Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2017-06-23T17:33:20Z No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2016 Anna Karla Gomes dos Santos.pdf: 1532229 bytes, checksum: fb7405c0978ca4ae0a788394265be0d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T17:33:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2016 Anna Karla Gomes dos Santos.pdf: 1532229 bytes, checksum: fb7405c0978ca4ae0a788394265be0d8 (MD5) Previous issue date: 2016-07 / O conhecimento do comportamento de radionuclídeos em solos é fundamental para se calcular a dose devido à ingestão de alimentos e avaliar riscos de exposição radioativa da população. Este conhecimento, associado às características socioeconômicas da região afetada, irá determinar os tipos de medidas de radioproteção à serem aplicadas em casos de contaminação radioativa de áreas rurais. O fator de transferência solo-planta (FT) é o valor de parâmetro de modelos radioecológicos específico para integrar numericamente os processos dinâmicos que ocorrem com os radionuclídeos no sistema solo/planta. Este valor, específico para cada radionuclídeo e tipo de solo, é definido como a razão entre a atividade de um determinado radionuclídeo na parte comestível das plantas e sua atividade no solo. No entanto, a ausência de linearidade entre as concentrações nos solo e as medidas nas plantas indicam quão complexo é o processo de transferência de um radionuclídeo do solo para a planta, dificultando as tentativas de previsão do valor de FT para um dado cenário. Dos principais radionuclídeos associados a acidentes nucleares com impacto em áreas agrícolas, o 137Cs, é um dos radionuclídeos mais preocupantes, pois suas propriedades físico-químicas, sua similaridade química com o potássio (K) e sua longa meia-vida física (t1/2 = 30,17 anos), possibilitam grande dispersão ambiental, mobilidade ecológica e persistência no ambiente. Estudos radioecológicos relativos ao FT do 137Cs apontam que os parâmetros pedológicos que explicam consideravelmente o comportamento do 137Cs no sistema solo-planta são: K trocável, minerais argilosos, conteúdo de matéria orgânica e pH do solos. Neste trabalho, o método computacional de redes neurais artificiais (RNA) foi aplicado para avaliar a possibilidade de prever o FT para 137Cs em cereais em função dos parâmetros pedológicos. O método utilizou valores de FT disponíveis na literatura nacional e internacional para 137Cs em cereais, associados aos parâmetros pedológicos considerados indicadores potenciais da sua fitodisponibilidade: capacidade de troca catiônica, K trocável e pH. Este estudo demonstrou que a RNA, tendo como dados de entrada apenas os parâmetros pedológicos pH, CTC e K trocável, foi capaz de estimar os valores de FT solo-planta para cereais para 137Cs com desvios inferiores a 6% em quase 86% dos casos, evidenciando a viabilidade do uso da RNA como uma ferramenta para a previsão de valores de fator de transferência solo-planta para 137Cs. O resultado deste estudo corrobora as informações da literatura que ressaltam a influência destes parâmetros pedológicos no controle do processo de transferência solo-planta para 137Cs. O conhecimento prévio dos valores de FT, possibilita inferir sobre o grau de radiovulnerabilidade de um solo potencialmente sujeito à contaminação radioativa, o que auxilia no planejamento as ações de atendimento a emergência a curto, médio e longo prazo em áreas agrícolas próximas à usinas nucleares, como também na escolha de locais adequados para o armazenamento de rejeitos e/ou de instalações nucleares.

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2018-04-27T12:15:53Z No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Roos Sophia de Freitas Dam.pdf: 1402693 bytes, checksum: 6a8bc7c98b0b3e3e3d55619f51dd2f72 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-27T12:15:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Roos Sophia de Freitas Dam.pdf: 1402693 bytes, checksum: 6a8bc7c98b0b3e3e3d55619f51dd2f72 (MD5) Previous issue date: 2018-02 / Agitadores ou misturadores são amplamente utilizados nas indústrias química, farmacêutica e de cosméticos quando processos como dispersão e homogeneização são desejados. Estes equipamentos são utilizados para misturar líquidos, promover reações de substâncias químicas, manter líquidos homogêneos durante armazenamento Agitadores industriais são construídos com características específicas para cada aplicação, dependendo de parâmetros como densidade, fase e viscosidade dos produtos a serem agitados. Durante a produção de um produto, o equipamento pode falhar e comprometer o procedimento de agitação ou mistura, tornando-se necessário avaliar o desempenho do misturador. Desta forma, é muito importante ter uma ferramenta de diagnóstico e de desempenho para unidades industriais visando garantir a qualidade do produto. O método utilizado neste trabalho baseia-se nos princípios da técnica de Rastreamento de Partícula Radioativa, que correlaciona as contagens obtidas por um arranjo de detectores com a posição instantânea ocupada por uma partícula radioativa. A geometria de detecção desenvolvida utiliza oito detectores cintiladores de NaI(Tl), uma fonte pontual de 137Cs (662 keV) com emissão isotrópica de raios gama e um tubo de policloreto de vinila como seção de teste. O modelo matemático foi desenvolvido utilizando o código MCNP-X, onde inicialmente o tubo é preenchido com ar e a partícula radioativa é posicionada em seu interior. Em um segundo momento, o tubo é preenchido com uma mistura de concreto. Nas duas situações, o algoritmo de localização utilizado pela rede foi capaz de predizer a posição instantânea da partícula radioativa. / Agitators or mixers are highly used in the chemical, pharmaceutical and cosmetic industries when processes such as dispersion and homogenization are desired. This equipment is used to mix liquids, promote reactions of chemical substances, keep homogeneous liquid bulk during storage. Agitators and mixers are designed for each application with specific configurations, depending on the characteristics, such as density, phase and viscosity of the agitated product. During the production process, the equipment may fail and compromise the stirring or mixing procedure, thus it is very important to have a diagnosis tool for these industrial units to assure the quality of the product. The method here presented is based on the principles of the radioactive particle tracking technique, which correlates the counts obtained by an array of detectors with the instantaneous position of the radioactive particle. The detection geometry developed in this work employs eight NaI(Tl) scintillation detectors, a 137Cs (662 keV) point source with isotropic emission of gamma-rays and a polyvinyl chloride tube as a test section. The mathematical model was developed using the MCNP-X code, where the tube is first filled with air and the radioactive particle is positioned inside it. Then, the tube is filled with a concrete mixture. In both situations, the search algorithm given by the network was capable to predict the instantaneous position of the radioactive particle.

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2018-05-09T13:11:49Z No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Tamara Porfiro Teixeira.pdf: 807837 bytes, checksum: b01215afaee9c4a8b22c3267552cfcbc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-09T13:11:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Tamara Porfiro Teixeira.pdf: 807837 bytes, checksum: b01215afaee9c4a8b22c3267552cfcbc (MD5) Previous issue date: 2018-02 / Este trabalho apresenta uma metodologia para predição de incrustação concêntricas e excêntricas em tubulações utilizadas na indústria de petróleo off-shore. A aproximação é baseada nos princípios de densitometria gama e redes neurais artificiais. Foi desenvolvido um modelo de estudo preliminar visando definir as composições do duto e incrustações. Para isso, foi avaliada a influência na transmissão gama de dutos com quatro tipos diferentes de aços utilizados em plataformas de petróleo, bem como a influência das principais formações inorgânicas de depósitos. A divergência da fonte radioativa também foi considerada nessa avaliação, com aberturas de colimação de 2 mm a 7 mm, com passos de 2,5 mm. Após a definição da composição do duto e incrustação, foi definida uma geometria de medição por meio do código MCNP-X para calcular a espessura da incrustação por meio de equações analíticas independentemente dos fluidos presentes no duto (água salgada, gás e óleo). A geometria representativa utiliza um duto composto por Ferro, com incrustação inorgânica formada por sulfato de bário (BaSO4). Modelos de incrustações concêntricas foram simulados e os dados obtidos foram utilizados para treinamento e validação de uma rede neural artificial, bem como modelos de incrustações excêntricas. O sistema de detecção simulado consistiu em uma geometria com feixe estreito com 2 mm de abertura de colimação, compreendendo uma fonte de raios gama (137Cs) e detectores NaI(Tl) 2x2” posicionados adequadamente ao redor do sistema duto-incrustação-fluido para o cálculo da espessura de incrustação considerando o feixe transmitido e o espalhado. O espalhamento Compton foi considerado nos casos de incrustações com formação excêntrica para auxílio na determinação e localização das espessuras máximas de incrustação. Os modelos teóricos foram desenvolvidos usando o código matemático MCNPX e utilizados para o treinamento, teste e validação das redes neurais artificiais. A metodologia proposta foi capaz de predizer as espessuras de incrustações concêntricas e excêntricas com resultados satisfatórios para esses dois tipos de formações inorgânicas. / This work presents a methodology for predicting concentric and eccentric scales in pipelines used in the offshore oil industry. The approximation is based on the principles of gamma densitometry and artificial neural networks. A preliminary study model was developed to define the compositions of the duct and scale. In order to do so, the influence of pipeline transmission with four different types of steel used in oil platforms was evaluated, as well as the influence of the main inorganic deposit formations. The divergence of the radioactive source was also considered in this evaluation, with collimation openings of 2 mm to 7 mm, with steps of 2.5 mm. After defining the composition of the duct and scale, a measurement geometry was defined by means of the MCNP-X code to calculate the scale thickness by means of analytical equations, independent of the fluids present in the duct (salt water, gas and oil). The representative geometry uses a duct composed of iron, with inorganic scale formed by barium sulfate (BaSO4). Concentric scale models were simulated and the data obtained were used for training and validation of an artificial neural network, as well as eccentric scale models. The simulated detection system consisted of a narrow-beam geometry with a 2 mm collimation aperture, comprising a gamma ray source (137Cs) and 2x2 "NaI (Tl) sensors suitably positioned around the duct-scale-fluid system for calculation of the scale thickness considering the transmitted beam and the scattered beam. Compton scattering was considered in cases of eccentric scale to aid in the determination and location of maximum scale thicknesses. The theoretical models were developed using the mathematical code MCNP-X and used for training, testing and validation of artificial neural networks. The proposed methodology was able to predict the concentric and eccentric scale thicknesses with satisfactory results for these two types of inorganic formations.

Made available in DSpace on 2014-06-12T23:14:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6515_1.pdf: 1317790 bytes, checksum: 659ed6a2d0e769899907cf7fc3781674 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / As metodologias que propõem a alocação de recursos financeiros da saúde de forma equânime vêm recebendo uma crescente atenção dos pesquisadores brasileiros e os estudos de Machado et al. (2004) e Nunes (2004) destacam-se na área. Portanto, o objetivo do presente estudo foi testar metodologias para alocação de recursos financeiros da saúde, a saber, Machado et al. (2004), Nunes (2004) e GPEPS (2010), e relacionar os resultados com o valor per capita das despesas com saúde do Sistema Único de Saúde. Tratou-se de uma pesquisa metodológica e apresentou como campo de estudo o estado de Pernambuco. A coleta das informações para compor os FA, que distribuiu os municípios em quartis, foi realizada através de bases de dados de domínio público e de informações disponibilizadas pela Secretaria Estadual de Pernambuco. A análise estatística descritiva das dezenove variáveis selecionadas revelou que, em termos médios, as localidades estudadas apresentaram valores altos de mortalidade até os cinco anos e por doenças do aparelho circulatório, percentual de nascidos vivos com pré-natal inadequado e de pessoas com renda per capita abaixo de R$ 75,50. Quanto às médias encontradas para a taxa de alfabetização, percentual de domicílios com coleta de lixo e mortalidade por doenças infecciosas e parasitárias, as análises revelaram valores que traduzem positivamente a situação de Pernambuco (PE). Os FA calculados apresentaram escalonamento diferenciado dos municípios, tendo apenas 24,59% das localidades estudadas enquadramento num mesmo quartil. No geral, a região litorânea apresentou a maior quantidade de municípios no quartil de menor necessidade em saúde e, no inverso, parte da região do agreste meridional e do Araripe, com uma quantidade considerável de municípios nos quartis de maior necessidade em saúde. Com relação a despesa per capita com saúde dos municípios pernambucanos no ano de 2010, a média encontrada foi de R$ 270,28 e, considerando todas as localidades do estudo, 59,01% estão com valores abaixo da média. Devido a este fato e fazendo uma relação desta realidade com a distribuição dos municípios em quartis, segundo as cinco análises apresentadas neste estudo, foi possível confirmar a necessidade de maior aporte financeiro para o setor saúde para o estado de PE, como um todo. Concluiu-se que o desafio na construção de FA, que considere critérios equânimes, reside na eleição de variáveis que representem, com a maior aproximação possível, as necessidades em saúde da população e que o empoderamento das metodologias de alocação equitativa de recursos da saúde, pelos atores dos espaços públicos de negociação e definição da distribuição de tais recursos, como instrumento para apoiar a alocação equitativa, deve ser contextualizado e utilizado, considerando demais indicativos da realidade dinâmica de funcionamento de um sistema municipal de saúde. Vale salientar que o presente estudo pode servir de referência para pesquisas comparativas não somente em PE, mas extrapoladas para outras localidades

Made available in DSpace on 2014-06-12T23:15:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9271_1.pdf: 3117344 bytes, checksum: 7e3891199e4672408f72d2f95dbc6a6c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Simulações computacionais com o método de Monte Carlo foram realizadas para a água, para o metanol e mistura água-metanol, em condições ambiente e algumas próximas da crítica, utilizando os modelos de quatro (TIP4P) e cinco (TIP5P) sítios para a água e um modelo de três sítios para o metanol. As estruturas geradas nas simulações, foram então utilizadas para análise das ligações de hidrogênio e presença de padrões de small-world. O comportamento de small-world foi caracterizado para água supercrítica, ao passo que para a água em condições ambiente um cluster gigante é formado e observa-se a percolação no sistema. De forma análoga a mistura água-metanol percola no sistema em condições ambiente e apresenta padrão de small-world na condição supercrítica (500 bar e 400oC). No caso do metanol verificamos uma estrutura que o distancia do comportamento randômico, entretanto, a presença ou não de padrões de small-world ainda é inconclusiva. Simulações computacionais com o método de Monte Carlo também foram realizadas para sais contendo o cátion BMI+ (1-Butil-3-Metilimidazólio) e os ânions Cl- e BF4 -. Os sais deste cátion e ânions são líquidos à temperatura ambiente, sendo então denominados de líquidos iônicos. Verificou-se que a flexibilidade da cadeia n-butil é provavelmente a responsável pela desordem dos sais que os mantém no estado líquido. As simulações de líquidos, geralmente, necessitam de um grande número de moléculas, de modo que o cálculo das interações pode tornar-se impraticável. Sendo assim, foi testado um método alternativo baseado em redes neurais artificiais (RNAs). Esta técnica foi testada para a água e extendida para descrever as interações entre as espécies iônicas formadoras dos líquidos iônicos. Superfícies de energia potencial (SEPs) foram então preditas por estes modelos baseados em RNAs, com pequenos erros randômicos, tanto para água líquida, como para o par [BMI+][BF4 -]. Contudo, estes erros ainda são suficientemente grandes para produzir simulações de Monte Carlo da água líquida inconsistentes com os resultados obtidos usando o modelo TIP5P. É importante citar que as simulações de Monte Carlo realizadas usando RNAs são 2 a 12 vezes mais rápidas do que aquelas usando os potenciais analíticos

Submitted by Israel Vieira Neto (israel.vieiraneto@ufpe.br) on 2015-03-04T13:35:55Z No. of bitstreams: 2 Dissertação João Bosco.pdf: 775246 bytes, checksum: fab75de75ad24ab761c0708acca1fce7 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T13:35:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação João Bosco.pdf: 775246 bytes, checksum: fab75de75ad24ab761c0708acca1fce7 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-03-02 / A tarefa de prever o comportamento das taxas de juros sempre esteve no círculo de interesse de economistas, profissionais de mercado e governo. Pensando na gestão eficiente dos seus recursos, esses agentes econômicos precisam prever adequadamente a estrutura a termo das taxas de juros (ETTJ). Tendo em vista, então, a importância do assunto, uma vasta literatura que trata da estimação e da previsão da ETTJ pode ser encontrada. Esta pesquisa pretende contribuir na área de previsão de juros ao fazer uso de duas técnicas não-lineares cuja aplicação ainda é escassa no mercado brasileiro de renda fixa: Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Suporte Vetorial (MSV). A fim de investigar se o desempenho preditivo dessas duas técnicas é melhor que o de modelos baseados na hipótese da linearidade, foram estimados modelos do tipo Vetor Autorregressivo com correção de erros (VEC) e ARIMA. Com a intenção de se examinar a significância dos resultados, o teste de Diebold e Mariano (1995) – para avaliar a precisão da previsão – foi aplicado. Os principais resultados são que os modelos não-lineares se mostraram mais precisos que os lineares, na previsão; e a MSV superou a RNA para cinco de seis maturidades da ETTJ. Investigando a literatura relacionada, pode-se concluir que não há um consenso em torno desses resultados, existindo estudos na direção contrária e a favor.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-01-04T15:28:28Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2699353 bytes, checksum: 903cb41519dc5d0b94dd92b741734b5c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-04T15:28:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2699353 bytes, checksum: 903cb41519dc5d0b94dd92b741734b5c (MD5) Previous issue date: 2016-07-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O objetivo deste estudo foi estimar o volume e o afilamento do fuste de eucalipto em sistemas agrossilvipastoris em quatro municípios da Zona da Mata mineira, comparando modelos de regressão e redes neurais artificiais, e analisar o potencial de multiprodutos da madeira em um sistema agrossilvipastoril. Os dados foram provenientes de cinco sistemas agrossilvipastoris, localizados em quatro municípios, com diferentes arranjos espaciais (8 x 3 m, 10 x 3 m, 11 x 3 m, 12 x 3 m, 12 x 2 m e 12 x 4 m), idades (5,5; 6,5 e 8 anos) e genótipos (GG100, 3336, CRV 1189 e I144), para os quais foram cubadas 122 árvores- amostra. Foram ajustados um modelo hipsométrico, dois volumétricos e quatro de afilamento do fuste, considerando todos os dados e a estratificação dos mesmos por localidade, arranjo espacial e genótipo. Em seguida, foram aplicados testes de identidade para verificar a viabilidade de equações específicas por estrato. Redes neurais artificias (RNA) do tipo Multilayer Perceptron foram treinadas, utilizando como variáveis de entrada categóricas o arranjo espacial, a localidade e os genótipos. As variáveis de entrada contínuas utilizadas para geração das estimativas hipsométricas foram o diâmetro à altura do peito - 1,30 m de altura (dap), altura dominante (hd) e idade. Para obtenção das estimativas volumétricas utilizou-se o dap, altura total (Ht) e idade. Com relação às variáveis de entrada contínuas utilizadas na geração de estimativas do afilamento do fuste, além do dap, Ht e idade, utilizou-se a altura de cada seção (h). A precisão dos métodos foi avaliada por meio das estatísticas da raiz quadrática do erro quadrático médio, correlação entre valores observados e estimados, dispersão dos erros percentuais, e o desvio médio absoluto. As equações obtidas com ajuste do modelo proposto por Campos et al. (1984), Schumacher e Hall (1933) e Garay (1979) apresentaram maior exatidão. Constatou-se que, assim como os modelos de regressão, as RNA foram metodologias eficientes para estimar o volume e o afilamento do fuste de árvores de eucalipto em sistemas agrossilvipastoris na região da Zona da Mata mineira, e que as árvores do sistema agrossilvipastoril estudado apresentaram maior potencial de retorno financeiro quando destinadas a multiprodutos. Palavras- chave: sistema agroflorestal, produção de madeira, taper, multiprodutos, eucalipto. / The aim of this study was to estimate the volume and the taper of eucalypt stem in agrosilvopastoral systems in four municipalities of the Zona da Mata region, comparing regression models and artificial neural networks, and analyze the potential multiproduct timber in a agrosilvopastoral system. The data were from five agrosilvopastoral systems located in four counties, with different spatial arrangements (8 x 3 m, 10 x 3 m, 11 x 3 m, 12 x 3 m, 12 x 2 m 12 x 4 m), ages (5.5, 6.5 and 8 years) and genotypes (GG100, 3336, CRV 1189 and I144), for which it was scaled 122 trees-sample. They were adjusted one hypsometric model, two volumetric and four taper-considering all the data and the layering of the same by location, spatial arrangement and genotype. Then identity tests were applied to verify the viability of specific equations for each stratum. Artificial neural networks (ANN) type Multilayer Perceptron were trained using categorical input variables the spatial arrangement, location and genotypes. Continuous input variables used to generate the hipsometric estimates were the diameter at breast height - 1.30 m in height (dbh), dominant height (hd) and age. To obtain estimates of volumetric used the dbh, total height (Ht) and Age. With regard to the continuous input variables used to generate the stem taper estimates, beyond the dhb, Ht , age and height was used for each section (h). The accuracy of the methods was assessed by the square root of the mean squared error statistics, correlation between observed and estimated values, dispersion of percentage errors, and the mean absolute deviation. The equations to fit the model proposed by Campos et al. (1984), Schumacher and Hall (1933) and Garay (1979) showed greater accuracy. It was found that, as the regression models, the RNA were efficient methodologies to estimate the volume and the taper of the eucalypts tree in agroforestry systems in the Zona da Mata region, and the trees of the studied agrosilvopastoral system presented greater potential for financial return when intended for multiproduct. Keywords: agroforestry system; timber production; taper; multiproduct; eucalypt.

O cérebro humano é formado por um conjunto de neurônios de diferentes tipos, cada um com sua especialidade. A combinação destes diferentes tipos de neurônios é um dos aspectos responsáveis pelo desempenho apresentado pelo cérebro na realização de várias tarefas. Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado no sistema nervoso e que adquirem conhecimento através da experiência. Uma alternativa para melhorar o desempenho das Redes Neurais Artificiais é a utilização de técnicas de Combinação de Classificadores. Estas técnicas de combinação exploram as diferenças e as semelhanças das redes para a obtenção de resultados melhores. Dentre as principais aplicações de Redes Neurais Artificiais está o Reconhecimento de Padrões. Neste trabalho, foram utilizadas técnicas de Combinação de Classificadores para a combinação de Redes Neurais Artificiais em problemas de Reconhecimento de Padrões. / The human brain is formed by neurons of different types, each one with its own speciality. The combination of theses different types of neurons is one of the main features responsible for the brain performance in severa! tasks. Artificial Neural Networks are computation technics whose mathematical model is based on the nervous system and learns new knowledge by experience. An alternative to improve the performance of Artificial Neural Networks is the employment of Classifiers Combination techniques. These techniques of combination explore the difference and the similarity of the networks to achieve better performance. The main application of Artificial Neural Networks is Pattern Recognition. In this work, Classifiers Combination techniques were utilized to combine Artificial Neural Networks to solve Pattern Recognition problems.

Este trabalho descreve experimentos realizados com Redes Neurais Artificiais e algoritmos de aprendizado simbólico. Também são investigados dois algoritmos de extração de conhecimento de Redes Neurais Artificiais. Esses experimentos são realizados com três bases de dados com o objetivo de comparar os desempenhos obtidos. As bases de dados utilizadas neste trabalho são: dados de falência de bancos brasileiros, dados do jogo da velha e dados de análise de crédito. São aplicadas sobre os dados três técnicas para melhoria de seus desempenhos. Essas técnicas são: partição pela menor classe, acréscimo de ruído nos exemplos da menor classe e seleção de atributos mais relevantes. Além da análise do desempenho obtido, também é feita uma análise da dificuldade de compreensão do conhecimento extraído por cada método em cada uma das bases de dados. / This work describes experiments carried out witch Artificial Neural Networks and symbolic learning algorithms. Two algorithms for knowledge extraction from Artificial Neural Networks are also investigates. This experiments are performed whit three data set with the objective of compare the performance obtained. The data set used in this work are: Brazilians banks bankruptcy data set, tic-tac-toe data set and credit analysis data set. Three techniques for data set performance improvements are investigates. These techniques are: partition for the smallest class, noise increment in the examples of the smallest class and selection of more important attributes. Besides the analysis of the performance obtained, an analysis of the understanding difficulty of the knowledge extracted by each method in each data bases is made.

Made available in DSpace on 2016-01-26T18:56:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ronaldo Oikawa.pdf: 3711757 bytes, checksum: 5d13d9ef8b2d092d0bb1a6fe62a73248 (MD5) Previous issue date: 2015-03-16 / The Artificial Neural Networks are nonlinear mathematical models that resemble the human brain, and this ability to learn was applied to recognize the rain patterns in the city of Presidente Prudente, located in the region of Pontal do Paranapanema. Through these calculations, it was possible to indicate another way to rain forecast. This study used two algorithms with supervised learning, the first one the Multiple Layer Network Propagation, with 23 neurons and with one, two and three hidden layers, and the second one the Support Vector Machine (SVM) with polynomial, radial basis function and hyper tangent cores. The set analyzed covers the period from January 1996 to May 2012, collected from Weather Forecast Center and Climate Studies (CPTEC). The results showed that the atmospheric pressure, wind direction, minimum temperature and air relative humidity were the parameters more related with the rain precipitation. The SVM model with base radial function core, using sigma=0.1, showed the best results with Kappa coefficient, equal to 0.675 for first test group, equal to 0.746 to the second test group 0.746 and equal to 0.826 for the third test group. These results demonstrate the data set robustness and allowed achieve high accuracy rate in recognition of rain precipitation. / As Redes Neurais Artificiais são modelos matemáticos não lineares que se assemelham ao cérebro humano, e esta capacidade de aprender foi aplicada no reconhecimento de padrões da chuva na cidade de Presidente Prudente, localizada na região do Pontal do Paranapanema. Através desses cálculos foi possível indicar uma forma alternativa de se reconhecer o padrão da precipitação da chuva. O presente trabalho utilizou dois algoritmos com aprendizagem supervisionada, sendo o primeiro a Rede de Múltipla Camada de Retro Propagação, com 23 neurônios e com uma, duas e três camadas ocultas, já o segundo, a Máquina de Vetor de Suporte (SVM) utilizou o núcleo polinomial, função de base radial e hiper tangente. O conjunto de dados analisados compreende o período de Janeiro de 1996 até Maio de 2012, sendo obtidos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). Os resultados demonstraram que a pressão atmosférica, direção do vento, temperatura mínima e umidade relativa do ar são os parâmetros que estão mais relacionados à precipitação da chuva. O modelo SVM, com núcleo função de base radial, utilizando o parâmetro sigma=0,1 obteve os melhores resultados, apresentando o coeficiente Kappa (resposta), igual a 0,675 para o grupo de teste um, 0,746 para o grupo de teste dois e 0,826 para o grupo de teste três. Estes resultados demonstram a robustez do conjunto de dados e permitiram atingir altos índices de acerto no reconhecimento da precipitação da chuva.