Entretanto, tal suposição faz a inferência vulnerável a observações atípicas por outro lado distribuições de misturas de escala skew-normal tem sido uma interessante alternativa para produzir estimativas robustas tendo a elegância e simplicidade da teoria da máxima verossimilhança. Nós usamos resultados de Lachos et al. (2008) para obter a estimação dos parâmetros via máxima verossimilhança, baseada no algoritmo EM, o qual rende expressões de forma fechada para as equações no passo M. Em seguida desenvolvemos o método de influência local de Zhu e Lee (2001) para avaliar os aspectos de estimação dos parâmetros sob alguns esquemas de perturbação. Os resultados obtidos são aplicados a conjuntos de dados bastante estudados na literatura, ilustrando a utilidade da metodologia proposta / Abstract: The Barnett measurement model is frequently used to comparing several measuring devices. It is common to assume that the random terms have a normal distribution. However, such assumption makes the inference vulnerable to outlying observations whereas scale mixtures of skew-normal distributions have been an interesting alternative to produce robust estimates keeping the elegancy and simplicity of the maximum likelihood theory. We used results in Lachos et al. (2008) for obtaining parameter estimation via maximum likelihood, based on the EM-algorithm, which yields closed form expressions for the equations in the M-step. Then we developed the local influence method to assessing the robustness aspects of these parameter estimates under some usual perturbation schemes. Results obtained for one real data set are reported, illustrating the usefulness of the proposed methodology / Mestrado / Métodos Estatísticos / Mestre em Estatística

Master of Science / Department of Electrical and Computer Engineering / Christopher L. Lewis / This thesis describes the development of an automated computer vision system that identifies and inventories road signs from imagery acquired from the Kansas Department of Transportation's road profiling system that takes images every 26.4 feet on highways through out the state. Statistical models characterizing the typical size, color, and physical location of signs are used to help identify signs from the imagery. First, two phases of a computationally efficient K-Means clustering algorithm are applied to the images to achieve over-segmentation. The novel second phase ensures over-segmentation without excessive computation. Extremely large and very small segments are rejected. The remaining segments are then classified based on color. Finally, the frame to frame trajectories of sign colored segments are analyzed using triangulation and Bundle adjustment to determine their physical location relative to the road video log system. Objects having the appropriate color, and physical placement are entered into a sign database. To develop the statistical models used for classification, a representative set of images was segmented and manually labeled determining the joint probabilistic models characterizing the color and location typical to that of road signs. Receiver Operating Characteristic curves were generated and analyzed to adjust the thresholds for the class identification. This system was tested and its performance characteristics are presented.