RNAs não codificadores são RNAs transcritos, mas não traduzidos, que possuem funções importantíssimas para a regulação dos processos biológicos celulares. Dentre as diversas classes de ncRNAs, a dos miRNAs é a que desperta maior interesse de pesquisa pela comunidade científica atualmente. miRNAs são pequenos RNAs, que contêm cerca de 22 nucleotídeos (nt), que atuam como inibidores/silenciadores pós-transcricionais. Dada sua importância, identificar essa classe de ncRNA permite descobrir possíveis novos microRNAs, bem como seu papel regulatório que pode estar ligado a diversos processos biológicos. A bioinformática, por meio da análise in silico dos microRNA, via abordagens de reconhecimento de padrões, por exemplo, contribuiu muito para identificação e anotação dessa classe de ncRNA. Isso permitiu o desenvolvimento de novas técnicas, métodos e abordagens computacionais que fossem capazes de contribuir, de maneira mais eficiente, com as análises e interpretação da grande massa de dados biológicos que vêm sendo gerados com maior frequência, principalmente nos últimos anos. Apesar de existir grande variedade de abordagens computacionais descritas para a identificação de microRNAs, em sua grande maioria, estas apresentam algum tipo de limitação (e.g. desatualizadas, não mais disponíveis). Desse modo, este trabalho apresenta o miRQuest, um sistema integrado que foi construído, utilizando-se um padrão de desenvolvimento em camadas, via tecnologia de middleware, em uma plataforma web para a investigação miRNA que contém duas funções principais: (i) a integração de diferentes ferramentas de previsão miRNA para identificação miRNA em um ambiente amigável; e (ii) a comparação entre essas ferramentas de previsão. O miRQuest não introduz um novo modelo computacional para predição de miRNAs, mas, sim, uma nova metodologia que permite executar simultaneamente diferentes técnicas de identificação de miRNA. / miRNA belongs to the class of small RNAs non-coding (ncRNAs), been the target of several studies in the literature for his role in the regulation of mRNA levels (messenger RNA) in cells. Representing an class of endogenous RNAs of approximately 22 nucleotides (mature), that act as inhibitors/silencers post-transcriptional. Discovered at the end of last century in Caenorhabditis elegans, miRNAs are now recognized as key regulators of gene expression in plants and animals, among many eukaryotic organisms. According to the scientific literature, this is one of the most studied classes of ncRNAs by the scientific community nowadays. According to the scientific literature, this is one of the most studied classes of ncRNAs by nowadays scientific community. Given its importance, identify this class of ncRNA becomes of great interest as it allows to discover possible new microRNAs, as well as its regulatory role that can be connected to multiple biological processes. Bioinformatics, through in silico analysis of microRNA, either via pattern recognition approaches, for example, greatly contributes to the identification and annotation of this class ncRNA. This allowed the development of new techniques, methods and computational approaches that were able to contribute more effectively to the analysis and interpretation of the great mass of biological data, which has been generated at a higher frequency, especially in recent years. Although there are a variety of computational approaches described for the identification of microRNA, for the most part, these have some sort of limitation (eg outdated, no longer available). Thus, this work presents the miRQuest; an integrated system was built using a standard developing layer, through middleware, in a web platform for miRNA research that has two main functions: (i) the integration of different miRNA prediction tools to identify miRNA in a friendly environment; and (ii) benchmarking between these predictive tools. The miRQuest does not introduce a new computer model to predict miRNAs, but rather, a new methodology that permits simultaneously run different miRNA identification techniques.

A engenharia é um campo muito rico e vasto em problemas. Mesmo considerando-se apenas o ramo da engenharia estrutural, a quantidade e a variabilidade de problemas continuam sendo muito grande. O aumento da capacidade computacional proporcionou, nos últimos anos, o desenvolvimento de métodos mais complexos e robustos (métodos estocásticos) para resolução de problemas na área de estruturas passando a considerar incerteza. A incerteza pode ser devido à aleatoriedade das propriedades materiais, condições de apoio e carregamento. Muitos dos métodos estocásticos são baseados na simulação de Monte-Carlo, no entanto o método de Monte-Carlo direto possui custo computacional elevado. Visando o desenvolvimento de novas metodologias para resolução de problemas da área de estruturas, neste trabalho de tese apresentam-se três novas metodologias aplicadas a problemas estocásticos de flexão de placas, caracterizando assim a contribuição científica da tese. Estas metodologias, denominadas de Monte Carlo-Neumann, com ajuste no limitante; Monte Carlo-Neumann, mista 1 e Monte Carlo-Neumann, mista 2, utilizam a série de Neumann associada ao método de Monte-Carlo. Para verificar a eficiência quanto a precisão e ao tempo computacional, as metodologias foram aplicadas em problemas estocásticos de flexão de Placas de Kirchhoff em bases de Winkler e de Pasternak, considerando-se aleatoriedade sobre a rigidez da placa e sobre os coeficientes de rigidez da base de apoio. / Engineering is a very rich and wide field in problems. Even considering just structural engineering branch, the amount and variability of problems remains very large. The increase of computational capacity provided development of complex and robust methods to solve structural problems consi- dering uncertainty. Uncertainty may be due to material property randomness, support conditions and load. Many of stochastic methods are based on Monte-Carlo simulation, however Monte-Carlo direct method has high computation cost. Aiming the development of new methodologies for solving problems of the structures area, this thesis presents three new methodologies applied to plates stochastic bending problems, characterizing the scientific contribution of the thesis. These methodologies, named Monte Carlo-Neumann λ and Monte Carlo-Neumann, with quotas establishment, Monte Carlo-Neumann, with adjustment in limiting, Monte Carlo-Neumann, mixed 1 and Monte Carlo-Neumann, mixed 2, both based on Neumann series, were applied to stochastic problems of flexion of Kirchhoff plates on Winkler and Pasternak bases, considering uncertainty about plate stiffness and stiffness coefficient of the support base.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao parte 1.pdf: 1527731 bytes, checksum: 90d2f84ea87116674f50894076251fe1 (MD5) Previous issue date: 2010-02-12 / We investigate strategies to define prediction models for a quality parameter of an industrial process. We estimate this variable using computational intelligence and in special regression methods. The main contribution of this paper is the comparative analysis of heuristic training models to create the prediction system. We propose two main paradigms to obtain the system, machine learning and hybrid artificial neural networks. The resulting system is a prototype for the intelligent supervision of a real-time production process. Statistical tools are used to compare the performance of the regression based predictor and the neuro-fuzzy based predictor, considering the degree of adaptation of the system to the problem and its generalization ability / Neste trabalho são investigadas estratégias para a elaboração de Modelos de Predição que possam ser utilizados no monitoramento de uma variável de qualidade pertencente a um determinado Processo Produtivo Industrial. Neste cenário, a variável de qualidade é estimada por meio de técnicas da Inteligência Computacional e empiricamente avaliada na resolução de problemas de regressão. A principal contribuição desta monografia é a análise comparativa de Técnicas da Inteligência Computacional associadas às estratégias heurísticas de treinamento para a construção dos Modelos de Predição. São propostas duas linhas de pesquisa investigadas a partir de uma pesquisa empírica dos dados, e analisados a partir de dois grandes ramos da Inteligência Computacional Aprendizagem de Máquina e Redes Neurais Híbridas. Os Modelos de Predição desenvolvidos são protótipos conceituais para potencial implementação de Sistemas Inteligentes em tempo real de uma planta industrial. O método de construção dos Modelos de Predição por técnicas de Regressão é comparado com o método de construção do Modelo de Predição por redes Neuro-Fuzzy e analisados por critérios estabelecidos a partir de ferramentas estatísticas que levam em consideração os níveis de adequação e generalização dos mesmos. Ao final, são apresentados resultados dos métodos implementados sobre a mesma base de dados bem como os pertinentes trabalhos futuros

Predizer defeitos em projetos de software é uma tarefa complexa, especialmente para aqueles projetos que estão em fases iniciais do desenvolvimento por, frequentemente, disponibilizarem de poucos dados para que modelos de predição sejam criados. A utilização da predição cruzada de defeitos entre projetos é indicada em tal situação, pois permite reaproveitar dados de projetos similares. Este trabalho propõe um estudo exploratório sobre o uso de diferentes algoritmos de classificação, seleção de métricas, e de agrupamento na construção de um modelo de predição cruzada de defeitos entre projetos. Esse modelo foi construído com o uso de uma medida de desempenho, obtida com a aplicação de algoritmos de classificação, como forma de encontrar e agrupar projetos semelhantes. Para tanto, foi estudada a aplicação conjunta de 8 algoritmos de classificação, 6 de seleção de atributos, e um de agrupamento em um conjunto de dados com 1283 projetos, resultando na construção de 61584 diferentes modelos de predição. Os algoritmos de classificação e de seleção de atributos tiveram seus desempenhos avaliados por meio de diferentes testes estatísticos que mostraram que: o Naive Bayes foi o classificador de melhor desempenho, em comparação com os outros 7 algoritmos; o par de algoritmos de seleção de atributos que apresentou melhor desempenho foi o formado pelo avaliador de atributos CFS e método de busca Genetic Search, em comparação com outros 6 pares. Considerando o algoritmo de agrupamento, a presente proposta parece ser promissora, uma vez que os resultados obtidos mostram evidências de que as predições usando agrupamento foram melhores que as predições realizadas sem qualquer agrupamento por similaridade, além de mostrar a diminuição do custo de treino e teste durante o processo de predição. / To predict defects in software projects is a complex task, especially for those projects that are in early stages of development by, often, providing few data for prediction models. The use of cross-project defect prediction is indicated in such a situation because it allows reuse data of similar projects. This work proposes an exploratory study on the use of different classification algorithms, of selection metrics, and grouping to build cross-project defect predictions models. This model was built using a performance measure, obtained by applying classification algorithms aim to find and group similar projects. Therefore, it was studied the application of 8 classification algorithms, 6 feature selection, and a cluster in a data set with 1283 projects, resulting in the construction of 61584 different prediction models. The classification algorithms and feature selection had their performance evaluated through different statistical tests showed that: the Naive Bayes was the best performance classifier, as compared with other 7 algorithms; the pair of feature selection algorithms that performed better was formed by CFS attribute evaluator and search method Genetic Search, compared with 6 other pairs. Considering the clustering algorithm, this proposal seems to be promising, since the results shows evidence that the predictions were best grouping using the predictions performed without any similarity clustering, and shows the decrease in training cost and testing during the prediction process.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:37:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_10247_Dissertação Final - Graziani Mendonça.pdf: 3483425 bytes, checksum: b3c48dacb558f354761eac9d9307ece1 (MD5) Previous issue date: 2016-08-22 / Uma das principais funções da Administração Pública é converter os tributos públicos em bens e serviços para a população, o que depende necessariamente de um eficiente sistema de compras públicas. Atualmente, a ferramenta mais utilizada nos processos de compras públicas na administração pública federal é o Sistema de Registro de Preços (SRP), que se caracteriza pela desnecessidade de efetivação da contratação e de disponibilidade de recursos para sua realização. No SRP, assim como nos demais processos licitatórios, por imposição legal, as quantidades a serem adquiridas devem ser estimadas por meio de adequadas técnicas de previsão. No entanto, isto não ocorre na maioria dos processos realizados por meio do SRP. A partir desta constatação, e levando-se em consideração que a previsão da demanda com alta acurácia é extremamente importante, no intuito de evitar a ocorrência de estimativas super ou subestimadas, a proposta deste estudo foi verificar se as quantidades estimadas nos registros de preços realizados pela Reitoria do IFES refletiram a real necessidade de suprimento da unidade. Foram analisados, por meio da utilização de um indicador de eficiência e sua respectiva escala de interpretação, 29 pregões para registros de preços para aquisição de bens/materiais, com vigência da ata vencida, entre os anos de 2010 a 2014. Os resultados da pesquisa demonstraram a necessidade de melhoria dos processos de planejamento da contratação e previsão da demanda de materiais na Reitoria do IFES, uma vez que o indicador utilizado apontou um erro de previsão elevado e baixa acurácia da previsão. Sendo assim, o estudo sugeriu a adoção do referido indicador como mecanismo de controle da previsão da demanda, bem como adoção de um manual de procedimentos que auxilie o processo de planejamento e de execução dos processos de compras públicas, como proposta de produto final da dissertação / One of the main functions of the Public Administration is to convert public tributes into goods and services to the people, which depends necessarily on an efficient public procuremente system. Nowadays, the most used mechanism for public procurement in the federal government is the Price Registration System (PRS), characterized by the lack of necessity to formalize the purchase and funds disponibility. In the PRS, such as in the other procurement processes, by legal impose, the quantity to be acquired must be estimated by forecast techniques. However, it doesn't occur in the majority of the processes performed through the PRS. From this finding, and considering the importance of accurate forecast demand as a form to prevent under or superestimated demands, the purpose of the estudy was to verify if the estimated quantities in the price records performed by the IFES Rectory reflected the real supply needs of the unit. It was analyzed, by using an performance indicator and its interpretation scale, 29 processes which used the Price Record System to acquire goods, whose terms has expired, between 2010 a 2014. The results indicated the necessity of improving the acquisition planning and forecast demand in IFES Rectory, once the indicator pointed a high forecast error e low forecast accuracy. Therefore, the study suggested the adoption of the indicator as a control mechanism of forecast demand, as well as the use of a procedure manual was a form to assist the public procurement planning and the way the processes are performed, as a final product of the work

Orientador: Sergio Persio Ravagnani / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-07T03:49:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Trochmann_JoseLuizLino_D.pdf: 1070584 bytes, checksum: 3407aee7ad6d88d9de0a1326aaf3d29d (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho de tese foi realizado um estudo do potencial de predição de propriedades de transporte em matrizes poliméricas de poli - imidas, utilizando a simulação dinâmica molecular de gases simples como Oxigênio, Nitrogênio e Dióxido de Carbono. A propriedade de transporte de interesse prático, a permeabilidade de uma membrana polimérica a um dado penetrante, envolve a determinação de propriedades de ordem cinética e termodinâmica, respectivamente a determinação do coeficiente de difusão e da solubilidade deste penetrante na matriz polimérica. Atenção especial foi conferida à propriedade cinética, pela predição do coeficiente de autodifusão dos penetrantes. Num procedimento experimental clássico é de vital importância para significância das conclusões derivadas dos experimentos, o uso de amostras de membranas poliméricas adequadamente preparadas quanto à composição química, estrutura física e morfologia. Analogamente, quando se utiliza a simulação molecular para a predição de propriedades, tais como o coeficiente de autodifusão, também é de fundamental relevância para os resultados obtidos, a qualidade dos modelos moleculares das matrizes poliméricas, que serão usados como base. Assim para a preparação de modelos moleculares com o adequado empacotamento, um procedimento para a obtenção de modelos bem equilibrados foi desenvolvido neste trabalho. Os modelos moleculares desenvolvidos foram usados para a obtenção dos valores de massa específica em função da temperatura, e comparados aos valores experimentais disponíveis e quando necessário a, valores preditos por meio da expressão de massa específica em função da temperatura, acima e abaixo da temperatura de transição. A capacidade do modelo molecular desenvolvido em predizer a massa especifica e temperatura de transição vítrea foi usada como critério para a validação da adequação do empacotamento proposto para o referido modelo molecular da matriz polimérica. Os modelos validados de empacotamento, células amorfas, foram utilizados para o cálculo do coeficiente de autodifusão dos gases acima mencionados, através do da simulação dinâmica molecular. A comparação dos coeficientes de autodifusão obtidos das poli-imidas aromáticas e éster imidas, BAAF, 6FDA-ODA, PMDA-ODA e BA-20DA, para os gases O2, N2 e CO2, com os dados experimentais, permitiu concluir a adequação das células amorfas e do esquema de simulação dinâmica molecular para a predição do coeficiente de autodifusão.. A versão preditiva de Vrentas e Duda, baseada na teoria do volume livre, foi utilizada para a predição dos coeficientes de autodifusão da água e do etanol para as poli-imidas acima. , Estes valores, quando comparados com os valores obtidos através da simulação dinâmica molecular mostram a validade de ambas as teorias para a predição da cinética de difusão de penetrantes em matrizes poliméricas complexas / Abstract: In this thesis a study of the predictive potential of the molecular dynamic simulation was performed for transport properties of light gases in polyimide matrix. From de practical point of view permeability is the property of most interest, and involves kinetics as well as thermodynamics properties, diffusion coefficient and solubility of the penetrants molecule in the bulk polymeric matrix, this work will be focus in the former. As important as is in as experimental work, a well prepared polymeric membrane is essential for the significance of the draw conclusions. Therefore a special attention was take in the preparation of the bulk molecular polymeric model, the so called amorphous cell, in order to obtain well-equilibrated molecular packing models for the polyimide matrixes. The amorphous cells were prepared throughout thermodynamic transforms, using one or more of the statistical ensembles and cell specific volume obtained as a function of temperature, this data was compared against the experimental data available, and when necessary to data obtained via predictive methods. The molecular packing model ability to predict the glass transition temperature was used as criteria to validate de amorphous cell, to be used in the molecular dynamic' simulations allow the matrix to be locally flexible and coupled to the classic molecular dynamics simulation. The resulting self diffusion coefficients for the polyimide, BAAF, 6FDA-ODA, PMDA­ODA and BA-20DA for the gases O2, N2 e CO2 were compared to the experimental data. The lack of quality experimental diffusion data available for polyimide membranes for larger penetrants as water and ethanol, showed up as a good opportunity to assess the predictive capability of the molecular dynamic simulation for self diffusion coefficients, considering the relevant technological relevance of polyimide membranes for pervaporation process. The data of self diffusion coefficient produced by the predictive version of free-volume theory after Vrentas and Duda, was compared with the data produced via coupled molecular dynamic simulation for the water and ethanol penetrants, showing the relevance of both theories for the prediction of penetrants kinetic in complex polymeric matrixes / Doutorado / Ciencia e Tecnologia de Materiais / Doutor em Engenharia Química

Exames de Comparação Forense de Locutores apresentam características complexas, demandando análises demoradas quando realizadas manualmente. Propõe-se um método para reconhecimento automático de vogais com extração de características para análises acústicas, objetivando-se contribuir com uma ferramenta de apoio nesses exames. A proposta baseia-se na medição dos formantes através de LPC (Linear Predictive Coding), seletivamente por detecção da frequência fundamental, taxa de passagem por zero, largura de banda e continuidade, sendo o agrupamento das amostras realizado por meio do método k-means. Experimentos realizados com amostras de três diferentes bases de dados trouxeram resultados promissores, com localização das regiões correspondentes a cinco das vogais do Português Brasileiro, propiciando a visualização do comportamento do trato vocal de um falante, assim como detecção de trechos correspondentes as vogais-alvo. / Forensic speaker comparison exams have complex characteristics, demanding a long time for manual analysis. A method for automatic recognition of vowels, providing feature extraction for acoustic analysis is proposed, aiming to contribute as a support tool in these exams. The proposal is based in formant measurements by LPC (Linear Predictive Coding), selectively by fundamental frequency detection, zero crossing rate, bandwidth and continuity, with the clustering being done by the k-means method. Experiments using samples from three different databases have shown promising results, in which the regions corresponding to five of the Brasilian Portuguese vowels were successfully located, providing visualization of a speaker’s vocal tract behavior, as well as the detection of segments corresponding to target vowels.

Exames de Comparação Forense de Locutores apresentam características complexas, demandando análises demoradas quando realizadas manualmente. Propõe-se um método para reconhecimento automático de vogais com extração de características para análises acústicas, objetivando-se contribuir com uma ferramenta de apoio nesses exames. A proposta baseia-se na medição dos formantes através de LPC (Linear Predictive Coding), seletivamente por detecção da frequência fundamental, taxa de passagem por zero, largura de banda e continuidade, sendo o agrupamento das amostras realizado por meio do método k-means. Experimentos realizados com amostras de três diferentes bases de dados trouxeram resultados promissores, com localização das regiões correspondentes a cinco das vogais do Português Brasileiro, propiciando a visualização do comportamento do trato vocal de um falante, assim como detecção de trechos correspondentes as vogais-alvo. / Forensic speaker comparison exams have complex characteristics, demanding a long time for manual analysis. A method for automatic recognition of vowels, providing feature extraction for acoustic analysis is proposed, aiming to contribute as a support tool in these exams. The proposal is based in formant measurements by LPC (Linear Predictive Coding), selectively by fundamental frequency detection, zero crossing rate, bandwidth and continuity, with the clustering being done by the k-means method. Experiments using samples from three different databases have shown promising results, in which the regions corresponding to five of the Brasilian Portuguese vowels were successfully located, providing visualization of a speaker’s vocal tract behavior, as well as the detection of segments corresponding to target vowels.

Nowadays, the hydrologic modeling has become an essential tool for predicting the hydrodynamic behavior in a watershed due to the importance of the detailed estimative of the water balance for environmental management in a sustainable manner. However, the phenomena involved in this cycle have large spatial and temporal variations, which complicates their estimation. In this context, the objectives set for this study is the evaluation of the production of water - river Poxim açu , using the SWAT hydrological model (Soil and Water Assessmente Tool) . The calibration model was manually performed for a period in the year 2012, considering some relevant geological aspects of the basin under study, resulting in a calibration option from related to groundwater flow parameters and obtaining results NSE (0,73), PBIAS (-9,86) and RSR (0.52) . Were performed validation procedures which observed similarities between the results of water production with the results obtained by Silva (2013) for the same watershed in 2011. The model was used for predictive simulation of filling the dam Syndicalist Jaime Umbelino de Souza at river Poxim-açu, besides being subjected to simulations with rainfall data from rainfall stations in the municipalities of Itaporanga D´Ajuda and Aracaju to reviews of water production responses. The result was satisfactory, with fit temporal very good between recorded predictive filling and filling. The study concludes that the SWAT model applies satisfactorily in performing predictive simulations of water production in the basin of Poxim-açu river in Sergipe. Also concludes that the model applies satisfactorily in hydrological studies of the watershed in question. Regarding at Regional Development and the Environment, the study recommends more detailed research on the hydrogeological aspects of the region, aiming at quantitative and qualitative preservation of existing large underground spring, which represents an important meaning for human supply of Aracaju population and to maintaining the balance of coastal agroecosystems. / Nos dias atuais, a modelagem hidrológica tornou-se ferramenta essencial para predição do comportamento hidrodinâmico em uma bacia hidrográfica devido à importância que tem a detalhada estimativa do balanço hídrico para a gestão ambiental de modo sustentável. Entretanto, os fenômenos envolvidos neste ciclo apresentam grandes variações espaçotemporais, o que dificulta a sua estimativa. Neste contexto, o objetivo estabelecido para o presente estudo é o da avaliação da produção de água do rio Poxim-açu, utilizando o modelo hidrológico SWAT (Soil and Water Assessmente Tool). A calibração do modelo foi realizada manualmente para um período compreendido no ano de 2012, considerando-se alguns aspectos geológicos pertinentes a bacia em estudo, resultando em uma opção de calibração a partir dos parâmetros relacionados ao fluxo das águas subterrâneas e obtendo-se resultados de NSE (0,73), PBIAS (-9,86) e RSR (0,52). Realizou-se procedimentos de validação onde se observou similaridades entre os resultados da produção de água com os resultados obtidos por Silva (2013) para a mesma bacia hidrográfica no ano de 2011. O modelo desenvolvido foi utilizado para simulação preditiva do enchimento da barragem Sindicalista Jaime Umbelino de Souza, no rio Poxim-açu, além de ter sido submetido a simulações com dados de chuvas das estações pluviométricas dos municípios de Itaporanga D´Ajuda e de Aracaju para avaliações das respostas da produção de água. O resultado obtido foi satisfatório, com muito bom encaixe temporal entre o enchimento preditivo e o enchimento registrado. O estudo conclui que o modelo SWAT é aplicável satisfatoriamente na realização de simulações preditivas da produção de água na bacia hidrográfica do rio Poxim-açu em Sergipe. Conclui também que o modelo é aplicável satisfatoriamente em estudos hidrológicos da bacia hidrográfica em questão. Em relação ao Desenvolvimento e Meio Ambiente regional, o estudo recomenda que se aprofundem pesquisas quanto aos aspectos hidrogeológicos da região, com vistas à preservação quanti-qualitativa do grande manancial subterrâneo existente, que representa importante significado para o abastecimento humano da população Aracajuana e para a manutenção do equilíbrio de agroecossistemas litorâneos.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao de Alexandre Bertolani Oliveira.pdf: 2765651 bytes, checksum: d31c448c5c2d094b1f5f76cb6c10e190 (MD5) Previous issue date: 2010-02-12 / We investigate strategies to define prediction models for a quality parameter of an industrial process. We estimate this variable using computational intelligence and in special regression methods. The main contribution of this paper is the comparative analysis of heuristic training models to create the prediction system. We propose two main paradigms to obtain the system, machine learning and hybrid artificial neural networks. The resulting system is a prototype for the intelligent supervision of a real-time production process. Statistical tools are used to compare the performance of the regression based predictor and the neuro-fuzzy based predictor, considering the degree of adaptation of the system to the problem and its generalization ability / Neste trabalho são investigadas estratégias para a elaboração de Modelos de Predição que possam ser utilizados no monitoramento de uma variável de qualidade pertencente a um determinado Processo Produtivo Industrial. Neste cenário, a variável de qualidade é estimada por meio de técnicas da Inteligência Computacional e empiricamente avaliada na resolução de problemas de regressão. A principal contribuição desta monografia é a análise comparativa de Técnicas da Inteligência Computacional associadas às estratégias heurísticas de treinamento para a construção dos Modelos de Predição. São propostas duas linhas de pesquisa investigadas a partir de uma pesquisa empírica dos dados, e analisados a partir de dois grandes ramos da Inteligência Computacional Aprendizagem de Máquina e Redes Neurais Híbridas. Os Modelos de Predição desenvolvidos são protótipos conceituais para potencial implementação de Sistemas Inteligentes em tempo real de uma planta industrial. O método de construção dos Modelos de Predição por técnicas de Regressão é comparado com o método de construção do Modelo de Predição por redes Neuro-Fuzzy e analisados por critérios estabelecidos a partir de ferramentas estatísticas que levam em consideração os níveis de adequação e generalização dos mesmos. Ao final, são apresentados resultados dos métodos implementados sobre a mesma base de dados bem como os pertinentes trabalhos futuros