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A influência dos pacotes de preço na decisão de consumo de serviçosGonçalves, Dilney Albornoz January 2005 (has links)
O uso de pacotes de preços como tática de vendas é amplamente difundido, e diversas pesquisas comprovam a sua eficiência. Recentemente, Soman e Gourville (2001) sugeriram que os pacotes poderiam reduzir o consumo de serviços e, conseqüentemente, a lealdade do cliente. Com base nas teorias de custos irrecuperáveis e contabilidade mental, os autores propuseram uma nova teoria chamada dissociação da transação segundo a qual, dentro de um pacote, custos e benefícios não estão fortemente associados. Isso reduziria a pressão dos sunk costs para consumir o serviço comprado. Esta dissertação apresenta um teste da teoria da dissociação da transação, buscando replicar e estender os achados de Soman e Gourville (2001). Com o objetivo de verificar o efeito dos pacotes de preço no comportamento e nas percepções do consumidor, foi realizada uma pesquisa experimental em três etapas. A primeira consistiu de entrevistas de profundidade, a segunda foi um pré-teste do plano experimental e do instrumento de coleta de dados e a terceira etapa foi um experimento com o intuito de testar as hipóteses de pesquisa. Foi examinada, ainda, a existência de interação entre envolvimento e pacotes de preços. Os resultados não mostraram o esperado decréscimo no consumo de serviços adquiridos em pacotes, nem o efeito dos pacotes em avaliações de arrependimento, dor e intenção de recompra. Os pacotes, contudo, reduziram a percepção de desperdício no caso de não consumir o serviço comprado, indicando que o uso de pacotes de preços exerceu influência nessa variável. Após a apuração dos resultados, é apresentada uma discussão sobre as implicações teóricas desta pesquisa e são feitas recomendações para os gestores de marketing.
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A influência dos pacotes de preço na decisão de consumo de serviçosGonçalves, Dilney Albornoz January 2005 (has links)
O uso de pacotes de preços como tática de vendas é amplamente difundido, e diversas pesquisas comprovam a sua eficiência. Recentemente, Soman e Gourville (2001) sugeriram que os pacotes poderiam reduzir o consumo de serviços e, conseqüentemente, a lealdade do cliente. Com base nas teorias de custos irrecuperáveis e contabilidade mental, os autores propuseram uma nova teoria chamada dissociação da transação segundo a qual, dentro de um pacote, custos e benefícios não estão fortemente associados. Isso reduziria a pressão dos sunk costs para consumir o serviço comprado. Esta dissertação apresenta um teste da teoria da dissociação da transação, buscando replicar e estender os achados de Soman e Gourville (2001). Com o objetivo de verificar o efeito dos pacotes de preço no comportamento e nas percepções do consumidor, foi realizada uma pesquisa experimental em três etapas. A primeira consistiu de entrevistas de profundidade, a segunda foi um pré-teste do plano experimental e do instrumento de coleta de dados e a terceira etapa foi um experimento com o intuito de testar as hipóteses de pesquisa. Foi examinada, ainda, a existência de interação entre envolvimento e pacotes de preços. Os resultados não mostraram o esperado decréscimo no consumo de serviços adquiridos em pacotes, nem o efeito dos pacotes em avaliações de arrependimento, dor e intenção de recompra. Os pacotes, contudo, reduziram a percepção de desperdício no caso de não consumir o serviço comprado, indicando que o uso de pacotes de preços exerceu influência nessa variável. Após a apuração dos resultados, é apresentada uma discussão sobre as implicações teóricas desta pesquisa e são feitas recomendações para os gestores de marketing.
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A influência dos pacotes de preço na decisão de consumo de serviçosGonçalves, Dilney Albornoz January 2005 (has links)
O uso de pacotes de preços como tática de vendas é amplamente difundido, e diversas pesquisas comprovam a sua eficiência. Recentemente, Soman e Gourville (2001) sugeriram que os pacotes poderiam reduzir o consumo de serviços e, conseqüentemente, a lealdade do cliente. Com base nas teorias de custos irrecuperáveis e contabilidade mental, os autores propuseram uma nova teoria chamada dissociação da transação segundo a qual, dentro de um pacote, custos e benefícios não estão fortemente associados. Isso reduziria a pressão dos sunk costs para consumir o serviço comprado. Esta dissertação apresenta um teste da teoria da dissociação da transação, buscando replicar e estender os achados de Soman e Gourville (2001). Com o objetivo de verificar o efeito dos pacotes de preço no comportamento e nas percepções do consumidor, foi realizada uma pesquisa experimental em três etapas. A primeira consistiu de entrevistas de profundidade, a segunda foi um pré-teste do plano experimental e do instrumento de coleta de dados e a terceira etapa foi um experimento com o intuito de testar as hipóteses de pesquisa. Foi examinada, ainda, a existência de interação entre envolvimento e pacotes de preços. Os resultados não mostraram o esperado decréscimo no consumo de serviços adquiridos em pacotes, nem o efeito dos pacotes em avaliações de arrependimento, dor e intenção de recompra. Os pacotes, contudo, reduziram a percepção de desperdício no caso de não consumir o serviço comprado, indicando que o uso de pacotes de preços exerceu influência nessa variável. Após a apuração dos resultados, é apresentada uma discussão sobre as implicações teóricas desta pesquisa e são feitas recomendações para os gestores de marketing.
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Aplicacao de sistemas especialistas no processo decisorio : uma abordagem hibridaRosa, Sergio Ivan Viademonte da January 1994 (has links)
O presente trabalho descreve a aplicação de um modelo híbrido para sistemas especialistas em um problema de tomada de decisão, do tipo classificatório. O modelo híbrido para sistemas especialistas, denominado SECOX-HI, foi desenvolvido utilizando-se dois mecanismos de representação de conhecimento. O conhecimento é representado por um conjunto de estruturas de dados relacionais e por redes neurais. As estruturas de dados relacionais permitem uma representação flexível e compreensível do conhecimento do domínio, enquanto que as redes neurais possibilitam a automação da aquisição de conhecimento, a partir de uma base de casos, e a implementação do aprendizado indutivo. O modelo de redes neurais utilizado foi o Modelo Neural Combinatório (MNC), capaz de realizar o aprendizado heurístico através de reconhecimento de padrões observados. A metodologia de construção de grafos de conhecimento foi utilizada para capturar o conhecimento dos especialistas sobre o domínio da aplicação. Adicionalmente, os conceitos da lógica nebulosa foram empregados para modelar as variáveis nebulosas do domínio da aplicação, bem como para definir a função de pertinência dos conjuntos nebulosos relacionados a essas variáveis. A metodologia de aquisição de conhecimento e a fase de engenharia de conhecimento são detalhadas no trabalho, assim como a determinação das variáveis nebulosas e os conjuntos nebulosos associados. O modelo híbrido para sistemas especialistas, SECOX-HI, foi aplicado no problema de detecção de regime de operação do reservatório da usina hidroelétrica de Passo Real, no sistema hidroelétrico Jacuí, na companhia estadual de energia elétrica do Estado do Rio Grande do Sul (CEEE). Para a validação do SECOX-HI, montaram-se três versões da base de conhecimento. A primeira versão, Bl, contém os casos de ocorrências históricas levantados no centro de operações do sistema. A segunda versão, B2, foi montada a partir dos grafos de conhecimento colhidos dos especialistas. A terceira versão da base de conhecimento, B3, constituí-se numa base híbrida, formada por porções das versões Bl e B2. Também, para efeito de validação do sistema, foi montada uma base de testes. A base de testes é composta por 30 ocorrências, aleatóriamente selecionadas. A versão Bl do sistema concluiu corretamente 29 (96. 7 %) dos 30 diagnósticos da base de testes. A versão B2 do sistema concluiu corretamente 22 (73.4 %) dos 30 casos apresentados, e a versão híbrida do sistema, B3, concluiu corretamente 27 (90 %) dos 30 casos apresentados. Pelos resultados obtidos na validação do modelo, pode-se verificar a eficiência do formalismo híbrido na representação do conhecimento; a eficiência e aplicabilidade de modelos de redes neurais para a implementação de métodos de aquisição automática de conhecimento, principalmente quando existe um banco de casos disponível para o treinamento da rede neural; a aplicabilidade da tecnologia de sistemas especialistas no suporte à decisão. Como principais contribuições deste trabalho, pode-se destacar a i aplicação da lógica nebulosa numa situação real, para a interpretação e modelagem de conceitos imprecisos; a utilização e validação de uma metodologia para aquisição de conhecimento, baseada em grafos; a especificação e aplicação de um modelo computacional que incorpora a explicitação automática de conhecimento, via registros de ocorrências históricas, e o aprendizado indutivo, pelo refinamento do conhecimento armazenado nas redes neurais. / This dissertation describes the application of a hybrid model for classification expert systems in a decision making environment. The hybrid model for expert systems, named SECOX-HI, employs two knowledge representation mechanism. The knowledge is represented by a set of relational data structures and neural networks. The relational data structures provide flexible and comprehensible constructs for modeling the domain knowledge. The neural networks provide the means for automatic knowledge acquisition, by a case database, and enable the implementation of machine learning techniques. The Combinatorial Neural Model (CNM) was the architecture chosen for the neural network environment. These model is characterized by its capacity of learning through the recognition of regularities observed in the outside world. The methodology used for knowledge acquisition was the construction of knowledge graphs, extracted from the domain experts. In addition, the fuzzy logic concepts was used to model the fuzzy variables of the application domain, as well as to define the membership functions of the fuzzy sets related to these variables. The knowledge acquisition methodology, the knowledge engineering phase and the especification of the fuzzy variables are fully discussed. The SECOX-HI system was applied at classification of operation states of the floodgates movements from a reservoir in a hydroeletric company named CEEE (Companhia Estadual de Energia Elétrica Rio Grande do Sul). To validate SECOX-HI system, three vers10ns of the knowledge base were consructed. The first version, Bl, was automatically created based on the training of the case database. The case database is formed by records of historicals occurrences retrieved from the databases of the eletric company, CEEE. The second version, B2, is based upon the knowledge graphs extracted from experts in operation of floodgates. The third version, B3, is a hybrid version formed by parts of knowledge base version Bl and B2. To validate these three versions of the knowledge base, 30 cases were randomly selected from the same database that originated the case database, excluding ali cases that had already been previously selected. Version Bl gave 29 (96,7%) correct diagnoses out of 30; version B2 gave 22 (73,4%) correct diagnoses and version B3 gave 27 (90 ,0%) correct diagnoses. These results point to the efficiency of the hybrid formalism to the knowledge representation, the efficiency and applicability of neural networks models to implement the automatic knowledge acquisition methods, mainly when there is a case database available for training the neural model. The results also showed the applicability of expert systems in the role of a decision support tool. The main contribuitions of this research are the application of fuzzy logic m a real world problem to interpret and model imprecise concepts; the using and validation of a knowledge acquisition methodology based on knowledge graphs; the design and application of a computational model that provides automatic knowledge I acquisition by a case database and inductive learning through the refinement of the neural network knowledge.
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Uma técnica para a modelagem de estruturas de decisão / A technique for the decision structure modellingCazella, Sergio Ery January 1997 (has links)
Considerando as complexidades envolvidas no processo de tomada de decisão nas organizações de hoje, é fácil ver que este processo representa um ponto importante para a obtenção de vantagens na competição pelo mercado. Portanto, observa-se que a função de gerenciamento é fundamental para a empresa, seja qual for o seu setor de atividade, tamanho, complexidade e tecnologia dos produtos ou serviços por ela oferecidos. Por este motivo, é importante que seja dada uma atenção particular ao aperfeiçoamento desta função e, para que isto seja possível, é necessário que, primeiro, seja feita uma análise detalhada do Sistema de Gerenciamento existente na empresa através da utilização de uma ferramenta que permita criar um modelo que represente as informações necessárias. De acordo com esta necessidade, este trabalho tem como objetivo propor uma técnica que auxilia na criação do modelo da Estrutura de Decisão associada ao Sistema de Gerenciamento da empresa. A técnica descrita está baseada no método de refinamentos sucessivos, e visa permitir que, a partir do modelo macro da estrutura de decisão, sejam criados modelos específicos, com um nível de formalização adequado para a implementação de sistemas de informação automatizados, que possam apoiar o processo da tomada de decisão. A preocupação principal foi propor uma técnica que forneça a facilidade de uma ferramenta gráfica, a qual permita um rápido aprendizado e proporcione ao analista um canal de comunicação com o usuário, assim como também permita a criação de um modelo com um alto grau de detalhamento. Para que isto seja possível a proposta alia o uso das Redes de Petri e do modelo TF-ORM. Ao final é apresentado um estudo de caso focando a estrutura de decisão em um ambiente de manufatura, o qual é utilizado para mostrar a aplicação prática da técnica. / Considering the complexities involved in the process of decision-taking in organizations nowadays, it is easy to realize that this process represents an important point in the acquisition of advantages concerning the competition for the market. Therefore, it is observed that the function of the management is fundamental to the enterprise, whatever its section of activity, size, complexity, technology of its products or services are. That is why it is important to give particular attention to the improvement of that function, and for that to be possible, first it is necessary to do a detailed analysis of the Management System that exists in the enterprise through the utilization of a tool which permits to create a model to represent the needed information. According to this necessity, this paper proposes a technique which helps in the creation of a model of the Decision Structure associated with the Enterprise Management System. This technique has been based on the method of successive refinement and aims at allowing to be created, from the macro model of the decision structure, specific models and with a formalization level adequate to the implement of automatic information's systems that can support the process of decision-taking. The goal was to propose a technique that provides the facility of a graphic tool and permits a fast learning, providing the analyst with a way to communicate with the user, as well as it should permit the creation of a model with a high level of details. For this to be possible, the proposal associates the use of Petri Nets and TF-ORM model together. At the end a case study focusing on the decision structure in a manufacturing environment, with is used to show the practical application of the technique is presented.
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Aplicacao de sistemas especialistas no processo decisorio : uma abordagem hibridaRosa, Sergio Ivan Viademonte da January 1994 (has links)
O presente trabalho descreve a aplicação de um modelo híbrido para sistemas especialistas em um problema de tomada de decisão, do tipo classificatório. O modelo híbrido para sistemas especialistas, denominado SECOX-HI, foi desenvolvido utilizando-se dois mecanismos de representação de conhecimento. O conhecimento é representado por um conjunto de estruturas de dados relacionais e por redes neurais. As estruturas de dados relacionais permitem uma representação flexível e compreensível do conhecimento do domínio, enquanto que as redes neurais possibilitam a automação da aquisição de conhecimento, a partir de uma base de casos, e a implementação do aprendizado indutivo. O modelo de redes neurais utilizado foi o Modelo Neural Combinatório (MNC), capaz de realizar o aprendizado heurístico através de reconhecimento de padrões observados. A metodologia de construção de grafos de conhecimento foi utilizada para capturar o conhecimento dos especialistas sobre o domínio da aplicação. Adicionalmente, os conceitos da lógica nebulosa foram empregados para modelar as variáveis nebulosas do domínio da aplicação, bem como para definir a função de pertinência dos conjuntos nebulosos relacionados a essas variáveis. A metodologia de aquisição de conhecimento e a fase de engenharia de conhecimento são detalhadas no trabalho, assim como a determinação das variáveis nebulosas e os conjuntos nebulosos associados. O modelo híbrido para sistemas especialistas, SECOX-HI, foi aplicado no problema de detecção de regime de operação do reservatório da usina hidroelétrica de Passo Real, no sistema hidroelétrico Jacuí, na companhia estadual de energia elétrica do Estado do Rio Grande do Sul (CEEE). Para a validação do SECOX-HI, montaram-se três versões da base de conhecimento. A primeira versão, Bl, contém os casos de ocorrências históricas levantados no centro de operações do sistema. A segunda versão, B2, foi montada a partir dos grafos de conhecimento colhidos dos especialistas. A terceira versão da base de conhecimento, B3, constituí-se numa base híbrida, formada por porções das versões Bl e B2. Também, para efeito de validação do sistema, foi montada uma base de testes. A base de testes é composta por 30 ocorrências, aleatóriamente selecionadas. A versão Bl do sistema concluiu corretamente 29 (96. 7 %) dos 30 diagnósticos da base de testes. A versão B2 do sistema concluiu corretamente 22 (73.4 %) dos 30 casos apresentados, e a versão híbrida do sistema, B3, concluiu corretamente 27 (90 %) dos 30 casos apresentados. Pelos resultados obtidos na validação do modelo, pode-se verificar a eficiência do formalismo híbrido na representação do conhecimento; a eficiência e aplicabilidade de modelos de redes neurais para a implementação de métodos de aquisição automática de conhecimento, principalmente quando existe um banco de casos disponível para o treinamento da rede neural; a aplicabilidade da tecnologia de sistemas especialistas no suporte à decisão. Como principais contribuições deste trabalho, pode-se destacar a i aplicação da lógica nebulosa numa situação real, para a interpretação e modelagem de conceitos imprecisos; a utilização e validação de uma metodologia para aquisição de conhecimento, baseada em grafos; a especificação e aplicação de um modelo computacional que incorpora a explicitação automática de conhecimento, via registros de ocorrências históricas, e o aprendizado indutivo, pelo refinamento do conhecimento armazenado nas redes neurais. / This dissertation describes the application of a hybrid model for classification expert systems in a decision making environment. The hybrid model for expert systems, named SECOX-HI, employs two knowledge representation mechanism. The knowledge is represented by a set of relational data structures and neural networks. The relational data structures provide flexible and comprehensible constructs for modeling the domain knowledge. The neural networks provide the means for automatic knowledge acquisition, by a case database, and enable the implementation of machine learning techniques. The Combinatorial Neural Model (CNM) was the architecture chosen for the neural network environment. These model is characterized by its capacity of learning through the recognition of regularities observed in the outside world. The methodology used for knowledge acquisition was the construction of knowledge graphs, extracted from the domain experts. In addition, the fuzzy logic concepts was used to model the fuzzy variables of the application domain, as well as to define the membership functions of the fuzzy sets related to these variables. The knowledge acquisition methodology, the knowledge engineering phase and the especification of the fuzzy variables are fully discussed. The SECOX-HI system was applied at classification of operation states of the floodgates movements from a reservoir in a hydroeletric company named CEEE (Companhia Estadual de Energia Elétrica Rio Grande do Sul). To validate SECOX-HI system, three vers10ns of the knowledge base were consructed. The first version, Bl, was automatically created based on the training of the case database. The case database is formed by records of historicals occurrences retrieved from the databases of the eletric company, CEEE. The second version, B2, is based upon the knowledge graphs extracted from experts in operation of floodgates. The third version, B3, is a hybrid version formed by parts of knowledge base version Bl and B2. To validate these three versions of the knowledge base, 30 cases were randomly selected from the same database that originated the case database, excluding ali cases that had already been previously selected. Version Bl gave 29 (96,7%) correct diagnoses out of 30; version B2 gave 22 (73,4%) correct diagnoses and version B3 gave 27 (90 ,0%) correct diagnoses. These results point to the efficiency of the hybrid formalism to the knowledge representation, the efficiency and applicability of neural networks models to implement the automatic knowledge acquisition methods, mainly when there is a case database available for training the neural model. The results also showed the applicability of expert systems in the role of a decision support tool. The main contribuitions of this research are the application of fuzzy logic m a real world problem to interpret and model imprecise concepts; the using and validation of a knowledge acquisition methodology based on knowledge graphs; the design and application of a computational model that provides automatic knowledge I acquisition by a case database and inductive learning through the refinement of the neural network knowledge.
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Uma técnica para a modelagem de estruturas de decisão / A technique for the decision structure modellingCazella, Sergio Ery January 1997 (has links)
Considerando as complexidades envolvidas no processo de tomada de decisão nas organizações de hoje, é fácil ver que este processo representa um ponto importante para a obtenção de vantagens na competição pelo mercado. Portanto, observa-se que a função de gerenciamento é fundamental para a empresa, seja qual for o seu setor de atividade, tamanho, complexidade e tecnologia dos produtos ou serviços por ela oferecidos. Por este motivo, é importante que seja dada uma atenção particular ao aperfeiçoamento desta função e, para que isto seja possível, é necessário que, primeiro, seja feita uma análise detalhada do Sistema de Gerenciamento existente na empresa através da utilização de uma ferramenta que permita criar um modelo que represente as informações necessárias. De acordo com esta necessidade, este trabalho tem como objetivo propor uma técnica que auxilia na criação do modelo da Estrutura de Decisão associada ao Sistema de Gerenciamento da empresa. A técnica descrita está baseada no método de refinamentos sucessivos, e visa permitir que, a partir do modelo macro da estrutura de decisão, sejam criados modelos específicos, com um nível de formalização adequado para a implementação de sistemas de informação automatizados, que possam apoiar o processo da tomada de decisão. A preocupação principal foi propor uma técnica que forneça a facilidade de uma ferramenta gráfica, a qual permita um rápido aprendizado e proporcione ao analista um canal de comunicação com o usuário, assim como também permita a criação de um modelo com um alto grau de detalhamento. Para que isto seja possível a proposta alia o uso das Redes de Petri e do modelo TF-ORM. Ao final é apresentado um estudo de caso focando a estrutura de decisão em um ambiente de manufatura, o qual é utilizado para mostrar a aplicação prática da técnica. / Considering the complexities involved in the process of decision-taking in organizations nowadays, it is easy to realize that this process represents an important point in the acquisition of advantages concerning the competition for the market. Therefore, it is observed that the function of the management is fundamental to the enterprise, whatever its section of activity, size, complexity, technology of its products or services are. That is why it is important to give particular attention to the improvement of that function, and for that to be possible, first it is necessary to do a detailed analysis of the Management System that exists in the enterprise through the utilization of a tool which permits to create a model to represent the needed information. According to this necessity, this paper proposes a technique which helps in the creation of a model of the Decision Structure associated with the Enterprise Management System. This technique has been based on the method of successive refinement and aims at allowing to be created, from the macro model of the decision structure, specific models and with a formalization level adequate to the implement of automatic information's systems that can support the process of decision-taking. The goal was to propose a technique that provides the facility of a graphic tool and permits a fast learning, providing the analyst with a way to communicate with the user, as well as it should permit the creation of a model with a high level of details. For this to be possible, the proposal associates the use of Petri Nets and TF-ORM model together. At the end a case study focusing on the decision structure in a manufacturing environment, with is used to show the practical application of the technique is presented.
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Aplicacao de sistemas especialistas no processo decisorio : uma abordagem hibridaRosa, Sergio Ivan Viademonte da January 1994 (has links)
O presente trabalho descreve a aplicação de um modelo híbrido para sistemas especialistas em um problema de tomada de decisão, do tipo classificatório. O modelo híbrido para sistemas especialistas, denominado SECOX-HI, foi desenvolvido utilizando-se dois mecanismos de representação de conhecimento. O conhecimento é representado por um conjunto de estruturas de dados relacionais e por redes neurais. As estruturas de dados relacionais permitem uma representação flexível e compreensível do conhecimento do domínio, enquanto que as redes neurais possibilitam a automação da aquisição de conhecimento, a partir de uma base de casos, e a implementação do aprendizado indutivo. O modelo de redes neurais utilizado foi o Modelo Neural Combinatório (MNC), capaz de realizar o aprendizado heurístico através de reconhecimento de padrões observados. A metodologia de construção de grafos de conhecimento foi utilizada para capturar o conhecimento dos especialistas sobre o domínio da aplicação. Adicionalmente, os conceitos da lógica nebulosa foram empregados para modelar as variáveis nebulosas do domínio da aplicação, bem como para definir a função de pertinência dos conjuntos nebulosos relacionados a essas variáveis. A metodologia de aquisição de conhecimento e a fase de engenharia de conhecimento são detalhadas no trabalho, assim como a determinação das variáveis nebulosas e os conjuntos nebulosos associados. O modelo híbrido para sistemas especialistas, SECOX-HI, foi aplicado no problema de detecção de regime de operação do reservatório da usina hidroelétrica de Passo Real, no sistema hidroelétrico Jacuí, na companhia estadual de energia elétrica do Estado do Rio Grande do Sul (CEEE). Para a validação do SECOX-HI, montaram-se três versões da base de conhecimento. A primeira versão, Bl, contém os casos de ocorrências históricas levantados no centro de operações do sistema. A segunda versão, B2, foi montada a partir dos grafos de conhecimento colhidos dos especialistas. A terceira versão da base de conhecimento, B3, constituí-se numa base híbrida, formada por porções das versões Bl e B2. Também, para efeito de validação do sistema, foi montada uma base de testes. A base de testes é composta por 30 ocorrências, aleatóriamente selecionadas. A versão Bl do sistema concluiu corretamente 29 (96. 7 %) dos 30 diagnósticos da base de testes. A versão B2 do sistema concluiu corretamente 22 (73.4 %) dos 30 casos apresentados, e a versão híbrida do sistema, B3, concluiu corretamente 27 (90 %) dos 30 casos apresentados. Pelos resultados obtidos na validação do modelo, pode-se verificar a eficiência do formalismo híbrido na representação do conhecimento; a eficiência e aplicabilidade de modelos de redes neurais para a implementação de métodos de aquisição automática de conhecimento, principalmente quando existe um banco de casos disponível para o treinamento da rede neural; a aplicabilidade da tecnologia de sistemas especialistas no suporte à decisão. Como principais contribuições deste trabalho, pode-se destacar a i aplicação da lógica nebulosa numa situação real, para a interpretação e modelagem de conceitos imprecisos; a utilização e validação de uma metodologia para aquisição de conhecimento, baseada em grafos; a especificação e aplicação de um modelo computacional que incorpora a explicitação automática de conhecimento, via registros de ocorrências históricas, e o aprendizado indutivo, pelo refinamento do conhecimento armazenado nas redes neurais. / This dissertation describes the application of a hybrid model for classification expert systems in a decision making environment. The hybrid model for expert systems, named SECOX-HI, employs two knowledge representation mechanism. The knowledge is represented by a set of relational data structures and neural networks. The relational data structures provide flexible and comprehensible constructs for modeling the domain knowledge. The neural networks provide the means for automatic knowledge acquisition, by a case database, and enable the implementation of machine learning techniques. The Combinatorial Neural Model (CNM) was the architecture chosen for the neural network environment. These model is characterized by its capacity of learning through the recognition of regularities observed in the outside world. The methodology used for knowledge acquisition was the construction of knowledge graphs, extracted from the domain experts. In addition, the fuzzy logic concepts was used to model the fuzzy variables of the application domain, as well as to define the membership functions of the fuzzy sets related to these variables. The knowledge acquisition methodology, the knowledge engineering phase and the especification of the fuzzy variables are fully discussed. The SECOX-HI system was applied at classification of operation states of the floodgates movements from a reservoir in a hydroeletric company named CEEE (Companhia Estadual de Energia Elétrica Rio Grande do Sul). To validate SECOX-HI system, three vers10ns of the knowledge base were consructed. The first version, Bl, was automatically created based on the training of the case database. The case database is formed by records of historicals occurrences retrieved from the databases of the eletric company, CEEE. The second version, B2, is based upon the knowledge graphs extracted from experts in operation of floodgates. The third version, B3, is a hybrid version formed by parts of knowledge base version Bl and B2. To validate these three versions of the knowledge base, 30 cases were randomly selected from the same database that originated the case database, excluding ali cases that had already been previously selected. Version Bl gave 29 (96,7%) correct diagnoses out of 30; version B2 gave 22 (73,4%) correct diagnoses and version B3 gave 27 (90 ,0%) correct diagnoses. These results point to the efficiency of the hybrid formalism to the knowledge representation, the efficiency and applicability of neural networks models to implement the automatic knowledge acquisition methods, mainly when there is a case database available for training the neural model. The results also showed the applicability of expert systems in the role of a decision support tool. The main contribuitions of this research are the application of fuzzy logic m a real world problem to interpret and model imprecise concepts; the using and validation of a knowledge acquisition methodology based on knowledge graphs; the design and application of a computational model that provides automatic knowledge I acquisition by a case database and inductive learning through the refinement of the neural network knowledge.
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Uma técnica para a modelagem de estruturas de decisão / A technique for the decision structure modellingCazella, Sergio Ery January 1997 (has links)
Considerando as complexidades envolvidas no processo de tomada de decisão nas organizações de hoje, é fácil ver que este processo representa um ponto importante para a obtenção de vantagens na competição pelo mercado. Portanto, observa-se que a função de gerenciamento é fundamental para a empresa, seja qual for o seu setor de atividade, tamanho, complexidade e tecnologia dos produtos ou serviços por ela oferecidos. Por este motivo, é importante que seja dada uma atenção particular ao aperfeiçoamento desta função e, para que isto seja possível, é necessário que, primeiro, seja feita uma análise detalhada do Sistema de Gerenciamento existente na empresa através da utilização de uma ferramenta que permita criar um modelo que represente as informações necessárias. De acordo com esta necessidade, este trabalho tem como objetivo propor uma técnica que auxilia na criação do modelo da Estrutura de Decisão associada ao Sistema de Gerenciamento da empresa. A técnica descrita está baseada no método de refinamentos sucessivos, e visa permitir que, a partir do modelo macro da estrutura de decisão, sejam criados modelos específicos, com um nível de formalização adequado para a implementação de sistemas de informação automatizados, que possam apoiar o processo da tomada de decisão. A preocupação principal foi propor uma técnica que forneça a facilidade de uma ferramenta gráfica, a qual permita um rápido aprendizado e proporcione ao analista um canal de comunicação com o usuário, assim como também permita a criação de um modelo com um alto grau de detalhamento. Para que isto seja possível a proposta alia o uso das Redes de Petri e do modelo TF-ORM. Ao final é apresentado um estudo de caso focando a estrutura de decisão em um ambiente de manufatura, o qual é utilizado para mostrar a aplicação prática da técnica. / Considering the complexities involved in the process of decision-taking in organizations nowadays, it is easy to realize that this process represents an important point in the acquisition of advantages concerning the competition for the market. Therefore, it is observed that the function of the management is fundamental to the enterprise, whatever its section of activity, size, complexity, technology of its products or services are. That is why it is important to give particular attention to the improvement of that function, and for that to be possible, first it is necessary to do a detailed analysis of the Management System that exists in the enterprise through the utilization of a tool which permits to create a model to represent the needed information. According to this necessity, this paper proposes a technique which helps in the creation of a model of the Decision Structure associated with the Enterprise Management System. This technique has been based on the method of successive refinement and aims at allowing to be created, from the macro model of the decision structure, specific models and with a formalization level adequate to the implement of automatic information's systems that can support the process of decision-taking. The goal was to propose a technique that provides the facility of a graphic tool and permits a fast learning, providing the analyst with a way to communicate with the user, as well as it should permit the creation of a model with a high level of details. For this to be possible, the proposal associates the use of Petri Nets and TF-ORM model together. At the end a case study focusing on the decision structure in a manufacturing environment, with is used to show the practical application of the technique is presented.
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