Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-08-31T12:45:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação - Marcondes Ricarte - Biblioteca Central.pdf: 3319680 bytes, checksum: 77eec2a6b32ef702f943780f9e487924 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-31T12:45:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação - Marcondes Ricarte - Biblioteca Central.pdf: 3319680 bytes, checksum: 77eec2a6b32ef702f943780f9e487924 (MD5) Previous issue date: 2016-08-30 / CAPES / Os robôs móveis estão cada vez mais inclusos na sociedade moderna podendo se locomover usando “coordenadas cartográficas”. No entanto, com o intuito de aperfeiçoar a interação homem-robô e a navegação das máquinas nos ambientes, os robôs podem dispor da habilidade de criar um Mapa Semântico realizando Categorização dos Lugares. Este é o nome da área de estudo que busca replicar a habilidade humana de aprender, identificar e inferir os rótulos conceituais dos lugares através de sensores, em geral, câmeras. Esta pesquisa busca realizar a Categorização de Lugares baseada em objetos existentes no ambiente. Os objetos são importantes descritores de informação para ambientes fechados. Desse modo as imagens podem ser representadas por um vetor de frequência de objetos contidos naquele lugar. No entanto, a quantidade de todos possíveis tipos de objetos existentes é alta e os lugares possuem poucos destes, fazendo com que a representação vetorial de um lugar através de objetos contidos nele seja esparsa. Os métodos propostos por este trabalho possuem duas etapas: Redutor de Dimensionalidade e Categorizador. A primeira se baseia em conceitos de Compressão de Sinais, de Aprendizagem Profunda e Mapas Auto-Organizáveis (SOMs), a fim de realizar o pré-processamento dos dados de frequência de objetos para a redução da dimensionalidade e minimização da esparsidade dos dados. Para segunda etapa foi proposto o uso de múltiplos Mapas Auto-Organizáveis Probabilísticos (PSOMs). Os experimentos foram realizados para os métodos propostos por esse trabalho e comparados com o Filtro Bayesiano, existente na literatura para solução desse problema. Os experimentos foram realizados com quatro diferentes bases de dados que variam em ordem crescente de quantidade de amostras e categorias. As taxas de acerto dos métodos propostos demonstraram ser superiores à literatura quando o número de categorias das bases de dados é alta. Os resultados para o Filtro Bayesiano degeneram para as bases com maiores quantidade de categorias, enquanto para os métodos propostos por essa pesquisa as taxas de acerto caem mais lentamente. / Mobile Robots are currently included in modern society routine in which they may move around often using "cartographic coordinates". However, in order to improve human-robot interaction and navigation of the robots in the environment, they can have the ability to create a Semantic Map by Categorization of Places. The computing area of study that searches to replicate the human ability to learn, identify and infer conceptual labels for places through sensor data, in general, cameras is the Place Categorization. These methods aim to categorize places based on existing objects in the environment which constitute important information descriptors for indoors. Thus, each image can be represented by the frequency of the objects present in a particular place. However, the number of all possible types of objects is high and the places do have few of them, hence, the vector representation of the objects in a place is usually sparse. The methods proposed by this dissertation have two stages: Dimensionality reduction and categorization. The first stage relies on Signal Compression concepts, Deep Learning and Self-Organizing Maps (SOMs), aiming at preprocessing the data on object frequencies for dimensionality reduction and minimization of data sparsity. The second stage employs Probabilistic Self-Organizing Maps (PSOMs). The experiments were performed for the two proposed methods and compared with the Bayesian filter previously proposed in the literature. The experiments were performed with four different databases ranging considering different number of samples and categories. The accuracy of the proposed methods was higher than the previous models when the number of categories of the database is high. The results for the Bayesian filter tends to degrade with higher number of categories, so do the proposed methods, however, in a slower rate.

Orientadores: Carlos Roberto de Souza Filho, Michael James Friedel / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-18T08:01:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Iwashita_Fabio_D.pdf: 9120430 bytes, checksum: ed99c3753275c598eb75911e17be7646 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Esta tese de doutorado tem como objetivo aprofundar o conhecimento sobre as relações das propriedades físico-quimicas do solo com a morfometria do relevo, buscando quantificar essas relações para a construção de modelos conceituais e preditivos. Mapas auto-organizáveis e modelos de sistemas de informação geográfica foram utilizados para investigar as relações não lineares associadas ao intemperismo químico e físico, fatores associados a fenômenos hidrológicos e à evolução dos solos. Três estudos de caso são apresentados: o intemperismo químico de solo no estado do Paraná (22 variáveis e 304 amostras), o transporte físico de sedimentos em Poços de Caldas (9 variáveis e 29 amostras), e hidroquímica de aqüíferos na Formação Serra Geral no Estado do Paraná (27 variáveis e 976 amostras). O método combinando simulação estocástica e mineração de dados permitiu explorar as relações entre relevo, granulometria e geoquímica dos solos. Regiões mais elevadas e com morfometria convexa apresentaram alta denudação de elementos móveis (e.g., Ca) e baixa de elementos pouco móveis (e.g., Al). O mesmo padrão foi observado para granulometria de solos, ou seja, alta proporção de areia em áreas altas e convexas da bacia e altos teores de argila, com baixa condutividade hidráulica, em regiões convexas próximas aos canais de drenagem. O comportamento espacial da hidroquímica das águas do aqüífero Serra Geral apontou áreas de potencial conectividade entre aqüíferos, áreas de recarga recente e de alto tempo de residência. Foram construídos modelos preditivos não tendenciosos das propriedades do solo em subsuperfície partindo da premissa de que o intemperismo e a morfometria se relacionam através de um processo duplamente dependente, onde a denudação física e química atua no delineamento do relevo e a morfometria do terreno é um fator que caracteriza as condições físico-químicas do solo / Abstract: This Doctoral thesis aims to explore the relationship between soil physical-chemical properties and relief morphometry, and quantifying these relationships to build conceptual and predictive models. Self-organizing maps and Geographic Information Systems modeling are here used to investigate nonlinear correlations associated with chemical and physical denudation; which are factors connected with hydrological phenomena and soil evolution. Three study cases are presented: soil chemical weathering within the limits of the Parana State, southern Brazil (22 variables and 304 samples), physical transport of sediments in the alkaline intrusive complex of Poços de Caldas, southeastern Brazil (9 variables and 29 samples), and hydrochemistry of Serra Geral aquifers also in the Parana State (27 variables and 976 samples). The method combining stochastic simulation and data mining allows exploring the relationships between topography, soil texture and soil geochemistry. In the Parana State, higher regions and areas with convex morphometry shows, respectively, higher and lower denudation rates of mobile (e.g., Ca) and less mobile (e.g., Al) elements. The same pattern is observed for soil particle size. In this case, high proportion of sand is found in highlands and convex areas inside the basin, and high clay content, with low hydraulic conductivity, occurs in convex regions, near drainage channels. The spatial behavior of the Serra Geral aquifer?s hydrochemistry pointed out to areas with potential connectivity with the Guarani aquifer system, recent recharge areas, and long-standing waters. Predictive, unbiased models are built for soil properties on the premise that weathering and morphology are related through a two-way dependent process, where the physical and chemical denudation delineates the elevations of the land surface, and terrain morphometry is a factor that characterizes the physical-chemical conditions of the soil / Doutorado / Geologia e Recursos Naturais / Doutor em Ciências

Orientadores: Alexandre Campane Vidal, Emilson Pereira Leite / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-19T23:10:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kuroda_MichelleChaves_M.pdf: 6122249 bytes, checksum: a01bbebfadb01e55531df051be7c9e44 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A caracterização de reservatórios é um trabalho complexo, que envolve muitas variáveis com informações em diferentes escalas. Para minimizar incertezas, este trabalho propõe a utilização de redes neurais artificiais, algoritmo computacional inspirado no funcionamento cerebral que mapeia, agrupa e prevê informações a partir de reconhecimento de padrões supervisionados ou não. Neste trabalho foram aplicados dois métodos: Mapas Auto-Organizáveis e Backpropagation. O objetivo da aplicação da ferramenta é o melhor entendimento dos reservatórios estudados, a partir da identificação litológica e previsão de características petrofísicas em dados de poços e a melhoria de visualização sísmica realizada a partir do estudo de multiatributos sísmicos. Através dos resultados é possível delimitar a geometria dos reservatórios possibilitando ajustes e tomadas de decisões que aperfeiçoam o processo de exploração. Com este propósito foram analisados duas áreas de estudo: a bacia de Taubaté localizada na porção leste do estado de São Paulo, que ocupa uma área aproximada de 2400 km², estendendo-se ao longo do Vale do Rio Paraíba, desde Jacareí até a cidade de Cruzeiro; e o campo de Namorado, na bacia de Campos, localizado na parte central norte na zona de acumulação de hidrocarbonetos da Bacia de Campos, a 80 km da costa. Na bacia de Taubaté foram realizados estudos de caracterização de eletrofácies em dados de perfis de poços, posteriormente utilizados no ajuste da análise sísmica das linhas 2D da mesma bacia. No campo de Namorado foram estudadas as fácies reservatório e possíveis reservatórios para identificação e classificação de qualidade, além da predição de permeabilidade nos intervalos de reservatório / Abstract: The reservoir characterization is complex, involving many variables with information on different scales. To minimize uncertainties, this paper proposes the use of artificial neural networks, computational algorithm inspired on the brain function, which maps, groups, and provides information based on supervised pattern recognition or not. In this work we applied two methods: Self-Organizing Maps, and Backpropagation. The purpose of the application of the tool is a better understanding of the reservoirs, by identifying lithologic and predicting of petrophysical characteristics on data from well logs and improving seismic preview done from the multi-attribute seismic study. Through the results it is possible to define the boundaries of reservoirs, allowing adjustments and making decisions that enhance the exploration process. For this purpose we analyzed two study areas: the Taubaté basin located in the southeastern portion of the São Paulo state, encompasses an area of approximately 2400 km², stretching along the Paraíba River Valley, from Jacareí to the Cruzeiro city; and Namorado field in the Campos Basin, located in the central zone of hydrocarbon accumulation in the Campos Basin, 80 km from the coast. In Taubaté basin the studies have been performed on well log characterization, they were used to adjust the seismic analysis of 2D lines in the same basin, through multi-attributes analysis. In Namorado field the facies of reservoir and possible reservoir were studied for identify e classify the rock types, besides to predict the permeability in reservoir intervals / Mestrado / Geologia e Recursos Naturais / Mestre em Geociências

Nesse trabalho os 20 aminoácidos foram classificados, a fim de investigar possíveis aplicações em dispositivos. Como critério de classificação foi utilizada uma propriedade molecular denominada softness químico. A classificação foi feita por uma rede neural artificial denominada Mapa Auto-Organizável. Esse estudo permitiu identificar similaridades entre diferentes grupos químicos presentes em aminoácidos. Os aminoácidos que apresentam grupos hidroxílicos (OH) foram classificados como similares aos aminoácidos alifáticos, que apresentam apenas carbono e hidrogênio em suas cadeias laterais. O aminoácido histidina, que apresenta uma estrutura cíclica do tipo imidazol (C3H4N2), foi classificado como similar aos aminoácidos aromáticos fenilalanina, triptofano e tirosina, que apresentam um anel do tipo fenil (C6H5) em suas estruturas. Por esse motivo foi investigada a relação entre softness e aromaticidade. Este conceito ainda não possui uma definição formal, pois ele se relaciona com diversas propriedades físicas e químicas, por esse fato não pode ser medido experimentalmente ou calculado teoricamente. Nesse trabalho mostra-se o softness como candidato para explicar este conceito, pois se relaciona com diferentes critérios de aromaticidade.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T00:00:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T01:02:10Z : No. of bitstreams: 1 195461.pdf: 9490329 bytes, checksum: 00f10c86414b1996c6324e750d6bebe4 (MD5) / Este trabalho mostra a utilização de uma arquitetura de Rede Neural, conhecida como Redes Auto-organizáveis de Kohonen, no auxílio ao diagnóstico médico usando-se uma abordagem conexionista. Esta topologia de rede possui grande plausibilidade biológica que se auto-organiza através de mecanismos de competição permitindo detectar similaridades entre vários sinais, grupando-os em classes. A hipótese deste trabalho é verificar se esta topologia é plausível para o problema do diagnóstico médico de maneira geral, e comparar os resultados obtidos através da topologia de rede direta. Diversos modelos foram implementados, através de uma série de experiências com uma base de 50 casos de três doenças reumatológicas quais sejam: Espondilite Anquilosante, Artrite Gotosa e Artrite Reumatóide. Na parte 1 usou-se a base amostral como conjunto de treinamento bem como para os testes, foram realizadas três experiências. Na parte 2 dividiu-se a base amostral em duas, a primeira contendo 32 casos e utilizada para treinamento e a segunda com 18 casos e utilizada para teste e validação dos resultados, foram realizadas duas experiências: na experiência 4 treinou-se a rede com 32 casos e testou-se com os 18, ignoraram-se os parâmetros sexo e idade. Na experiência 5 tomou-se primeiramente os 8 primeiros casos dos 32 para treinamento, aumentou-se para 10, depois 12, 14, 16, 18, 20, 26 e por fim 32 casos, para a base de teste utilizaram-se os 18 casos da experiência 1. Consideraram-se todos os parâmetros. Foi possível analisar o aprendizado da rede para padrões que não haviam sido apresentados à priori, bem como a capacidade de generalização para poucos exemplos de treinamento. Ao final foram comparados os resultados com os obtidos através de Rede Neural Direta, sendo observado um bom desempenho das redes de Kohonen quando comparadas com aquela. A Rede de Kohonen conforme a topologia e modelos propostos nesta dissertação mostrou-se capaz de clusterizar os padrões de entrada em classes distintas permitindo ser possível distinguir com clareza os três diagnósticos

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Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-07-27T14:09:42Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Michael dos Santos Durval - 2018.pdf: 12689287 bytes, checksum: a4aa8729f88220ca5e557b61addf7b0a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-07-27T14:35:49Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Michael dos Santos Durval - 2018.pdf: 12689287 bytes, checksum: a4aa8729f88220ca5e557b61addf7b0a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-27T14:35:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Michael dos Santos Durval - 2018.pdf: 12689287 bytes, checksum: a4aa8729f88220ca5e557b61addf7b0a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-07-04 / Structural Health Monitoring (SHM) is a very cost-effective technique to reduce costs, increase life-cycle, and improve the performance of engineering structures. The impedancebased methodology uses the electromechanical behavior of piezoelectric materials (PZTs) to detect structural anomalies and damages. This technique uses high frequencies and excites the local modes, thus providing the monitoring of any change of the structural mechanical impedance in the region of influence of PZT. From the variation of the impedance signals, it can be concluded whether or not there is a damage. Artificial neural networks (RNA) are part of a broad concept called artificial systems. The foundation of neural networks is associated with the functioning of the human brain, which after training has the ability to perform associations. This science has great applicability in the solution of artificial intelligence problems, through the modeling of systems that use connections that make it possible to simulate the human nervous system. This work uses Kohonen’s self-organizing maps (SOM) associated to SHM based on electromechanical impedance for the detection and classification of damages in an aluminum beam. Based on the system under analysis, the network was trained to five different failure and severity positions. Through the neural network model of self-organizing maps, the network provided 30 maps as answers to the training and learning process. With this, it was realized qualitatively based on the concentration of energy of the maps that the grouping and classification of the different conditions of damages in which the engineering structure was submitted, happened with success. In order to establish a quantitative analysis proving the potential of the SOM network, the Hamming distance formula was applied, in which the results confirmed its accuracy. / O Monitoramento de Integridade Estrutural (SHM – Structural Health Monitoring) é uma técnica bem viável para se reduzir custos, aumentar a vida útil e melhorar o desempenho de estruturas de engenharia. A metodologia baseada em impedância usa o comportamento eletromecânico de materiais piezelétricos (PZT) para detectar anomalias e danos estruturais. Esta técnica utiliza altas frequências para excitar os modos locais, proporcionando, assim, o monitoramento de qualquer mudança da impedância mecânica estrutural na região de influência do PZT. A partir da variação dos sinais de impedância pode-se concluir pela existência ou não de um dano. Redes neurais artificiais (RNA) fazem parte de um amplo conceito chamado sistemas artificiais. O fundamento de redes neurais está associado ao funcionamento do cérebro humano, que após treinamento detém a capacidade de realizar associações. Esta ciência tem grande aplicabilidade na solução de problemas de inteligência artificial, através da modelagem de sistemas que usam conexões que possibilitam simular o sistema nervoso humano. Este trabalho utilizou a técnica dos mapas auto-organizáveis (SOMs – Self-Organizing Maps) de Kohonen associado ao SHM baseado na impedância eletromecânica para a detecção e a classificação de danos em uma viga de alumínio. Com base no sistema em análise, treinou-se a rede para cinco posições de falhas e severidades distintas. Por meio do modelo de rede neural dos mapas auto-organizáveis, a rede forneceu 30 mapas como respostas ao processo de treinamento e aprendizagem. Com isto, percebeu-se qualitativamente com base na concentração de energia dos mapas que o agrupamento e classificação das diferentes condições de danos em que a estrutura de engenharia foi submetida, ocorreu com sucesso. Para se estabelecer uma análise quantitativa que comprovasse o potencial da rede SOM, aplicou-se a fórmula da distância de Hamming, nos quais os resultados confirmaram sua precisão.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-12T19:35:36Z No. of bitstreams: 2 Tese Renata Lucia do Rego.pdf: 9069635 bytes, checksum: b1ae50c257ceadf38ef9b992d5d95e82 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T19:35:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese Renata Lucia do Rego.pdf: 9069635 bytes, checksum: b1ae50c257ceadf38ef9b992d5d95e82 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-03-11 / processo de aprendizagem de variedades tem por objetivo recuperar informações sobre uma variedade M não conhecida a partir de um conjunto de pontos L amostrados em M. Neste contexto, sub-complexos da triangulação de Delaunay tem sido utilizados para construir uma aproximação fiel de M a partir de L. Particularmente, provou-se que o complexo Delaunay restrito é uma boa aproximação, tanto topológica quanto geometricamente, de curvas planas ou superfícies no espaço 3D, assumindo que a amostra disponível é suficientemente densa (Amenta e Bern, 1998). Desde então, ela tem sido utilizada por diferentes métodos de reconstrução de superfícies (Amenta et al., 2001; Boissonnat e Oudot, 2006; Dey e Giesen, 2001; Dey e Goswami, 2006, 2003). O aprendizado Hebbiano Competitivo (Competitive Hebbian Learning-CHL) (Martinetz e Schulten, 1994) é um método simples e elegante para aprender a topologia de uma variedade a partir de pontos amostrados, que tem sido amplamente utilizado por variantes do Mapa Auto-organizável com a habilidade de aprender topologias. Martinetz e Schulten (1994) provou que o CHL produz um subconjunto da triangulação de Delaunay. Infelizmente, o CHL só é capaz de produzir grafos, e portanto não pode ser diretamente empregado para produzir malhas de triângulos. Os resultados de Martinetz e Schulten (1994) deram origem a trabalhos relacionados no campo da geometria computacional. Particularmente, De Silva e Carlsson (2004) introduziram o complexo de testemunhas, que pode ser considerado uma aproximação da triangulação Delaunay restrita. O complexo de testemunhas generaliza o grafo de preservação de topologia gerado com o CHL, i.e. ele é um complexo simplicial em vez de um grafo. De Silva e Carlsson (2004) também apresentou definições relaxadas para centros Delaunay e testemunhas. E Boissonnat et al. (2011) mostrou que, sob determinadas condições, o complexo Delaunay relaxado é equivalente ao complexo Delaunay restrito. Neste contexto, investigamos a capacidade dos Mapas Auto-organizáveis com estrutura variante no tempo na solução do problema de reconstrução de superfícies. Em seguida, desenvolvemos algoritmos baseados em aprendizado para reconstrução de superfícies a partir de nuvens de pontos não estruturados, que consistem de Mapas Autoorganizáveis combinando métodos de aprendizado para selecionar os vértices da malha, e métodos de aprendizado de topologia para geração de complexos simpliciais. Basicamente os métodos de aprendizado de topologia introduzidos nesta tese são variantes do CHL inspirados no complexo de testemunhas e no complexo Delaunay relaxado, com a adição de algumas heurísticas para tratar problemas observados em situações práticas.Outros aspecto positivos do uso de Mapas Auto-organizáveis para reconstrução de superfícies são a habilidade para lidar com dados ruidosos e para produzir malhas com diferentes resoluções. Os resultados experimentais mostram que as soluções propostas foram capazes de produzir malhas que são boas aproximações das superfícies alvo. Tais malhas foram avaliadas de acordo com diferentes métricas: distância de Hausdorff, distribuição de vizinhança, regularidade dos polígonos, ângulo minimo. Os resultados foram comparados com outros métodos de reconstrução de superfícies para apontar as vantagens e desvantagens das soluções propostas. Na maioria dos casos as soluções propostas apresentaram melhores resultados com respeito às métricas consideradas. Os experimentos também indicam que as soluções propostas são adequadas para reconstrução de variedades em dimensões mais altas.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-02-06T20:30:36Z No. of bitstreams: 2 JOHNE MARCUS JARSKE.pdf: 4669867 bytes, checksum: 194ecf7c6cec64fc3d320518511095f2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-02-22T13:44:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 JOHNE MARCUS JARSKE.pdf: 4669867 bytes, checksum: 194ecf7c6cec64fc3d320518511095f2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-22T13:44:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 JOHNE MARCUS JARSKE.pdf: 4669867 bytes, checksum: 194ecf7c6cec64fc3d320518511095f2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-05-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Despite the improvement in schooling rates pointed by international indicators such as PISA 2012/2015 - Program for International Student Assessment, the education quality in Brazil continues to be very poor, necessitating improvements in practically all aspects assessed by the OECD, which organizes PISA, such as performance in reading and mathematics. This study aims to contribute with techniques that can improve the analysis of educational data and proposes the use of self-organizing maps (SOM) as a tool for exploratory data analysis to support discoveries and diagnoses related to school performance, focusing on the analysis of tests developed to measure the development of cognitive abilities in students. It is hoped that these techniques of analysis can help educational researchers in the preparation of better diagnoses related to student’s cognitive development and to assist in the validation process and normalization of the cognitive tests, thus providing techniques for data visualization, patterns and outliers detection, cluster analysis and searching at hidden information in the data. / Apesar da melhora nos índices de escolarização apontada por indicadores internacionais tais como o PISA 2012/2015 - Programme for International Student Assessment, a qualidade da educação no Brasil continua muito ruim, necessitando de melhorias em praticamente todos os aspectos avaliados pela Organisation for Economic Co-operation and Development - OECD, que organiza o PISA, tais como o desempenho na leitura e no ensino da matemática. Este estudo tem como objetivo contribuir com técnicas que possam aperfeiçoar a análise dos dados educacionais e propõe o uso de mapas auto-organizáveis (SOM) como ferramenta para a análise exploratória de dados no apoio a descobertas e diagnósticos relativos a performance escolar, focando na análise de testes voltados para medir o desenvolvimento das habilidades cognitivas em estudantes. Espera-se que essas técnicas de analise possam auxiliar os pesquisadores da área educacional na elaboração de melhores diagnósticos relativos ao desenvolvimento cognitivo dos estudantes e auxiliar no processo de validação e normalização dos testes cognitivos, provendo, desta forma, técnicas para visualização dos dados, identificação de padrões, identificação de outliers, detecção de agrupamentos e busca por informações ocultas nos dados.