[pt] Devido à quantidade cada vez maior de dados armazenada pelas instituições, a área de mineração de dados tem se tornado cada vez mais relevante e vários métodos e métodos têm sido propostos de maneira a aumentar sua aplicabilidade e desempenho. Esta dissertação investiga o uso de diversos métodos e técnicas de mineração de dados na modelagem e solução de problemas de Marketing. O objetivo do trabalho foi fazer um levantamento de alguns métodos e técnicas de mineração, avaliar seus desempenhos e procurar integrá-los na solução de problemas de marketing que envolvessem tarefas de agrupamento ou classificação. O trabalho consistiu de quatro etapas principais: estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudo sobre Marketing e alguns problemas de Marketing de Banco de Dados (DBM - Database Marketing) que envolvessem tarefas de agrupamento e classificação; levantamento e estudo de métodos e técnicas de Inteligência Computacional e Estatística que pudessem ser empregados na solução de alguns desses problemas; e estudos de caso. A primeira etapa do trabalho envolveu um estudo detalhado das diversas fases do processo de KDD: limpeza dos dados; seleção; codificação e transformação; redução de dimensionalidade; mineração; e pós-processamento. Na segunda etapa foram estudados os principais conceitos de Marketing e de DBM e a relação entre eles e o processo de KDD. Pesquisaram-se alguns dos tipos de problemas comuns na área e escolheram- se para análise dois que fossem suficientemente complexos e tivessem a possibilidade de se ter acesso a alguma empresa que fornecesse os dados e validasse a solução posteriormente. Os casos selecionados foram um de marketing direto e outro de segmentação de mercado. Na terceira etapa, foram estudados os métodos de Inteligência Computacional e Estatística usualmente empregados em tarefas de agrupamento e classificação de dados. Foram estudados: Redes Perceptron Multi-Camadas, Mapas Auto- Organizáveis, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro-Fuzzy, Árvores de Decisão, métodos Hierárquicos de agrupamento, Regressão Logística, Fuções Discriminantes de Fisher, entre outros. Por fim, na última etapa, procurou-se integrar todos os métodos e técnicas estudados na solução de dois estudos de caso, propostos inicialmente na segunda etapa do trabalho. Uma vez proposta a solução para os estudos de caso, elas foram levadas aos especialistas em Marketing das empresas para serem validadas no âmbito do negócio. Os estudos de caso mostraram a grande utilidade e aplicabilidade dos métodos e técnicas estudadas em problemas de marketing direto e segmentação de mercado. Sem o emprego dos mesmos, a solução para muitos desses problemas tornar-se-ia extremamente imprecisa ou até mesmo inviável. Mostraram também a grande importância das fases iniciais de pré-processamento dos dados no processo de KDD. Muitos desafios persistem ainda na área de mineração de dados, como a dificuldade de modelar dados não lineares e de manipular quantidades muito grande de dados, o que garante um vasto campo para pesquisa nos próximos anos. / [en] The Data Mining field has received great attention lately, due to the increasing amount of data stored by companies and institutions. A great number of Data Mining methods have been proposed so far, which is good but sometimes leads to confusion. This dissertation investigates the performance of many different methods and techniques of Data Mining used to model and solve Marketing problems. The goal of this research was to look for and study some data mining methods, compare them, and try to integrate them to solve Marketing problems involving clustering and classification tasks. This research can be divided in four stages: a study of the process of Knowledge Discovery in Databases (KDD); a study about Marketing problems involving clustering and classification; a study of some methods and techniques of Statistics and Computational Intelligence that could be used to solve some of those problems; and case studies. On the first stage of the research, the different tasks (clustering, classification, modeling, etc) and phases (data cleansing, data selection, data transformation, Data Mining, etc) of a KDD process were studied in detail. The second stage involved a study of the main concepts of Marketing and Database Marketing and their relation to the KDD process. The most common types of problems in the field were studied and, among them, two were selected to be furthered analyzed as case studies. One case was related to Direct Marketing and the other to Market Segmentation. These two cases were chosen because they were complex enough and it was possible to find a company to provide data to the problem and access to their marketing department. On the third stage, many different methods for clustering and classification were studied and compared. Among those methods, there were: Multilayer Perceptrons, Self Organizing Maps, Fuzzy C-Means, K-Means, Neuro-Fuzzy systems, Decision Trees, Hierarquical Clustering Methods, Logistic Regression, Fisher`s Linear Discriminants, etc Finally, on the last stage, all the methods and techniques studied were put together to solve the two case studies proposed earlier. Once they were solved, their solutions were submitted to the Marketing Department of the company who provided the data, so that they could validate the results in the context of their business. The case studies were able to show the large potential of applicability of the methods and techniques studied on problems of Market Segmentation and Direct Marketing. Without employing those methods, it would be very hard or even impossible to solve those problems. The case studies also helped verify the very important role of the data pre-processing phase on the KDD process. Many challenges persist in the data mining field. One could mention, for example, the difficulty to model non-linear data and to manipulate larges amounts of data. These and many other challenges provide a vast field of research to be done in the next years. / [es] Debido a la cantidad cada vez mayor de datos almacenados por las instituiciones, el área de mineración de datos há ganado relevancia y varios métodos han sido propuestos para aumentar su aplicabilidad y desempeño. Esta disertación investiga el uso de diversos métodos y técnicas de mineración de datos en la modelación y solución de problemas de Marketing. EL objetivo del trabajo fue hacer un levantamiento de algunos métodos y técnicas de mineración, evaluar su desempeño e integrarlos en la solución de problemas de marketing que involucran tareas de agrupamiento y clasificación. EL trabajo consta de cuatro etapas principales: estudio sobre el proceso de descubrimiento de conocimientos en bancos de datos (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudio sobre Marketing y algunos problemas de Marketing de Banco de Datos (DBM - Database Marketing) que incluyen tareas de agrupamientoy clasificación; levantamiento y estudio de métodos y técnicas de Inteligencia Computacional y Estadística que pueden ser empleados en la solución de algunos problemas; y por último, estudios de casos. La primera etapa del trabajo contiene un estudio detallado de las diversas fases del proceso de KDD: limpeza de datos; selección; codificación y transformación; reducción de dimensionalidad; mineración; y posprocesamento. En la segunda etapa fueron estudados los principales conceptos de Marketing y de DBM y la relación entre ellos y el proceso de KDD. Algunos de los tipos de problemas comunes en la área fueron investigados, seleccionando dos de ellos, por ser suficientemente complejos y tener posibilidad de acceso a alguna empresa que suministrase los datos y evaluase posteriormente la solución. Los casos selecionados fueron uno de marketing directo y otro de segmentación de mercado. En la tercera etapa, se estudiaron los métodos de Inteligencia Computacional y Estadística que son empleados usualmente en tareas de agrupamiento y clasificación de datos. Éstos fueron: Redes Perceptron Multicamada, Mapas Autoorganizables, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro- Fuzzy, Árboles de Decisión, métodos Jerárquicos de agrupamiento, Regresión Logística, Fuciones Discriminantes de Fisher, entre otros. En la última etapa, se integraron todos los métodos y técnicas estudiados en la solución de dos estudios de casos, propuestos inicialmente en la segunda etapa del trabajo. Una vez proposta la solución para el estudios de casos, éstas fueron evaluadas por los especialistas en Marketing de las empresas. Los estudios de casos mostraron la grande utilidad y aplicabilidad de los métodos y técnicas estudiadas en problemas de marketing directo y segmentación de mercado. Sin el empleo de dichos métodos, la solución para muchos de esos problemas sería extremadamente imprecisa o hasta incluso inviáble. Se comprobó también la gran importancia de las fases iniciales de preprocesamiento de datos en el proceso de KDD. Existen todavía muchos desafíos en el área de mineración de datos, como la dificuldad de modelar datos no lineales y de manipular cantidades muy grandes de datos, lo que garantiza un vasto campo de investigación

Cette thèse est consacrée à l'étude de diagnostic de pannes pour les systèmes pile à combustible de type PEMFC. Le but est d'améliorer la fiabilité et la durabilité de la membrane électrolyte polymère afin de promouvoir la commercialisation de la technologie des piles à combustible. Les approches explorées dans cette thèse sont celles du diagnostic guidé par les données. Les techniques basées sur la reconnaissance de forme sont les plus utilisées. Dans ce travail, les variables considérées sont les tensions des cellules. Les résultats établis dans le cadre de la thèse peuvent être regroupés en trois contributions principales.La première contribution est constituée d'une étude comparative. Plus précisément, plusieurs méthodes sont explorées puis comparées en vue de déterminer une stratégie précise et offrant un coût de calcul optimal.La deuxième contribution concerne le diagnostic online sans connaissance complète des défauts au préalable. Il s'agit d'une technique adaptative qui permet d'appréhender l'apparition de nouveaux types de défauts. Cette technique est fondée sur la méthodologie SSM-SVM et les règles de détection et de localisation ont été améliorées pour répondre au problème du diagnostic en temps réel.La troisième contribution est obtenue à partir méthodologie fondée sur l'utilisation partielle de modèles dynamiques. Le principe de détection et localisation de défauts est fondé sur des techniques d'identification et sur la génération de résidus directement à partir des données d'exploitation.Toutes les stratégies proposées dans le cadre de la thèse ont été testées à travers des données expérimentales et validées sur un système embarqué. / Aiming at improving the reliability and durability of Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC) systems and promote the commercialization of fuel cell technologies, this thesis work is dedicated to the fault diagnosis study for PEMFC systems. Data-driven fault diagnosis is the main focus in this thesis. As a main branch of data-driven fault diagnosis, the methods based on pattern classification techniques are firstly studied. Taking individual fuel cell voltages as original diagnosis variables, several representative methodologies are investigated and compared from the perspective of online implementation.Specific to the defects of conventional classification based diagnosis methods, a novel diagnosis strategy is proposed. A new classifier named Sphere-Shaped Multi-class Support Vector Machine (SSM-SVM) and modified diagnostic rules are utilized to realize the novel fault recognition. While an incremental learning method is extended to achieve the online adaptation.Apart from the classification based diagnosis approach, a so-called partial model-based data-driven approach is introduced to handle PEMFC diagnosis in dynamic processes. With the aid of a subspace identification method (SIM), the model-based residual generation is designed directly from the normal and dynamic operating data. Then, fault detection and isolation are further realized by evaluating the generated residuals.The proposed diagnosis strategies have been verified using the experimental data which cover a set of representative faults and different PEMFC stacks. The preliminary online implementation results with an embedded system are also supplied.

Der Artikel beschreibt ein Vorgehen für transdisziplinäre Forschungsteams, die auf Basis der integrativen Rahmenkonzeption „Mensch-Cyber-Technik-System“ (Human-Cyber-Physical System) gemeinsame Forschungsfragestellungen bearbeiten möchten. Es wird eine Systematik skizziert, die am Beispiel versteh- und erklärbarer Künstlicher Intelligenz für die ausgewählte Applikation der „Modellierung von menschlichem Expertenwissen über die Elastizität von Materialien“ schrittweise erläutert wird.