Real-world automated reasoning systems, based on classical logic, face logically inconsistent information, and they must cope with it. It is onerous to develop such systems because classical logic is explosive. Recently, progress has been made towards semantics that deal with logical inconsistency. However, such semantics was never analyzed in the aspect of inconsistency tolerant relational model. In our research work, we use an inconsistency and incompleteness tolerant relational model called "Paraconsistent Relational Model." The paraconsistent relational model is an extension of the ordinary relational model that can store, not only positive information but also negative information. Therefore, a piece of information in the paraconsistent relational model has four truth values: true, false, both, and unknown. However, the paraconsistent relational model cannot represent disjunctive information (disjunctive tuples). We then introduce an extended paraconsistent relational model called disjunctive paraconsistent relational model. By using both the models, we handle inconsistency - similar to the notion of quasi-classic logic or four-valued logic -- in deductive databases (logic programs with no functional symbols). In addition to handling inconsistencies in extended databases, we also apply inconsistent tolerant reasoning technique in semantic web knowledge bases. Specifically, we handle inconsistency assosciated with closed predicates in semantic web. We use again the paraconsistent approach to handle inconsistency. We further extend the same idea to description logic programs (combination of semantic web and logic programs) and introduce dl-relation to represent inconsistency associated with description logic programs.

Em nossa dissertação de mestrado, ESTUDOS SOBRE A LÓGICA PARACONSISTENTE DL E APLICAÇÕES EM DIREITO estávamos interessados na construção de um sistema deôntico paraconsistente a partir de uma lógica dialética e na introdução de operadores de interpretação na lógica clássica. A pesquisa atual pretende ampliar o uso de lógicas deônticas paraconsistentes para formalizações com quantificadores e operador de igualdade e apresentar a lógica DL-DQ=, como uma melhor formalização do que os sistemas input/out e algumas lógicas de proposições normativas. Pretendemos aplicar a lógica DL-DQ= na solução de paradoxos deônticos. / In our masters dissertation, ESTUDOS SOBRE A LÓGICA PARACONSISTENTE DL E APLICAÇÕES EM DIREITO (Studies of Paraconsistent Logic DL and its applications in Law) we focused on establishing a paraconsistent deontic system based on specific dialectical logic and urging in interpretations symbols in classical logic. In this research we try to expand the paraconsistent deontic logic to formal languages with symbols for quantifiers and equality and to develop the logic DL-DQ= which we believe presents a better formalization, compared to two other system called Input\\Output and Normative Propositional Logics. We intend to apply DL-DQ= as tool to solve deontic paradoxes.

O desenvolvimento de sistemas de lógica paraconsistente tem melhorado o nosso poder analítico e aprofundou nossa compreensão dos sistemas de lógicas não-clássicas. Esses sistemas têm possibilitado aplicações em diversas áreas, notadamente em Direito. Embora a lógica clássica seja aceita como um valioso mecanismo para analisar os problemas no domínio dos estudos jurídicos, existem outras abordagens, como o cálculo DL, que contém, em certo sentido, a lógica clássica e, portanto, a teoria dos silogismos, amplamente aceitos no raciocínio jurídico. O objetivo principal da dissertação é apresentar a lógica paraconsistente DL, um sistema desenvolvido por N. da Costa e R. Wolf, baseado no trabalho de McGuill e Parry. Apresentaremos como este sistema pode ser aplicado como uma ferramenta para resolver problemas relacionados com o Direito e de uma formalização de aspectos da hermenêutica. / The development of Paraconsistent logical systems has enhanced our analytical power and deepened our understanding of non-classic logic systems. It also has rendered applications in many fields, notably in Law. Although classical logic is accepted as a valuable mechanism to analyze problems in the realm of legal studies, there are stronger frameworks such as the DL calculus, which encompasses classical logic and therefore the silogism, widely accepted in legal reasoning. My chief aim is to present an overview of the DL paraconsistent calculus, a system developed by da Costa and Wolf, based on the work of McGuill and Parry. I will also show how this system may be applied as a tool in solving problems relating lawlogic and how the formalization of these problems allows for hermeneutical analysis.

O desenvolvimento de sistemas de lógica paraconsistente tem melhorado o nosso poder analítico e aprofundou nossa compreensão dos sistemas de lógicas não-clássicas. Esses sistemas têm possibilitado aplicações em diversas áreas, notadamente em Direito. Embora a lógica clássica seja aceita como um valioso mecanismo para analisar os problemas no domínio dos estudos jurídicos, existem outras abordagens, como o cálculo DL, que contém, em certo sentido, a lógica clássica e, portanto, a teoria dos silogismos, amplamente aceitos no raciocínio jurídico. O objetivo principal da dissertação é apresentar a lógica paraconsistente DL, um sistema desenvolvido por N. da Costa e R. Wolf, baseado no trabalho de McGuill e Parry. Apresentaremos como este sistema pode ser aplicado como uma ferramenta para resolver problemas relacionados com o Direito e de uma formalização de aspectos da hermenêutica. / The development of Paraconsistent logical systems has enhanced our analytical power and deepened our understanding of non-classic logic systems. It also has rendered applications in many fields, notably in Law. Although classical logic is accepted as a valuable mechanism to analyze problems in the realm of legal studies, there are stronger frameworks such as the DL calculus, which encompasses classical logic and therefore the silogism, widely accepted in legal reasoning. My chief aim is to present an overview of the DL paraconsistent calculus, a system developed by da Costa and Wolf, based on the work of McGuill and Parry. I will also show how this system may be applied as a tool in solving problems relating lawlogic and how the formalization of these problems allows for hermeneutical analysis.

Este trabalho de doutorado apresenta duas inovações: a Discriminative Paraconsistent Machine (DPM), que consiste em um novo classificador elaborado com base na lógica paraconsistente anotada (LPA) e a aplicação da DPM para a identificação de patologias na laringe, por meio de exames nos sinais de voz de um locutor. Não há relatos na literatura sobre o uso da LPA para construção de um classificador e sobre suas aplicações para a finalidade proposta. Os resultados obtidos são motivadores, indicando um avanço na área. / This PhD thesis presents two novelties: the Discriminative Paraconsistent Machine (DPM), which is a new classifier built on the basis of the annotated paraconsistent logic (APL), and the applications of DPM to identify larynx pathologies, by inspecting a voice signal. There is neither a comment on literature about the use of APL to built a classifier nor about its applications for the proposed application. The results obtained create motivation, showing a clear progress in the field.

Este trabalho de doutorado apresenta duas inovações: a Discriminative Paraconsistent Machine (DPM), que consiste em um novo classificador elaborado com base na lógica paraconsistente anotada (LPA) e a aplicação da DPM para a identificação de patologias na laringe, por meio de exames nos sinais de voz de um locutor. Não há relatos na literatura sobre o uso da LPA para construção de um classificador e sobre suas aplicações para a finalidade proposta. Os resultados obtidos são motivadores, indicando um avanço na área. / This PhD thesis presents two novelties: the Discriminative Paraconsistent Machine (DPM), which is a new classifier built on the basis of the annotated paraconsistent logic (APL), and the applications of DPM to identify larynx pathologies, by inspecting a voice signal. There is neither a comment on literature about the use of APL to built a classifier nor about its applications for the proposed application. The results obtained create motivation, showing a clear progress in the field.

Com o uso de um conceito ainda não explorado para fins de classificação de dados, baseado em Lógica Paraconsistente Anotada (LPA), este trabalho visa à construção de um sistema inteligente para classificação de gêneros musicais (Music Genre Classification - MGC). Este tema, de caráter emergente na literatura, tem recebido atenção crescente da comunidade científica, tendo em vista a sua grande aplicabilidade, destacando-se o potencial de comercialização de dados multimídia pela Internet, assim como a automatização de inúmeras tarefas de data mining que envolvem sinais musicais. Utilizando uma base de dados composta por amostras de músicas representativas de cada gênero musical, tais como jazz, bolero, bossa nova, forró, salsa e sertanejo, assim como de um classificador discriminativo paraconsistente, uma abordagem supervisionada é proposta para solucionar o problema. O primeiro módulo do sistema realiza a extração de características dos diversos segmentos das músicas com base na análise tempo-frequência associada com as bandas críticas do ouvido humano. Por outro lado, o segundo módulo utiliza o classificador proposto, que deve permitir a manipulação de sinais com características contraditórias de uma maneira mais semelhante àquela realizada pelo cérebro humano. Os resultados, quando comparados com as abordagens pré-existentes para MGC, demonstram a viabilidade do uso da LPA para tal fim. Além disso, caracteriza-se neste trabalho, uma contribuição original ao estado-da-arte no tema, que consiste justamente no uso da LPA para MGC, procedimento para o qual inexiste descrição na literatura até este momento. / By using a new concept, which is based on Paraconsistent Logic (LPA) and has not yet been applied for classification, this work aims at constructing an intelligent system for Music Genre Classification (MGC). This topic, that is emergent in the literature, has received an increasing attention from the scientific community due to its applicability, emphazising both a commercial potential to commercialize multimedia content on the Internet and data mining tasks involving music signals. By adopting a database formed by samples of songs, which represent different styles of music, such as jazz, bolero, bossa nova, forró, salsa and sertanejo, and a discriminative paraconsistent classifier, a supervised procedure is used to solve the problem. The system is divided in two modules. The first extracts features from the music files, based on the concepts of time-frequency analysis and crictical bands of the human ear. On the other hand, the second implements the proposed classifier, which allows an efficient treatment of contradictions in such a way that is more similar to the human brain. The results obtained, when compared with existing approaches used to MGC, demonstrate how LPA is suitable for this purpose. Additionally, this is the original contribution to the state-of-the-art: the use of LPA for MGC, an inexistent approach up to date.

Este trabalho desenvolve um modelo para análise de variáveis craniométricas que utiliza as Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes, assentadas na Lógica Paraconsistente Anotada de dois valores. Tal lógica possui a capacidade de mensurar incerteza, inconsistência e paracompleteza. A Lógica Paraconsitente vem sendo empregada em diversas aplicações sujeitas a estas situações, constituindo nova ferramenta matemática em Inteligência Artificial. O trabalho tem como principal objetivo melhorar o diagnóstico cefalométrico. O modelo desenvolvido recebe as medidas das variáveis craniométricas de um determinado paciente e as compara com as médias das variáveis craniométricas normais de uma amostra da população brasileira. Esta amostra é composta de crianças e adolescentes de ambos os sexos, na faixa etária de 6 a 18 anos, utilizadas neste trabalho como valores de referência de normalidade. A análise cefalométrica aqui proposta consiste em quantificar discrepâncias esqueletais e dentárias sob a Lógica Paraconsistente. O uso das Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes permite agregar ao méto do um fator de incerteza, respeitando o diagnóstico ortodôntico tradicional, e ao mesmo tempo, contextualiza diferentes regiões craniofaciais. O resultado da análise consiste dos graus de discrepância esqueletal, anteroposterior e vertical, e graus de discrepância dentárias, relativas aos incisivos inferiores e superiores. Variáveis craniométricas de 120 pacientes foram processadas pelo modelo proposto e avaliadas por três especialistas em Ortodontia. De acordo com o índice Kappa, houve desde concordância satisfatória até concordância quase perfeita entre o modelo e os especialistas, de acordo com as variáveis consideradas. As opiniões inter-especialista são substancialmente similares às comparações entre os especialistas e o modelo apresentado, o que reflete o potencial do modelo como um sistema especialista. A utilização de técnicas de Inteligência Artificial através da Lógica Paraconsistente, permitiu significante melhora na análise cefalométrica proposta. O modelo apresentado pode ser adaptado a outras amostras ou populações, com a adaptação dos valores de referência iniciais de normalidade. / This work shows the development of an unequal craniometric analysis model, which uses Paraconsistent Neural Network, based upon Paraconsistent Logic with two values. Such logical approach has the capability to handle concepts as uncertainness, inconsistency and paracompleteness. It has been used on diverse applications which present such features, constituting a new mathematical tool in Artificial Intelligence. The presented methodology had as main goal to booster diagnosis in Orthodontics. The developed model processes craniometric measures of a specific person, and compares to the expected means drawn from a Brazilian sample, comprised of children and adolescent individuals, ranging from 6 to 18 year-old, of both genders. The current cephalometric analysis, developed under the approach of Paraconsistent Logic, quantifies skeletal and dental discrepancies. The use of Paraconsistent Neural Network allows aggregating a factor of vagueness, respecting the limits of traditional orthodontic classification. At the same time, it contextualizes variables of different craniofacial regions. The results of the analysis are expressed through degrees of skeletal discrepancies, in the anteroposterior and vertical dimensions, and degrees of dental discrepancies, for the upper and lower incisors. Cephalometric va lues of a sample of 120 patients were processed by the paraconsistent model and analyzed by three specialists in Orthodontics. According to Kappa index, the agreement between the model and the specialists ranged from moderate to almost perfect, according to the variables considered. The inter-observer opinions were substantially similar to the mathematical model, which reflects the potential of the model as a specialist system. The use of Artificial Intelligence methods throughout Paraconsistent Logics, allowed significant improvement in cephalometric assessment. The presented model can be applied in different samples or populations, with adaptation of the degrees of normality as initial references.

Com o uso de um conceito ainda não explorado para fins de classificação de dados, baseado em Lógica Paraconsistente Anotada (LPA), este trabalho visa à construção de um sistema inteligente para classificação de gêneros musicais (Music Genre Classification - MGC). Este tema, de caráter emergente na literatura, tem recebido atenção crescente da comunidade científica, tendo em vista a sua grande aplicabilidade, destacando-se o potencial de comercialização de dados multimídia pela Internet, assim como a automatização de inúmeras tarefas de data mining que envolvem sinais musicais. Utilizando uma base de dados composta por amostras de músicas representativas de cada gênero musical, tais como jazz, bolero, bossa nova, forró, salsa e sertanejo, assim como de um classificador discriminativo paraconsistente, uma abordagem supervisionada é proposta para solucionar o problema. O primeiro módulo do sistema realiza a extração de características dos diversos segmentos das músicas com base na análise tempo-frequência associada com as bandas críticas do ouvido humano. Por outro lado, o segundo módulo utiliza o classificador proposto, que deve permitir a manipulação de sinais com características contraditórias de uma maneira mais semelhante àquela realizada pelo cérebro humano. Os resultados, quando comparados com as abordagens pré-existentes para MGC, demonstram a viabilidade do uso da LPA para tal fim. Além disso, caracteriza-se neste trabalho, uma contribuição original ao estado-da-arte no tema, que consiste justamente no uso da LPA para MGC, procedimento para o qual inexiste descrição na literatura até este momento. / By using a new concept, which is based on Paraconsistent Logic (LPA) and has not yet been applied for classification, this work aims at constructing an intelligent system for Music Genre Classification (MGC). This topic, that is emergent in the literature, has received an increasing attention from the scientific community due to its applicability, emphazising both a commercial potential to commercialize multimedia content on the Internet and data mining tasks involving music signals. By adopting a database formed by samples of songs, which represent different styles of music, such as jazz, bolero, bossa nova, forró, salsa and sertanejo, and a discriminative paraconsistent classifier, a supervised procedure is used to solve the problem. The system is divided in two modules. The first extracts features from the music files, based on the concepts of time-frequency analysis and crictical bands of the human ear. On the other hand, the second implements the proposed classifier, which allows an efficient treatment of contradictions in such a way that is more similar to the human brain. The results obtained, when compared with existing approaches used to MGC, demonstrate how LPA is suitable for this purpose. Additionally, this is the original contribution to the state-of-the-art: the use of LPA for MGC, an inexistent approach up to date.

Este trabalho desenvolve um modelo para análise de variáveis craniométricas que utiliza as Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes, assentadas na Lógica Paraconsistente Anotada de dois valores. Tal lógica possui a capacidade de mensurar incerteza, inconsistência e paracompleteza. A Lógica Paraconsitente vem sendo empregada em diversas aplicações sujeitas a estas situações, constituindo nova ferramenta matemática em Inteligência Artificial. O trabalho tem como principal objetivo melhorar o diagnóstico cefalométrico. O modelo desenvolvido recebe as medidas das variáveis craniométricas de um determinado paciente e as compara com as médias das variáveis craniométricas normais de uma amostra da população brasileira. Esta amostra é composta de crianças e adolescentes de ambos os sexos, na faixa etária de 6 a 18 anos, utilizadas neste trabalho como valores de referência de normalidade. A análise cefalométrica aqui proposta consiste em quantificar discrepâncias esqueletais e dentárias sob a Lógica Paraconsistente. O uso das Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes permite agregar ao méto do um fator de incerteza, respeitando o diagnóstico ortodôntico tradicional, e ao mesmo tempo, contextualiza diferentes regiões craniofaciais. O resultado da análise consiste dos graus de discrepância esqueletal, anteroposterior e vertical, e graus de discrepância dentárias, relativas aos incisivos inferiores e superiores. Variáveis craniométricas de 120 pacientes foram processadas pelo modelo proposto e avaliadas por três especialistas em Ortodontia. De acordo com o índice Kappa, houve desde concordância satisfatória até concordância quase perfeita entre o modelo e os especialistas, de acordo com as variáveis consideradas. As opiniões inter-especialista são substancialmente similares às comparações entre os especialistas e o modelo apresentado, o que reflete o potencial do modelo como um sistema especialista. A utilização de técnicas de Inteligência Artificial através da Lógica Paraconsistente, permitiu significante melhora na análise cefalométrica proposta. O modelo apresentado pode ser adaptado a outras amostras ou populações, com a adaptação dos valores de referência iniciais de normalidade. / This work shows the development of an unequal craniometric analysis model, which uses Paraconsistent Neural Network, based upon Paraconsistent Logic with two values. Such logical approach has the capability to handle concepts as uncertainness, inconsistency and paracompleteness. It has been used on diverse applications which present such features, constituting a new mathematical tool in Artificial Intelligence. The presented methodology had as main goal to booster diagnosis in Orthodontics. The developed model processes craniometric measures of a specific person, and compares to the expected means drawn from a Brazilian sample, comprised of children and adolescent individuals, ranging from 6 to 18 year-old, of both genders. The current cephalometric analysis, developed under the approach of Paraconsistent Logic, quantifies skeletal and dental discrepancies. The use of Paraconsistent Neural Network allows aggregating a factor of vagueness, respecting the limits of traditional orthodontic classification. At the same time, it contextualizes variables of different craniofacial regions. The results of the analysis are expressed through degrees of skeletal discrepancies, in the anteroposterior and vertical dimensions, and degrees of dental discrepancies, for the upper and lower incisors. Cephalometric va lues of a sample of 120 patients were processed by the paraconsistent model and analyzed by three specialists in Orthodontics. According to Kappa index, the agreement between the model and the specialists ranged from moderate to almost perfect, according to the variables considered. The inter-observer opinions were substantially similar to the mathematical model, which reflects the potential of the model as a specialist system. The use of Artificial Intelligence methods throughout Paraconsistent Logics, allowed significant improvement in cephalometric assessment. The presented model can be applied in different samples or populations, with adaptation of the degrees of normality as initial references.