Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 437994.pdf: 1640213 bytes, checksum: 26f32168808fae3383c6bd3a3b9c87fc (MD5) Previous issue date: 2010-03-30 / Organizations acting on several markets have been using the benefits offered by the use of Data Mining - DM techniques as a complementary activity to their support systems to the strategic decision. However, to the great majority of the organizations, the deployment of a DM Project ends up not being feasible due to different factors, such as: Project duration, high costs and mainly by the uncertainty as to getting results that may effectively help the organization to improve their business processes. In this context, this paper presents a process based on the process of knowledge Discovery in Database - KDD which aims to identify opportunities to the application of DM techniques through the induction and ranking of decisions generated by the exploration of semi automatic Online Analytical Processing Models-OLAP. The built process uses stored information in a OLAP model prepared on the basis of used information by Customer Relationship Management - CRM and Business Intelligence - BI typically used by the organization to support strategic decision making. In relation to the information selected for this research, it has been carried out in a semi automatic way, a series of experiments using DM techniques which the results are collected and stored for later evaluation and ranking. The process was built and tested with a significant number of experiments and later evaluated by business experts in a large financial institution where this research was developed. / Organiza??es atuantes nos mais diferentes mercados, t?m utilizado os benef?cios oferecidos pela utiliza??o de t?cnicas de Data Mining DM como atividades complementares a seus sistemas de apoio a decis?o estrat?gica. Por?m, para a grande maioria das organiza??es, a implanta??o de um projeto de DM acaba sendo inviabilizada em fun??o de diferentes fatores como: dura??o do projeto, custos elevados e principalmente pela incerteza quanto ? obten??o de resultados que possam auxiliar de fato a organiza??o a melhorar seus processos de neg?cio. Neste contexto, este trabalho apresenta um processo, baseado no processo de Knowledge Discovery in Database KDD, que visa identificar oportunidades para aplica??o de t?cnicas de DM atrav?s da indu??o e ranqueamento de ?rvores de decis?o geradas pela explora??o semiautom?tica de modelos On-Line Analytical Processing - OLAP. O processo constru?do utiliza informa??es armazenadas em um modelo OLAP preparado com base nas informa??es utilizadas por sistemas de Customer Relationship Management - CRM e Business Intelligence BI, tipicamente utilizados por organiza??es no apoio a tomada de decis?o estrat?gica. Neste trabalho ? apresentada uma s?rie de experimentos, gerados de forma semiautom?tica, utilizando t?cnicas de DM, cujos resultados s?o coletados e armazenados para posterior avalia??o e ranqueamento. O processo foi constru?do e testado com um conjunto significativo de experimentos e posteriormente avaliado por especialistas de neg?cio em uma institui??o financeira de grande porte onde esta pesquisa foi desenvolvida.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:52:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeofiloCM.pdf: 1145688 bytes, checksum: d9ef0be6d9fb3c2958916ee42bdb507a (MD5) Previous issue date: 2007-11-22 / Nowadays, telecommunications is one of the most dynamic and strategic areas in the world. Organizations are always seeking to find new management practices within an ever increasing competitive environment where resources are getting scarce. In this scenario, data obtained from business and corporate processes have even greater importance, although this data is not yet adequately explored. Knowledge Discovery in Databases (KDD) appears then, as an option to allow the study of complex problems in different areas of management. This work proposes both a systematization of KDD activities using concepts from different methodologies, such as CRISP-DM, SEMMA and FAYYAD approaches and a study concerning the viability of multivariate regression analysis models to explain corporative telecommunications sales using performance indicators. Thus, statistical methods were outlined to analyze the effects of such indicators on the behavior of business productivity. According to business and standard statistical analysis, equations were defined and fit to their respective determination coefficients. Tests of hypotheses were also conducted on parameters with the purpose of validating the regression models. The results show that there is a relationship between these development indicators and the amount of sales / Telecomunica??es ? uma das mais din?micas e estrat?gicas ?reas no mundo atual. H? constante necessidade das organiza??es buscarem novas formas de gerenciamento, em um ambiente cada vez mais competitivo e com recursos cada vez menores. A exist?ncia de bases de dados nas empresas passou a ter maior import?ncia. Na grande maioria dos casos, dados n?o s?o ainda explorados adequadamente. T?cnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) surgem como alternativas, permitindo o estudo de problemas complexos, sendo cada vez mais utilizadas nas diferentes ?reas de gest?o. O presente trabalho apresenta uma proposta para a sistematiza??o das atividades de DCBD a qual integra as metodologias CRISP-DM, SEMMA, FAYYAD, em um ambiente interativo, bem como um estudo de viabilidade do uso de an?lise de regress?o linear m?ltipla para explica??o de vendas, no setor corporativo de telecomunica??es, utilizando indicadores de desempenho. Foi delineado um m?todo estat?stico para analisar o efeito que os indicadores de desempenho t?m sobre o comportamento da produtividade de venda. Mediante an?lises estat?sticas e comerciais criteriosas, as equa??es foram definidas, sendo ajustados os seus respectivos coeficientes de determina??o. Foram tamb?m realizados testes de hip?teses de seus par?metros, visando ? valida??o ou n?o dos modelos de regress?o e an?lise da qualidade de seus ajustamentos. Ficou evidenciada a exist?ncia de relacionamento entre as caracter?sticas desses indicadores de desempenho com o volume de vendas realizado

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CeciliaRML_TESE.pdf: 2405004 bytes, checksum: b79db46caa488d92a5933e45e80ca647 (MD5) Previous issue date: 2011-06-10 / The area of the hospital automation has been the subject a lot of research, addressing relevant issues which can be automated, such as: management and control (electronic medical records, scheduling appointments, hospitalization, among others); communication (tracking patients, staff and materials), development of medical, hospital and laboratory equipment; monitoring (patients, staff and materials); and aid to medical diagnosis (according to each speciality). This thesis presents an architecture for a patient monitoring and alert systems. This architecture is based on intelligent systems techniques and is applied in hospital automation, specifically in the Intensive Care Unit (ICU) for the patient monitoring in hospital environment. The main goal of this architecture is to transform the multiparameter monitor data into useful information, through the knowledge of specialists and normal parameters of vital signs based on fuzzy logic that allows to extract information about the clinical condition of ICU patients and give a pre-diagnosis. Finally, alerts are dispatched to medical professionals in case any abnormality is found during monitoring. After the validation of the architecture, the fuzzy logic inferences were applied to the trainning and validation of an Artificial Neural Network for classification of the cases that were validated a priori with the fuzzy system / A ?rea da automa??o hospitalar tem sido alvo de muitas pesquisas, abordando problemas pertinentes que podem ser automatizados, como: gerenciamento e controle (prontu?rio eletr?nico, marca??o de consulta, internamento, entre outros); comunica??o (rastreamento de pacientes, materiais e funcion?rios); desenvolvimento de equipamentos m?dicos, hospitalares e laboratoriais; monitoramento (pacientes, materiais e funcion?rios); e aux?lio ao diagn?stico m?dico (de acordo com cada especialidade). Esta tese de doutorado apresenta uma Arquitetura de um Sistema Inteligente de Monitoramento e Envio de Alertas de Pacientes (SIMAp). A arquitetura est? baseada em t?cnicas de sistemas inteligentes e aplicada na automa??o hospitalar, mais especificamente em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) para monitoramento de pacientes. O objetivo do SIMAp ? a transforma??o dos dados do monitor multiparam?trico em informa??es, por meio do conhecimento dos especialistas e dos par?metros de normalidade dos sinais vitais de pacientes, utilizando l?gica fuzzy na extra??o das informa??es a respeito do quadro cl?nico de pacientes internados em UTI. Por fim, alertas s?o gerados e podem ser enviados para a equipe m?dica, caso seja encontrada alguma anormalidade no monitoramento. Ap?s a valida??o da arquitetura, as infer?ncias oriundas do modelo fuzzy foram aplicadas no treinamento e valida??o de uma RNA para a classifica??o das situa??es previstas no modelo, resultando no pr?-diagn?sticos

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GlauciaRMAS_TESE.pdf: 2163942 bytes, checksum: 5778dd8818ffc286b87137c2a56b9fc0 (MD5) Previous issue date: 2012-05-14 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Breast cancer, despite being one of the leading causes of death among women worldwide is a disease that can be cured if diagnosed early. One of the main techniques used in the detection of breast cancer is the Fine Needle Aspirate FNA (aspiration puncture by thin needle) which, depending on the clinical case, requires the analysis of several medical specialists for the diagnosis development. However, such diagnosis and second opinions have been hampered by geographical dispersion of physicians and/or the difficulty in reconciling time to undertake work together. Within this reality, this PhD thesis uses computational intelligence in medical decision-making support for remote diagnosis. For that purpose, it presents a fuzzy method to assist the diagnosis of breast cancer, able to process and sort data extracted from breast tissue obtained by FNA. This method is integrated into a virtual environment for collaborative remote diagnosis, whose model was developed providing for the incorporation of prerequisite Modules for Pre Diagnosis to support medical decision. On the fuzzy Method Development, the process of knowledge acquisition was carried out by extraction and analysis of numerical data in gold standard data base and by interviews and discussions with medical experts. The method has been tested and validated with real cases and, according to the sensitivity and specificity achieved (correct diagnosis of tumors, malignant and benign respectively), the results obtained were satisfactory, considering the opinions of doctors and the quality standards for diagnosis of breast cancer and comparing them with other studies involving breast cancer diagnosis by FNA. / O c?ncer de mama, apesar de ser uma das principais causas de morte entre as mulheres em todo o mundo, ? uma doen?a que pode ser curada se for diagnosticada precocemente. Uma das principais t?cnicas utilizadas na detec??o de c?ncer de mama ? a Fine Needle Aspirate FNA (ou Pun??o Aspirativa por Agulha Fina) que, dependendo do caso cl?nico, necessita da an?lise de v?rios m?dicos especialistas para a efetiva??o do diagn?stico. Entretanto, a realiza??o de tais diagn?sticos e a emiss?o de segundos pareceres t?m sido prejudicadas pela dispers?o geogr?fica dos m?dicos e/ou a dificuldade na concilia??o de tempo para realizar trabalhos em conjunto. Inserindo-se nessa realidade, esta tese de doutorado utiliza intelig?ncia computacional no apoio ? tomada de decis?o m?dica para a realiza??o de telediagn?sticos. Para tanto apresenta um m?todo fuzzy destinado a auxiliar o diagn?stico de c?ncer de mama, capaz de processar e classificar dados extra?dos de esfrega?os de tecidos mam?rios obtidos por FNA. Este m?todo est? integrado a um ambiente virtual para realiza??o de telediagn?stico colaborativo, cujo modelo foi desenvolvido prevendo a incorpora??o de M?dulos de Pr?-Diagn?stico para apoio ? tomada de decis?o m?dica. No desenvolvimento do m?todo fuzzy, o processo de aquisi??o do conhecimento foi realizado pela extra??o e an?lise dos dados num?ricos em base de dados padr?o ouro e por entrevistas e discuss?es com m?dicos especialistas. O m?todo foi testado e validado com casos reais e, em fun??o da sensibilidade e da especificidade alcan?adas (diagn?stico correto de tumores, respectivamente, malignos e benignos), os resultados obtidos foram satisfat?rios, considerando tanto os pareceres de m?dicos e os padr?es de qualidade para diagn?stico de c?ncer de mama quanto a compara??o com outros estudos realizados envolvendo diagn?stico de c?ncer de mama por FNA.

Made available in DSpace on 2015-03-13T17:08:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ClenubioFS.pdf: 1330843 bytes, checksum: f44365144a87dbadb85a95129360dfdc (MD5) Previous issue date: 2006-10-09 / The northern coast of Rio Grande do Norte State (RN) shows areas of Potiguar basin with high activity in petroleum industry. With the goal of avoiding and reducing the accident risks with oil it is necessary to understand the natural vulnerability, mapping natural resources and monitoring the oil spill. The use of computational tools for environmental monitoring makes possible better analyses and decisions in political management of environmental preservation. This work shows a methodology for monitoring of environment impacts, with purpose of avoiding and preserving the sensible areas in oil contact. That methodology consists in developing and embedding an integrated computational system. Such system is composed by a Spatial Decision Support System (SDSS). The SDSS shows a computational infrastructure composed by Web System of Geo-Environmental and Geographic Information - SWIGG , the System of Environmental Sensibility Maps for Oil Spill AutoMSA , and the Basic System of Environmental Hydrodynamic ( SisBAHIA a System of Modeling and Numerical Simulating SMNS). In a scenario of oil spill occurred coastwise of Rio Grande do Norte State s northern coast, the integration of such systems will give support to decision agents for managing of environmental impacts. Such support is supplied through a system of supporting to spatial decisions / O litoral norte do Estado do Rio Grande do Norte (RN) apresenta ?reas da bacia Potiguar com intensa atividade da ind?stria petrol?fera. Com a finalidade de prevenir e minimizar os riscos de acidentes com ?leo, faz-se necess?rio compreender a vulnerabilidade natural, mapear os recursos naturais e monitorar os derrames de ?leo. O uso de ferramentas computacionais para o monitoramento ambiental, possibilita uma melhor an?lise e tomada de decis?o no planejamento de pol?ticas de conserva??o ambiental. A presente disserta??o apresenta uma metodologia de trabalho para o monitoramento de impactos ambientais, com o prop?sito de avaliar e proteger as regi?es sens?veis ao contato do ?leo. A metodologia consiste em desenvolver e implantar um sistema integrado, constituindo um Sistema de Apoio ? Decis?o Espacial (SADE). O SADE apresenta uma infra-estrutura computacional composta pelo SWIGG (Sistema Web de Informa??es Geogr?ficas e Geoambientais), o AutoMSA (Automatizador de Mapas de Sensibilidade Ambiental para derramamentos de ?leo) e o Sistema BAse de HIdrodin?mica Ambiental (SisBAHIA um Sistema de Modelagem e Simula??o Num?rica - SMSN). Num cen?rio de derramamento de ?leo ocorrido pr?ximo ?s ?reas costeiras do litoral norte do Estado do RN a integra??o destes sistemas disponibilizar? aos agentes respons?veis pelo gerenciamento dos danos ambientais, um sistema de suporte a tomada de decis?o espacial