Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-09T14:50:57Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Henrique Alexandre de Menezes Sabino.pdf: 6700092 bytes, checksum: 8c6bc8de7d1a8e7ec2a85b2753260399 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T14:50:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Henrique Alexandre de Menezes Sabino.pdf: 6700092 bytes, checksum: 8c6bc8de7d1a8e7ec2a85b2753260399 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-08-15 / Em aprendizagem de máquina, uma das dificuldades mais recorrentes é a escolha do classificador que melhor resolve um determinado problema. Devido a isso, muitos estudos mostraram que problemas de classificação têm maiores taxas de acerto quando classificadores são combinados ao invés de apenas um classificador individual. A Seleção Dinâmica é uma estratégia para a combinação de múltiplos classificadores que usa a região de competência, no qual acredita-se que um subconjunto de classificadores seja mais competente para classificar um dado padrão de consulta. A abordagem tradicional de seleção dinâmica é composta por três fases: Superprodução, Região de Competência e Seleção Dinâmica. Vários métodos têm sidos propostos na fase de Superprodução, responsável pela geração de classificadores, e na fase de Seleção Dinâmica, responsável pela heurística de seleção, porém pouco foi estudado sobre a fase de Região de Competência. A fase de Região de Competência é responsável pela seleção dos padrões vizinhos do padrão de consulta, e é a principal informação para a seleção dos classificadores através da heurística de seleção. Devido à importância da região de competência, este trabalho propõe uma abordagem para seleção dinâmica que visa melhorar a definição da região de competência, tendo como hipótese que uma melhor definição dessa região resulta em um melhor desempenho de seleção dinâmica. Isso é realizado através de duas técnicas: filtragem de instâncias e distância adaptativa. Essas técnicas têm como finalidade a redução de padrões indesejáveis, e portanto são responsáveis por melhorar a qualidade da região de competência. Os experimentos foram realizados em 17 bases de dados utilizando 6 métodos diferentes de seleção dinâmica de classificadores. Os resultados mostraram que a abordagem proposta melhorou a taxa de acerto da seleção dinâmica, em relação a abordagem tradicional, em 10 bases com diferenças estatisticamente significativas, e em 5 dos 6 métodos de seleção dinâmica. No trabalho, também foi analisada a influência dos componentes do sistema de seleção dinâmica, e as descrições das bases de dados que influenciam a diferença dos resultados entre a abordagem proposta e a abordagem tradicional. Os resultados dessas análises mostraram que o método de seleção dinâmica e o classificador base são os componentes do sistema de seleção dinâmica que melhor determinam a taxa de acerto, e que o número de dimensões e o número de classes são os fatores que mais contribuem para a diferença de resultados entre as abordagens, proposta e tradicional.

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T12:37:10Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Paulo Fagner de Morais.pdf: 811388 bytes, checksum: dbb1ec75e600e9e236c5cf37a52faedf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:53:03Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao Paulo Fagner de Morais.pdf: 811388 bytes, checksum: dbb1ec75e600e9e236c5cf37a52faedf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:53:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Paulo Fagner de Morais.pdf: 811388 bytes, checksum: dbb1ec75e600e9e236c5cf37a52faedf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-02-28 / Sistemas de Múltiplos Classificadores se tornaram uma alternativa quando se busca elevar o desempenho de um sistema de classificação. A ideia se baseia na combinação de diferentes classificadores, os quais devem ter visões complementares sobre um mesmo problema. Este trabalho apresenta uma metodologia para a geração dinâmica de comitês de classificadores, estratégia baseada na premissa de que nem todo classificador é um especialista em todo o espaço de características, de forma que a cada padrão a ser classificado, na fase de operação, é atribuído um comitê específico para esta tarefa. O sistema proposto neste trabalho opera em duas etapas. Na primeira, um conjunto inicial de classificadores é gerado utilizando uma metodologia consagrada na literatura, como por exemplo o algoritmo Bagging. Na segunda etapa, durante a fase de operação do sistema, para cada padrão a ser classificado, uma nota é atribuída a cada classificador do conjunto inicialmente gerado, os quais são ordenados em ordem decrescente de nota. Esta nota, chamada de valor de competência, representa o grau de aptidão que cada classificador possui para realizar classificações na região do espaço de características onde se localizam os padrões a serem classificados e é calculada com base no desempenho local dos classificadores sobre um conjunto de validação composto por dados não vistos durante o treinamento do conjunto inicial de classificadores. Neste cálculo é utilizada uma medida do desempenho de classificação de todo conjunto original de classificadores sobre cada padrão de validação, visando à estimação de valores de competências mais precisos. Em seguida, é aplicado um método proposto para a escolha da fração ideal do comitê ordenado a ser utilizada na classificação do padrão de teste atual. Este método define o tamanho do comitê dinamicamente. Foram realizados experimentos comparativos, sobre problemas de classificação binária, a partir dos quais a eficiência do método proposto é evidenciada. Experimentos mais específicos demonstraram que os métodos propostos para a extração dos valores de competência, bem como a definição dinâmica do tamanho do comitê, geram ambos, individualmente, contribuição positiva para os resultados do método.

Orientador: Prof.ª Dr.ª Fabiana Soares Santana / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2014.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-28T12:18:45Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-28T13:14:26Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-28T13:14:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-11-22 / One of the main challenges in Dynamic Spectrum Selection for Cognitive Radios is the choice of the frequency range for each transmission. This choice should minimize interference with legacy devices and maximize the discovering opportunities or white spaces. There are several solutions to this issue, and Reinforcement Learning algorithms are the most successful. Among them stands out the Q-Learning whose weak point is the parameterization, since adjustments are needed in order to reach successfully the proposed objective. In that sense, this work proposes an algorithm based on evolutionary strategy and presents the main characteristics adaptability to the environment and fewer parameters. Through simulation, the performance of the Q-Learning and the proposal of this work were compared in different scenarios. The results allowed to evaluate the spectral efficiency and the adaptability to the environment. The proposal of this work shows promising results in most scenarios. / Um dos principais desafios da Seleção Dinâmica de Espectro em Rádios Cognitivos é a escolha da faixa de frequência para cada transmissão. Essa escolha deve minimizar a interferência em dispositivos legados e maximizar a descoberta das oportunidades ou espaços em branco. Há várias soluções para essa questão, sendo que algoritmos de Aprendizado por Reforço são as mais bem sucedidas. Entre eles destaca-se o Q-Learning, cujo ponto fraco é a parametrização, uma vez que ajustes são necessários para que se alcance, com sucesso, o objetivo proposto. Nesse sentido, este trabalho propõe um algoritmo baseado em Estratégia Evolutiva e apresenta como características principais a adaptabilidade ao ambiente e a menor quantidade de parâmetros. Através de simulação, o desempenho do Q-Learning e da proposta deste trabalho foram comparados em diversos cenários. Os resultados obtidos permitiram avaliar a eficiência espectral e a adaptabilidade ao ambiente. A proposição deste trabalho apresentou resultados promissores na maioria dos cenários.

Submitted by Regis Albuquerque (regis.albuquerque1@gmail.com) on 2018-06-20T21:40:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao_regis_corrigida_final.pdf: 2557634 bytes, checksum: b48eb7c37fd9dd633c4489a7f0f041a4 (MD5) / Approved for entry into archive by Secretaria PPGI (secretariappgi@icomp.ufam.edu.br) on 2018-06-20T21:52:37Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao_regis_corrigida_final.pdf: 2557634 bytes, checksum: b48eb7c37fd9dd633c4489a7f0f041a4 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-06-21T13:29:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao_regis_corrigida_final.pdf: 2557634 bytes, checksum: b48eb7c37fd9dd633c4489a7f0f041a4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-21T13:29:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao_regis_corrigida_final.pdf: 2557634 bytes, checksum: b48eb7c37fd9dd633c4489a7f0f041a4 (MD5) Previous issue date: 2018-06-08 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / Many machine learning applications have to deal with classification problems in dynamic environments. This type of environment may be affected by concept drift, which may reduce the accuracy of classification systems significantly. In this context, methods using ensemble of classifiers are interesting due to the fact that ensembles of classifiers allow the design of strategies for drift detection and reaction more accurate and robust to changes. A classification system based on ensemble of classifiers may be divided into three main phases: classifier generation; single classifier or subset of classifier selection; and classifier fusion. The selection phase may be performed as a dynamic process. In this case, for each unknown sample, the individual classifier or classifier ensemble most likely to be correct is chosen to assign a label to the sample. In this work, it is proposed a method for concept drift detection and reaction based on dynamic classifier ensemble selection. The proposed method choses the expert classifier ensemble according to diversity and accuracy values. Focusing on evaluating the impact of dynamic ensemble selection guided by diversity and accuracy in terms of concept drift detection and reaction, four series of experiments were carried in this work using both synthetic and real datasets. In addition, since the proposed method is broken down into four phases: pool of ensemble classifiers generation; dynamic ensemble selection; drift detection; and drift reaction, different versions of the proposed method were investigated by varying the parameters of each phase. The results show that, in general, all these different versions attain very similar accuracy values. Besides, when compared to two baselines: (1) DDM - single classifier-based; and (2) Leveraging Bagging - classifier ensemble-based, our method outperforms both baselines since it achieved higher accuracy, lower detection delay and false detection rates, and it did not present missing detection. However, both baselines present lower time complexity. Therefore, this work shows that dynamic classifier ensemble selection guided by diversity and accuracy helps to improve detection precision and the general accuracy of classification systems employed in problems with concept drift. / Muitas aplicações de aprendizado de máquina estão relacionadas com problemas de classificação em ambientes dinâmicos. Mudança de conceito figura nesse tipo de ambiente e pode prejudicar muito a acurácia de sistemas de classificação. Nesse contexto, a utilização de comitês de classificadores é interessante porque possibilita a implementação de processos de detecção e de reação à mudança mais acurados e robustos. Sistemas de classificação que utilizam comitês podem possuir três grandes fases: geração; seleção; e integração de classificadores. A etapa de seleção pode ser feita de forma dinâmica, isto é, para cada instância desconhecida, o classificador ou comitê de classificadores com maior probabilidade de acerto é escolhido para atribuir uma classe à essa instância. Neste trabalho, é proposto um método para detecção e reação à mudança de conceito que utiliza seleção dinâmica de comitês de classificadores. O método proposto escolhe o comitê especialista com base nos valores de diversidade e de acurácia de cada comitê candidato. A fim de avaliar o impacto do uso de seleção dinâmica guiada por diversidade e acurácia nas tarefas de detecção e reação a mudança de conceito, foram realizadas quatro séries de experimentos com bases sintéticas e reais. Além disso, como o método proposto é dividido em quatro fases: geração da população de comitês; seleção dinâmica do comitê especialista; detecção de mudanças; e reação à mudança, diferentes versões desse método foram investigadas em função da definição de parâmetros de cada fase. Os resultados dos experimentos mostraram que, de maneira geral, as versões estudadas são bem equivalentes em termos de acurácia média final. Adicionalmente, quando comparado a dois baselines: (1) DDM - que utiliza um único classificador; e (2) Leveraging Bagging - que utiliza um comitê de classificadores, o método proposto alcançou melhores taxas de acurácia, menores taxas de atraso de detecção, não deixou de detectar as mudanças conhecidas nas bases e produziu reduzidas taxas de falsa detecção, apesar de apresentar maior complexidade computacional. Portanto, o trabalho mostra que o uso de seleção dinâmica guiada por diversidade e acurácia melhora a precisão de detecção, bem como a acurácia geral de sistemas de classificação utilizados em problemas que apresentam mudança de conceitos.

Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-15T13:33:40Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1946583 bytes, checksum: 46b84a872476f284510477eeb33e3b91 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-15T13:33:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1946583 bytes, checksum: 46b84a872476f284510477eeb33e3b91 (MD5) Previous issue date: 2016-08-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Despite being a well-established technology, research inWireless Sensor Networks (WSNs) are facing challenges due to its intrinsic connection to the paradigms of Smart Cities and IoT (Internet of Things - IoT). Traditionally, WSNs are deployed to meet the needs of a single application and are composed of sensors with the same physical characteristics. However, when considering smart environments, where several objects can collect data, trigger actions and interact with each other in order to provide sophisticated services, it is easy to see the diversity of the applications that can perform requests in such environments. It is also possible that different types of equipment interact with each other, such as sensors with different physical characteristics, thus creating a Heterogeneous WSN (HWSN). For this reason, this work aims to contribute to the management of HWSNs in Smart Cities environments by proposing an approach for dynamic and on-demand selection of sensors. This selection is performed by taking into account the physical characteristics of the sensors and the applications’ demands. This approach has been integrated into the POlicy-based Sensor SElection in Heterogeneous Wireless Sensor Network framework (POSSE-HWSN), which was implemented in order validate the proposal. Tests have shown that by using POSSE-HWSN it was possible to select the sensors with the most suitable hardware features to meet every application needs, thus improving the selection efficacy. / Apesar de ser uma tecnologia já consolidada, pesquisas em Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) vêm passando por desafios devido à sua intrínseca relação com os paradigmas de Cidades Inteligentes e Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Tradicionalmente, as RSSFs são implantadas e utilizadas para atender a uma única aplicação e são compostas de nós sensores com as mesmas características físicas. Contudo, ao se considerar ambientes inteligentes, onde vários objetos podem coletar dados, desencadear ações e interagir entre si de forma a prover serviços sofisticados, é fácil perceber a heterogeneidade dos tipos de aplicações que podem realizar requisições em tais ambientes. Além disso, é real a possibilidade de interação entre diferentes tipos de equipamentos, como por exemplo, sensores com diferentes características físicas, criando assim uma RSSF Heterogênea (RSSFH). Por este motivo, este trabalho objetiva contribuir para a gerência de RSSFHs em ambientes de Cidades Inteligentes ao propor uma abordagem para seleção dinâmica e sob-demanda de sensores, levando em consideração as características físicas dos sensores e as demandas das aplicações requisitantes. Esta abordagem foi utilizada no framework POlicy-based Sensor SElection in Heterogeneous Wireless Sensor Network (POSSE-HWSN), o qual foi implementado para validar a proposta. Testes realizados demonstram que através da utilização de POSSE-HWSN foi possível escolher os sensores com os recursos de hardware mais adequados para atender a cada aplicação, melhorando assim a eficácia da seleção.

Submitted by Franciele Moreira (francielemoreyra@gmail.com) on 2017-08-17T18:33:27Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao - Lara de Macedo Monteiro - 2017.pdf: 68300760 bytes, checksum: ba7fbce35b9ab3e46180337ae3129580 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-08-18T12:02:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertaçao - Lara de Macedo Monteiro - 2017.pdf: 68300760 bytes, checksum: ba7fbce35b9ab3e46180337ae3129580 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-18T12:02:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao - Lara de Macedo Monteiro - 2017.pdf: 68300760 bytes, checksum: ba7fbce35b9ab3e46180337ae3129580 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-03-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Earth is facing the highest species' extinction rates of its history, and humans are the major stressar. Adding up to this biodiversity crisis, species-rich areas, which also coincide with areas highly transformed by humans (e.g. biodiversity hotspots), are poorly covered by protected areas. ln Brazil this reality is not different. Responsible for harbouring a third of all plant species already classified under a threat category (n= 645), the Brazilian Cerrado has only 8.3% of its area legally protected. ln this biorne, the campos rupestres, a mountaintop grassland ecosystem, stands out for its high number of threatened species currently underrepresented in conservation strategies. ln chapter 1, we aimed at indicating priority areas to secure protection of the threatened plant species from the southern Espinhaço mountains, a region that encampasses large areas of campos rupestres. We found that it is possible to protect, on average, more than 25% of the threatened species' ranges, avoiding sites with extensive use for farming and mining and favouring areas with intensive fire frequency by constraining the management to a relatively small area of only 17% of the region. Conservation plans such as these proposed for campos rupestres represent important opportunities to fulfil the gap existent between research and implementation. However, we do not rule out the need for increasing sophisticated tools that account for the consequences of complex processes threatening biodiversity in the near future ( e.g. clima te change and deforestation) and especially the need for predictive and realistic conservation strategies that anticipate and mitigate their negative effects. Unfortunately, until now we have been relying species protection to a residual system of PAs that provide minimal conservation impact. Thus, in chapter 2 we aimed to select spatial conservation priorites that minimize the risk of deforestation while retaining sites with high plant biodiversity value threatened from climate change in the Brazilian Cerrado. We simulated two ways of spacing out priorities for conservation actions ("time-step action" and "acting now''), and two methods of setting priorities: one that minimizes expected habitat conversion and prioritizes high valuable sites to plant biodiversity at risk from climate change (maximum conservation impact) and another that prioritizes sites based only on their value for plant biodiversity at risk from climate change, regardless their vulnerability to land conversion ("usual approach''). We found that although the scenarios that maximize conservation impact avoided higher amounts of vegetation loss, they prevented least species' range loss. Moreover, the acting now scenarios always performed better in terms of range loss avoided compared to the time-step scenarios under the sarne method of prioritization. Finally, we believe that planning for vegetation loss avoidance is a more conservative strategy because vegetation information is less subjective to any source of bias and is a better surrogate for general biodiversity. We also recommend that acting as soon as possible is always the best strategy to guarantee biodiversity conservation in the Cerrado. / A Terra vem enfrentando as maiores taxas de extinção de espécies de sua história, e os humanos são a maior causa disso. Além da crise de biodiversidade, áreas ricas em espécies, que, por sua vez, coincidem com locais sob alta influência de atividades humanas (ex: hotspots de biodiversidade), são pouco representadas por Unidades de Conservação. No Brasil, essa realidade não é diferente. Responsável por abrigar um terço de todas as espécies de plantas já classificadas sob uma das categorias de ameaça (n=645), o Cerrado brasileiro possui somente 8.3% de sua área legalmente protegida. Nesse biorna, o ecossistema de campos rupestres destaca-se pelo seu alto número de espécies ameaçadas atualmente subrepresentadas em estratégias de conservação. No capítulo 1, nosso objetivo foi indicar áreas prioritárias para assegurar a proteção de espécies ameaçadas de plantas da Serra do Espinhaço Meridional, uma região que abrange grandes trechos de campos rupestres. Nós encontramos que é possível proteger, em média, mais de 25% da distribuição das espécies ameaçadas restringindo o manejo a uma área relativamente pequena de apenas 17% da região e evitando locais de uso extensivo do solo para agropecuária e mineração e favorecendo locais com alta ocorrência de queimadas. Planos de conservação como esse proposto para campos rupestres representam importantes oportunidades para preencher a lacuna existente entre pesquisa e implementação. No entanto, nós não descartamos a necessidade de ferramentas mais sofisticadas que considerem as consequências dos complexos processos que ameaçam a biodiversidade em um futuro próximo ( ex: mudanças climáticas e desmatamento) e, especialmente, a necessidade de estratégias de conservação preditivas e realistas que antecipem e mitiguem seus efeitos negativos. Infelizmente, até agora a proteção das espécies tem se restringido a um sistema residual de unidades de conservação de baixo impacto para a conservação. Portanto, no capítulo 2 nosso objetivo foi selecionar espacialmente locais de alto valor para a biodiversidade de plantas ameaçadas em um cenário de mudanças climáticas e ao mesmo tempo minimizar o risco de conversão da vegetação desses locais. Nós simulamos duas formas de particionar as ações de conservação ("ação em intervalos de tempo" e "agir agora") e dois métodos de estabelecer prioridades: um que minimiza a conversão de hábitat esperada e prioriza locais altamente importantes para a biodiversidade de plantas ameaçadas em um cenário de mudanças climáticas ("máximo impacto da conservação") e outro que prioriza locais baseando-se somente no seu valor para a biodiversidade de plantas ameaçadas em um cenário de mudanças climáticas, independentemente de sua vulnerabilidade ao desmatamento ("abordagem habitual''). Nós encontramos que, embora os cenários que maximizem o impacto da conservação tenham evitado maiores perdas de vegetação, eles evitaram uma menor perda no tamanho médio da distribuição das espécies comparado às abordagens habituais. Além disso, constatamos que os cenários "agir agora" tiveram um melhor desempenho em termos de perda de distribuição evitada comparado aos cenários de implementação sequencial de ações considerando um mesmo método de priorização. Finalmente, nós acreditamos que planejar para evitar perda de vegetação é uma estratégia mais segura, porque a informação sobre vegetação é menos sujeita a qualquer viés e é um melhor indicador para biodiversidade em geral. Também recomendamos que agir o quanto antes é sempre a melhor estratégia para garantir a conservação da biodiversidade no Cerrado.

A crescente mobilidade de pessoas e recursos materiais exige um esforço constante na exploração das capacidades oferecidas pelas diferentes tecnologias disponíveis, que convergem para o fornecimento de informações e serviços em qualquer lugar com movimento, a qualquer tempo, e por meio de qualquer dispositivo, objetivos da rede mundial de cooperação e comunicação, conhecida como Internet. Em resposta a essa crescente demanda, a atual Internet está evoluindo do modelo de compartilhamento de informações para o modelo de contribuição e em um futuro próximo, para o modelo de colaboração entre provedores e consumidores, denominada de Internet do Futuro. Embora a atual Internet seja extraordinariamente bem sucedida, como um meio ubíquo de comunicação, sua atual arquitetura impõe limites para o provisionamento de serviços em ambientes heterogêneos e convergentes, demandando novas soluções que superem os desafios tecnológicos necessários ao estabelecimento da Internet do Futuro. Estas novas soluções basear-se-ão nos princípios da computação orientada a serviços, formando os componentes de um novo arcabouço de serviços para a Internet do Futuro, denominada de Internet de Serviços. Na Internet de Serviços, redes de comunicação móveis, convergentes e heterogêneas serão criadas sob demanda, disponibilizando um elevado número de serviços, funcionalmente similares, porém distintos sob o ponto de vista não funcional, dificultando a seleção dos serviços que melhor atendem o nível qualidade de serviço acordado entre provedores e consumidores. Este trabalho propõe uma nova solução para o problema de seleção de serviços, combinando algoritmos, usualmente empregados para prospecção de dados, para selecionar serviços de forma dinâmica e interativa, com base em atributos não funcionais, visando suprir as necessidades de mobilidade e colaboração em ambientes convergentes e heterogêneos, como a Internet de Serviços. Desta forma, este trabalho contribui para o projeto de pesquisa da Internet de Serviços, um dos pilares fundamentais para a elaboração da nova arquitetura orientada a serviços, que servirá de arcabouço à construção da Internet do Futuro, possibilitando inúmeras aplicações como Serviços Baseados em Localização e Computação em Nuvem. / The increasing mobility of people and resources demands additional efforts in exploring new capacities, offered by different technologies, which allows the supply of information and services in any place, any time and through any device, objective of the worldwide collaboration and communication web, known as Internet. Face to this increasing demand, current Internet is evolving from sharing to contribution model and in the near future, to collaboration model between providers and consumers. Although the current Internet has been extraordinarily successful, as a ubiquitous and universal means for communication, its architecture imposes limits for services deployment in heterogeneous and convergent environments, demanding new solutions to overcome the technological issues for Internet of Future achievement. These new solutions will be based on service oriented computing principles, providing the components of the new service framework for Internet of Future, called Internet of Services. In Internet of Services, convergent and heterogeneous mobile communication networks will be created on demand, providing a huge numbers of services, similar from functional point of view, but very different from the nonfunctional point of view, creating challenges for service selection which fits the service level agreement between providers and consumers. This work proposes a new solution for service selection process, combining algorithms commonly used for data mining, to perform dynamic and interactive service selection, fulfilling the mobility and collaborative requirements in a convergent and heterogeneous environment, such as Internet of Services. Therefore, this work contributes to Internet of Services research project, one of fundamental pillars to build the service oriented architecture, which will be used as framework for Internet of Future building, allowing many applications such as Location Based Services and Cloud Computing.

A crescente mobilidade de pessoas e recursos materiais exige um esforço constante na exploração das capacidades oferecidas pelas diferentes tecnologias disponíveis, que convergem para o fornecimento de informações e serviços em qualquer lugar com movimento, a qualquer tempo, e por meio de qualquer dispositivo, objetivos da rede mundial de cooperação e comunicação, conhecida como Internet. Em resposta a essa crescente demanda, a atual Internet está evoluindo do modelo de compartilhamento de informações para o modelo de contribuição e em um futuro próximo, para o modelo de colaboração entre provedores e consumidores, denominada de Internet do Futuro. Embora a atual Internet seja extraordinariamente bem sucedida, como um meio ubíquo de comunicação, sua atual arquitetura impõe limites para o provisionamento de serviços em ambientes heterogêneos e convergentes, demandando novas soluções que superem os desafios tecnológicos necessários ao estabelecimento da Internet do Futuro. Estas novas soluções basear-se-ão nos princípios da computação orientada a serviços, formando os componentes de um novo arcabouço de serviços para a Internet do Futuro, denominada de Internet de Serviços. Na Internet de Serviços, redes de comunicação móveis, convergentes e heterogêneas serão criadas sob demanda, disponibilizando um elevado número de serviços, funcionalmente similares, porém distintos sob o ponto de vista não funcional, dificultando a seleção dos serviços que melhor atendem o nível qualidade de serviço acordado entre provedores e consumidores. Este trabalho propõe uma nova solução para o problema de seleção de serviços, combinando algoritmos, usualmente empregados para prospecção de dados, para selecionar serviços de forma dinâmica e interativa, com base em atributos não funcionais, visando suprir as necessidades de mobilidade e colaboração em ambientes convergentes e heterogêneos, como a Internet de Serviços. Desta forma, este trabalho contribui para o projeto de pesquisa da Internet de Serviços, um dos pilares fundamentais para a elaboração da nova arquitetura orientada a serviços, que servirá de arcabouço à construção da Internet do Futuro, possibilitando inúmeras aplicações como Serviços Baseados em Localização e Computação em Nuvem. / The increasing mobility of people and resources demands additional efforts in exploring new capacities, offered by different technologies, which allows the supply of information and services in any place, any time and through any device, objective of the worldwide collaboration and communication web, known as Internet. Face to this increasing demand, current Internet is evolving from sharing to contribution model and in the near future, to collaboration model between providers and consumers. Although the current Internet has been extraordinarily successful, as a ubiquitous and universal means for communication, its architecture imposes limits for services deployment in heterogeneous and convergent environments, demanding new solutions to overcome the technological issues for Internet of Future achievement. These new solutions will be based on service oriented computing principles, providing the components of the new service framework for Internet of Future, called Internet of Services. In Internet of Services, convergent and heterogeneous mobile communication networks will be created on demand, providing a huge numbers of services, similar from functional point of view, but very different from the nonfunctional point of view, creating challenges for service selection which fits the service level agreement between providers and consumers. This work proposes a new solution for service selection process, combining algorithms commonly used for data mining, to perform dynamic and interactive service selection, fulfilling the mobility and collaborative requirements in a convergent and heterogeneous environment, such as Internet of Services. Therefore, this work contributes to Internet of Services research project, one of fundamental pillars to build the service oriented architecture, which will be used as framework for Internet of Future building, allowing many applications such as Location Based Services and Cloud Computing.