Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMGP.pdf: 1155179 bytes, checksum: 853fabfd715d513d373e075b049d726a (MD5) Previous issue date: 2004-08-20 / The success of Fuzzy Rule Based Systems is due to their ability to represent vague and uncertain knowledge and to the facility to express the system behavior in a language easily interpretable by human beings. The knowledge acquisition of a Fuzzy Rule Based System is done from a human expert, which is known as the direct approach to knowledge acquisition, or through methods that automatically extract this knowledge from numerical information that represent samples or examples of the problem. Genetic Algorithms have demonstrated to be a powerful tool to rule bases construction, rule bases optimization, membership functions generation and membership functions optimization. The main research focus of this work is the investigation of fuzzy systems automatic generation approaches applied to pattern classification problems, using genetic algorithms to the definition and tuning of fuzzy sets that belong to the fuzzy partitions of the domains involved, considering interpretability maintenance of the linguistic values. The genetic learning is employed only in the fuzzy system data base, that is, in the membership functions, either through the traditional way of tuning previously defined functions after the rule base has been defined or through the more recent approach of constructing membership functions before the rules definition. This kind of investigation requires the use of different rule generation methods, the rules being generated before or after the use of genetic algorithm. The combination Fuzzy Systems + Genetic Algorithms, known as Genetic Fuzzy Systems, has great acceptance in the scientific community, since this systems are robust and capable of finding good solutions in complex and irregular spaces. / O sucesso dos Sistemas Baseados em Regras Nebulosas deve-se à habilidade para representar o conhecimento vago e incerto e à facilidade de expressar o comportamento do sistema em uma linguagem facilmente interpretável pelos seres humanos. A aquisição de conhecimento de um Sistema Baseado em Regras Nebulosas é feita a partir de um especialista humano, a qual é conhecida como abordagem direta para aquisição do conhecimento, ou através de métodos que automaticamente extraem este conhecimento a partir de informações numéricas que representam amostras ou exemplos do problema. Algoritmos Genéticos vêm demonstrando ser uma poderosa ferramenta para a construção de bases de regras, otimização de bases de regras, geração de funções de pertinência e otimização de funções de pertinência. O principal foco de pesquisa deste trabalho é a investigação das abordagens de modelagem automática de sistemas nebulosos aplicados a problemas de classificação de padrões, através de algoritmos genéticos para a definição e sintonia dos conjuntos nebulosos que compõem as partições nebulosas dos domínios envolvidos, considerando a manutenção da interpretabilidade dos valores lingüísticos. O aprendizado genético é empregado somente na Base de Dados do sistema nebuloso, isto é, nas funções de pertinência, tanto pela maneira mais tradicional, de sintonizar as funções já definidas depois da definição das regras, como pela abordagem mais recente, de construir as funções de pertinência antes da definição das regras. Esse tipo de investigação supõe o uso de outros métodos para a geração das regras, sejam elas geradas antes ou depois da aplicação do algoritmo genético. A combinação de Sistemas Nebulosos + Algoritmos Genéticos, conhecida como Sistemas Genéticos Nebulosos, tem grande aceitação na comunidade científica, uma vez que estes sistemas são robustos e capazes de encontrar boas soluções em espaços complexos e irregulares.

This dissertation deals with the economic change of the countries of late industrialization, comparing the Brazilian case to the South Korean in two periods of time. The first period is from the 1950s to the 1980s, in which both countries were technologically catching-up with the more developed countries, and a second period goes from the 1980s until the 2010 decade, when Brazil falling-behind technological, and South Korea teamed up with the developed countries and start to lead the technological development process. For this, a neoschumpeterian and structuralist theoretical framework was used and as well the concepts of Innovation Systems and Economic Change as nuclear concepts. The economic complexity tools, Product Space and the Economic Complexity Index (ECI) was used to observe the economic trajectories. In this approach trade variables are used as a proxy to understand the different economic and technological performances of the countries. The Economic Complexity Index (ECI) shows that South Korea since the beginning of the period of analysis gradually joins with the developed countries, appearing in the second period of analysis among the countries with the most complex economies in the world. The ECI reveal, corroborating with the theoretical framework adopted, that during the period of technological catching-up (1955-1980), Brazil gradually gained better positions, however, from the 1980s forward it successively lost positions in the economic complexity ranking. While the Product Space illustrates the structural change in the economies of 1962 to 1981, when the structural change in the Brazilian and South Korean economy was significant, diversifying and sophisticating the export agenda, from 1981 to 2014 in the South Korean economy, structural change continues to occur substantially increasing production sophistication, but the Brazilian economic structure does not observe any relevant changes, the diversification remained similar to 1981 and without the sophistication of production. It was verified that the structural changes promoted by both countries led to the trajectory of technological catching-up, however, while South Korea continued to promote structural change by adapting its development model, and moved forward in the technological development, while Brazil abandoning its already exhausted model of import substitution without substitution by another model, resulting in the end of the promotion of structural changes and the trajectory of technological falling-behind. Structural analysis through the approach of economic complexity makes it possible to understand why South Korea has moved on and Brazil has lagged behind. / Esta dissertação trata da mudança econômica dos países de industrialização tardia, comparando o caso brasileiro ao sul-coreano em dois períodos de tempo. O primeiro a partir da década de 1950 até a década de 1980, no qual ambos os países se emparelhavam tecnologicamente (catching-up) com países mais desenvolvidos, e um segundo período estabelecido a partir da década de 1980 até a década de 2010, em que o Brasil ficou para trás tecnologicamente (falling-behind), e a Coreia do Sul se emparelhou e passou a liderar o processo de desenvolvimento tecnológico (forging-ahead). Para isso, valeu-se de um referencial teórico neoschumpeteriano e estruturalista e utilizou os conceitos Sistemas de Inovação e Mudança Econômica como conceitos nucleares. Foi utilizado o ferramental da complexidade econômica, Product Space e o Índice de Complexidade Econômica (ICE), para observação das trajetórias, nessa abordagem as variáveis de comércio são usadas como proxy para compreender os diferentes desempenhos econômicos e tecnológicos dos países. O Índice de Complexidade Econômica (ICE) evidência que a Coreia do Sul desde o início do período de análise passa gradualmente a se emparelhar com os países desenvolvidos, figurando, no segundo período de análise, entre os países com as economias mais complexas do mundo. O ICE mostra, corroborando com o referencial teórico adotado, que durante o período de catching-up tecnológico brasileiro (1955-1980), o Brasil ganhou paulatinamente melhores posições, no entanto, a partir da década de 1980, passa sucessivamente a perder posições no ranking da complexidade econômica. Enquanto o Product Space ilustra a mudança estrutural nas economias de 1962 a 1981, quando a mudança estrutural na economia brasileira e sul-coreana foi significativa, diversificando e sofisticando a pauta de exportação, já no período de 1981 a 2014, na economia sul-coreana a mudança estrutural continua ocorrendo, aumentando substancialmente a sofisticação produtiva, mas na estrutura econômica brasileira não se observa mudanças relevantes, manteve-se a diversificação similar a 1981 e sem a sofisticação da produção. Constatou-se que as mudanças estruturais promovidas por ambos os países levaram a trajetória de catching-up tecnológico, no entanto, enquanto a Coreia do Sul continuou promovendo mudança estrutural da economia através da adaptação do seu modelo de desenvolvimento, e seguiu em frente no desenvolvimento tecnológico, já o Brasil abandona o seu já esgotado modelo de substituição de importações sem a substituição por um outro modelo, resultando no fim da promoção das mudanças estruturais e na trajetória de falling-behind tecnológico. A análise estrutural por meio da abordagem da complexidade econômica possibilita compreender porque a Coreia do Sul seguiu em frente e o Brasil ficou para trás.

Submitted by DHENY FERNANDES null (dfernandes@fc.unesp.br) on 2016-06-15T17:19:42Z No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 1456402 bytes, checksum: 56f028f949d37b33c377e1c247b0fd43 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-06-21T17:18:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fernandes_d_me_bauru.pdf: 1456402 bytes, checksum: 56f028f949d37b33c377e1c247b0fd43 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-21T17:18:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fernandes_d_me_bauru.pdf: 1456402 bytes, checksum: 56f028f949d37b33c377e1c247b0fd43 (MD5) Previous issue date: 2016-05-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O advento da Internet trouxe amplos benefícios nas áreas de comunicação, entretenimento, compras, relações sociais, entre outras. Entretanto, várias ameaças começaram a surgir nesse cenário, levando pesquisadores a criar ferramentas para lidar com elas. Spam, malwares, con- teúdos maliciosos, pishing, fraudes e falsas URLs são exemplos de ameaças. Em contrapartida, sistemas antivírus, firewalls e sistemas de detecção e prevenção de intrusão são exemplos de ferramentas de combate às tais ameaças. Principalmente a partir de 2010, encabeçado pelo malware Stuxnet, as ameaças tornaram-se muito mais complexas e persistentes, fazendo com que as ferramentas até então utilizadas se tornassem obsoletas. O motivo é que tais ferra- mentas, baseadas em assinaturas e anomalias, não conseguem acompanhar tanto a velocidade de desenvolvimento das ameaças quanto sua complexidade. Desde então, pesquisadores têm voltado suas atenções a métodos mais eficazes para se combater ciberameaças. Nesse contexto, algoritmos de aprendizagem de máquina estão sendo explorados na busca por soluções que analisem em tempo real ameaças provenientes da internet. Assim sendo, este trabalho tem como objetivo analisar o desempenho dos classificadores baseados em Floresta de Caminhos Ótimos, do inglês Optimum-path Forest (OPF), comparando-os com os demais classificadores do estado-da-arte. Para tanto, serão analisados dois métodos de extração de características: um baseado em tokens e o outro baseado em Ngrams, sendo N igual a 3. De maneira geral, o OPF mais se destacou no não bloqueio de mensagens legítimas e no tempo de treinamento. Em algumas bases a quantidade de spam corretamente classificada também foi alta. A versão do OPF que utiliza grafo completo foi melhor, apesar de que em alguns casos a versão com grafo knn se sobressaiu. Devido às exigências atuais em questões de segurança, o OPF, pelo seu rápido tempo de treinamento, pode ser melhorado em sua eficácia visando uma aplicação real. Em relação aos métodos de extração de características, 3gram foi superior, melhorando os resultados obtidos pelo OPF. / The advent of Internet has brought widespread benefits in the areas of communication, entertainment, shopping, social relations, among others. However, several threats began to emerge in this scenario, leading researchers to create tools to deal with them. Spam, malware, malicious content, phishing, fraud and false URLs are some examples of these threats. In contrast, anti-virus systems, firewalls and intrusion detection and prevention systems are examples of tools to combat such threats. Especially since 2010, headed by the Stuxnet malware, threats have become more complex and persistent, making the tools previously used became obsolete. The reason is that such tools based on signatures and anomalies can not follow both the speed of development of the threats and their complexity. Since then, researchers have turned their attention to more effective methods to combat cyber threats. In this context, machine learning algorithms are being exploited in the search for solutions to analyze real-time threats from the internet. Therefore, this study aims to analyze the performance of classifiers based on Optimum-path Forest, OPF, comparing them with the other state-of-the-art classifiers. To do so, two features extraction methods will be analyzed: one based on tokens and other based on Ngrams, considering N equal 3. Overall, OPF stood out in not blocking legitimate messages and training time. In some bases the amount of spam classified correctly was high as well. The version that uses complete graph was better, although in some cases the version that makes use of knn graph outperformed it. Due to the current demands on security issues, OPF, considering its fast training time, can be improved in its effectiveness aiming at a real application. In relation to feature extraction methods, 3gram was better, improving OPF’s results.

Submitted by JANAÍNA DE SOUZA SILVA null (jana_naina04@yahoo.com.br) on 2018-01-26T20:39:33Z No. of bitstreams: 1 Versão On Line revisada.pdf: 3602467 bytes, checksum: fe9103dd8e2d71223ba15f258ca06f87 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Santulo Custódio de Medeiros null (asantulo@rc.unesp.br) on 2018-01-29T18:09:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_js_me_rcla.pdf: 2588702 bytes, checksum: 64087c97d33b3b27453dfc4e05e0e6f8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-29T18:09:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_js_me_rcla.pdf: 2588702 bytes, checksum: 64087c97d33b3b27453dfc4e05e0e6f8 (MD5) Previous issue date: 2016-10-07 / Esta dissertação focaliza o trabalho pedagógico realizado no 2º ano do ciclo alfabetização. A seleção deste momento do ensino fundamental como objeto de estudo deve-se ao enfoque e a continuidade do ensino para a progressão da alfabetização. Em pesquisa de campo, buscou-se focalizar a inserção da progressividade nas práticas pedagógicas e nos discursos dos professores. À luz do referencial teórico sobre a problemática do ensino em ciclos, a pesquisa foi realizada com 9 professoras, de 9 escolas municipais que lecionam no 2º ano do ensino fundamental em Limeira – SP. A escolha das escolas para a realização da pesquisa ocorreu com base nos resultados do ANA/2014, divulgados pelo INEP em 2015. Destas escolas, três apresentaram os maiores escores, três apresentaram os menores escores e três apresentaram os escores correspondentes ao desempenho mediano na ANA/2014. A seleção das professoras, foi feita por sorteio utilizando a tabela de Fisher e Yates (1957). A coleta de dados deu-se mediante observações de aulas e entrevistas com as professoras, (gravadas em áudio e transcritas). As observações foram registradas (em áudio e/ou diário de campo). Nos resultados obtidos destacam-se as diferenças quanto à abordagem dada à continuidade da aprendizagem e progressão no processo de alfabetização; práticas essas, que dariam concretude ao ensino em ciclo, preconizado pelo PNAIC. Nestes, destaca-se a ênfase dada pelo ensino às atividades correspondentes ao eixo curricular “análise linguística: aprendizagem do sistema de escrita” em detrimento dos eixos como leitura, e produção textual escrita. / This dissertation focuses on the pedagogical work conducted in the 2nd year of literacy education. The selection of this moment of elementary school, as study subject, is due to its focus and continuousness of the teaching for progressive literacy. Through a field research, we sought to focus on the inclusion of progressivity in the pedagogical practices and in the teachers’ lectures. Based on the theoretical framework on the issue of literacy education and education in cycles, the survey was conducted with nine female teachers who teach in the 2nd year of elementary school in the city of Limeira – SP, Brazil. The selection of the schools where the research took place, was based on the results of the National Literacy Assessment (ANA)/2014 released by the National Institute of Studies and Research (INEP) in 2015. Thus, a total of nine schools were selected, three presented the highest scores, three had the lowest scores and three had the scores corresponding to the average performance in the ANA/2014. For the teachers’ selection, we used the statistical table of Fisher and Yates (1957). Data collection was carried out through classroom observations (five consecutive academic days) and interviews with teachers (audio-recorded and transcribed). The results were audio-recorded or registered in a field diary. The obtained results reveal the differences regarding the approach towards continuous learning and progression in the literacy process; the application of such methods would give more concreteness to the teaching in stages, according to the current official curriculum guidelines (PNAIC). In these guidelines emphasis is given to teaching activities corresponding to the axis “linguistic analysis: learning of the writing system" rather than themes as reading and written production.

Submitted by DANIELA CABRAL DE OLIVEIRA null (danielacaboliveira@gmail.com) on 2017-07-31T18:25:34Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 4071736 bytes, checksum: 8334dda6779551cc88a5687ed7937bb3 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-08-03T16:52:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 oliveira_dc_me_ilha.pdf: 4071736 bytes, checksum: 8334dda6779551cc88a5687ed7937bb3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-03T16:52:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 oliveira_dc_me_ilha.pdf: 4071736 bytes, checksum: 8334dda6779551cc88a5687ed7937bb3 (MD5) Previous issue date: 2017-06-28 / Este trabalho introduz uma nova metodologia de Monitoramento da Integridade de Estruturas (SHM, do inglês Structural Health Monitoring) utilizando algoritmos de aprendizado de máquina não-supervisionado para localização e detecção de dano. A abordagem foi testada em material isotrópico (placa de alumínio). Os dados experimentais foram cedidos por Rosa (2016). O banco de dados disponibilizado é abrangente e inclui medidas em diversas situações. Os transdutores piezelétricos foram colados na placa de alumínio com dimensões de 500 x 500 x 2mm, que atuam como sensores e atuadores ao mesmo tempo. Para manipulação dos dados foram analisados os sinais definindo o primeiro pacote do sinal (first packet), considerando apenas o intervalo de tempo igual ao tempo da força de excitação. Neste caso, na há interferência dos sinais refletidos nas bordas da estrutura. Os sinais são obtidos na situação sem dano (baseline) e, posteriormente nas diversas situações de dano. Como método de avaliação do quanto o dano interfere em cada caminho, foram implementadas as seguintes métricas: pico máximo, valor médio quadrático (RMSD), correlação entre os sinais, normas H2 e H∞ entre os sinais baseline e sinais com dano. Logo após o cálculo das métricas para as diversas situações de dano, foi implementado o algoritmo de aprendizado de máquina não-supervisionado K-Means no matlab e também testado no toolbox Weka. No algoritmo K-Means há a necessidade da pré-determinação do número de clusters e isto pode dificultar sua utilização nas situações reais. Então, fez se necessário a implementação de um algoritmo de aprendizado de máquina não-supervisionado que utiliza propagação de afinidades, onde a determinação do número de clusters é definida pela matriz de similaridades. O algoritmo de propagação de afinidades foi desenvolvido para todas as métricas separadamente para cada dano. / This paper introduces a new Structural Health Monitoring (SHM) methodology using unsupervised machine learning algorithms for locating and detecting damage. The approach was tested with isotropic material in an aluminum plate. Experimental data were provided by Rosa (2016). This provided database is open and includes measures in a variety of situations. The piezoelectric transducers were bonded to the aluminum plate with dimensions 500 x 500 x 2mm, and act as sensors and actuators simultaneously. In order to manipulate the data, signals defining the first packet were analyzed. It considers strictly the time interval equal to excitation force length. In this case, there is no interference of reflected signals in the structure boundaries. Signals are gathered at undamaged situation (baseline) and at several damage situations. As an evaluating method of how damage interferes in each path, it was implemented the following metrics: maximum peak, root-mean-square deviation (RMSD), correlation between signals, H2 and H∞ norms regarding baseline and damaged signals. The metrics were computed for numerous damage situations. The data were evaluated in an unsupervised K-Means machine learning algorithm implemented in matlab and also tested in Weka toolbox. However, the K-Means algorithm requires the specification of the number of clusters and it is a problem for practical applications. Therefore, an implementation of an unsupervised machine learning algorithm, which uses affinity propagation was made. In this case, the determination of the number of clusters is defined by the data similarity matrix. The affinity propagation algorithm was developed for all metrics separately for each damage.

Submitted by Victor de Abreu Campos null (victorde.ac@gmail.com) on 2017-09-27T02:41:28Z No. of bitstreams: 1 dissertacao.pdf: 5473435 bytes, checksum: 1e76ecc15a4499dc141983740cc79e5a (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-09-28T13:43:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 campos_va_me_sjrp.pdf: 5473435 bytes, checksum: 1e76ecc15a4499dc141983740cc79e5a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-28T13:43:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 campos_va_me_sjrp.pdf: 5473435 bytes, checksum: 1e76ecc15a4499dc141983740cc79e5a (MD5) Previous issue date: 2017-08-31 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / A quantidade vertiginosa de conteúdo multimídia acumulada diariamente tem demandado o desenvolvimento de abordagens eficazes de recuperação. Nesse contexto, ferramentas de reconhecimento de locutor capazes de identificar automaticamente um indivíduo pela sua voz são de grande relevância. Este trabalho apresenta uma nova abordagem de reconhecimento de locutor modelado como um cenário de recuperação e usando algoritmos de aprendizado não supervisionado recentes. A abordagem proposta considera Coeficientes Cepstrais de Frequência Mel (MFCCs) e Coeficientes de Predição Linear Perceptual (PLPs) como características de locutor, em combinação com múltiplas abordagens de modelagem probabilística, especificamente Quantização Vetorial, Modelos por Mistura de Gaussianas e i-vectors, para calcular distâncias entre gravações de áudio. Em seguida, métodos de aprendizado não supervisionado baseados em ranqueamento são utilizados para aperfeiçoar a eficácia dos resultados de recuperação e, com a aplicação de um classificador de K-Vizinhos Mais Próximos, toma-se uma decisão quanto a identidade do locutor. Experimentos foram conduzidos considerando três conjuntos de dados públicos de diferentes cenários e carregando ruídos de diversas origens. Resultados da avaliação experimental demonstram que a abordagem proposta pode atingir resultados de eficácia altos. Adicionalmente, ganhos de eficácia relativos de até +318% foram obtidos pelo procedimento de aprendizado não supervisionado na tarefa de recuperação de locutor e ganhos de acurácia relativos de até +7,05% na tarefa de identificação entre gravações de domínios diferentes. / The huge amount of multimedia content accumulated daily has demanded the development of effective retrieval approaches. In this context, speaker recognition tools capable of automatically identifying a person through their voice are of great relevance. This work presents a novel speaker recognition approach modelled as a retrieval scenario and using recent unsupervised learning methods. The proposed approach considers Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) and Perceptual Linear Prediction Coefficients (PLPs) as features along with multiple modelling approaches, namely Vector Quantization, Gaussian Mixture Models and i-vector to compute distances among audio objects. Next, rank-based unsupervised learning methods are used for improving the effectiveness of retrieval results and, based on a K-Nearest Neighbors classifier, an identity decision is taken. Several experiments were conducted considering three public datasets from different scenarios, carrying noise from various sources. Experimental results demonstrate that the proposed approach can achieve very high effectiveness results. In addition, effectiveness gains up to +318% were obtained by the unsupervised learning procedure in a speaker retrieval task. Also, accuracy gains up to +7,05% were obtained by the unsupervised learning procedure in a speaker identification task considering recordings from different domains. / FAPESP: 2015/07934-4

Submitted by Lucas Guerreiro null (lucasg@rc.unesp.br) on 2017-10-16T22:03:24Z No. of bitstreams: 1 LucasGuerreiro_dissertacao.pdf: 2072249 bytes, checksum: 03cb08b42175616dd567a364cf201bcd (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-10-18T18:42:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 guerreiro_l_me_sjrp.pdf: 2072249 bytes, checksum: 03cb08b42175616dd567a364cf201bcd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-18T18:42:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 guerreiro_l_me_sjrp.pdf: 2072249 bytes, checksum: 03cb08b42175616dd567a364cf201bcd (MD5) Previous issue date: 2017-09-01 / O Aprendizado de Máquina é uma área que vem crescendo nos últimos anos e é um dos destaques dentro do campo de Inteligência Artificial. Atualmente, uma das subáreas mais estudadas é o Aprendizado Semi-Supervisionado, principalmente pela sua característica de ter um menor custo na rotulação de dados de exemplo. A categoria de modelos baseados em grafos é a mais ativa nesta subárea, fazendo uso de estruturas de redes complexas. O algoritmo de competição e cooperação entre partículas é uma das técnicas deste domínio. O algoritmo provê acurácia de classificação compatível com a de algoritmos do estado da arte, e oferece um custo computacional inferior à maioria dos métodos da mesma categoria. Neste trabalho é apresentado um estudo sobre Aprendizado Semi-Supervisionado, com ênfase em modelos baseados em grafos e, em particular, no Algoritmo de Competição e Cooperação entre Partículas (PCC). O objetivo deste trabalho é propor um novo algoritmo de competição e cooperação entre partículas baseado neste modelo, com mudanças na caminhada pelo grafo, com informações de dominância sendo mantidas nas arestas ao invés dos nós; as quais possam melhorar a acurácia de classificação ou ainda o tempo de execução em alguns cenários. É proposta também uma metodologia de avaliação da rede obtida com o modelo de competição e cooperação entre partículas, para se identificar a melhor métrica de distância a ser aplicada em cada caso. Nos experimentos apresentados neste trabalho, pode ser visto que o algoritmo proposto teve melhor acurácia do que o PCC em algumas bases de dados, enquanto o método de avaliação de métricas de distância atingiu também bom nível de precisão na maioria dos casos. / Machine Learning is an increasing area over the last few years and it is one of the highlights in Artificial Intelligence area. Nowadays, one of the most studied areas is Semi-supervised learning, mainly due to its characteristic of lower cost in labeling sample data. The most active category in this subarea is that of graph-based models, using complex networks concepts. The Particle Competition and Cooperation in Networks algorithm (PCC) is one of the techniques in this field. The algorithm provides accuracy compatible with state of the art algorithms, and it presents a lower computational cost when compared to most techniques in the same category. In this project, it is presented a research about semi-supervised learning, with focus on graphbased models and, in special, the Particle Competition and Cooperation in Networks algorithm. The objective of this study is to base proposals of new particle competition and cooperation algorithms based on this model, with new dynamics on the graph walking, keeping dominance information on the edges instead of the nodes; which may improve the accuracy classification or yet the runtime in some situations. It is also proposed a method of evaluation of the network built with the Particle Competition and Cooperation model, in order to infer the best distance metric to be used in each case. In the experiments presented in this work, it can be seen that the proposed algorithm presented better accuracy when compared to the PCC for some datasets, while the proposed distance metrics evaluation achieved a high precision level in most cases.

This dissertation has as prime objective to discuss the uses of digital technology by the elderly through the data obtained by participating observation in different field locations. We shall also see how such practice relates itself with the promotion of active aging health policies. Therefore, I had as an analysis the modules I and III of the Best Age computing course, offered by the Computing Laboratory Prae/CPD (LABINFO) from UFSM and the digital social network Facebook. In the course's environment it was made possible to comprehend which questions referring to gender, generation/age group, learning time and educative process interfere directly in the learning process of the digital language by people with more than 50 years and, in consequence thereof, it is recurrent for us to see the circulation of the students between the Best Age course's modules, I have realized that the reason why the students turn to a computer course is something that goes beyond family and friends communication. To a large extend, these elderly people who I have accompanied in this one year field work, longed to become more autonomous and independent regarding the use of digital technology at the same time that they aimed to assert themselves as grandmothers and grandfathers present in the social life of their grandchildren. However, the laboratory space seems to be constituting itself, in a Santa Maria context, as one more of the elderly sociability spaces (more than a formal education space itself), that is different from others spaces downtown, mainly for being attended mainly by elderly women. The participation on social medias such as Facebook gives visibility to this group while online citizens and also makes the construction of sociability in the interior of the cyberspace possible. The fact that the number of Facebook users with more than 50 years old has grown, reveals that besides being experiencing a context of popularization of the internet in Brazil (either through the computer, but mainly through the cell phones), this is directly related with the growth of Brazilian population aging, matters widely addressed in this research. Following this way, the concept of participation, considered one of the bases for the promotion of active aging, should be rethinked in the context of the digital age. / Esta dissertação tem como objetivo principal discutir os usos das tecnologias digitais por idosos/as através dos dados obtidos pela observação participante feita em diferentes locais de pesquisa. Veremos também como tal prática se relaciona com a promoção da Política de Saúde do Envelhecimento Ativo. Para tanto, tive como foco de análise as aulas dos módulos I e III do curso de informática para Melhor Idade, ofertado pelo Laboratório de Informática Prae/CPD (LABINFO) da UFSM e a rede social digital Facebook. No ambiente do curso foi possível compreender que questões referentes ao gênero, geração/faixa etária, tempo de aprendizado e processo educativo interferem diretamente no processo de aprendizagem da linguagem digital por pessoas com mais de 50 anos e, em decorrência disso, é frequente vermos a circulação dos/as alunos/as entre os módulos do Melhor Idade. Percebi que o motivo pelo qual os/as alunos/as recorrem a um curso de informática é algo que vai além da comunicação com familiares e amigos. Em grande medida, os idosos/as que acompanhei durante a pesquisa almejavam tornarem-se mais autônomos e independentes quanto ao uso das tecnologias digitais ao mesmo tempo em que visavam afirmarem-se enquanto avôs/ós presentes na vida social de seus/suas netos/as. Contudo, o espaço do laboratório parece estar se constituindo, no contexto santa-mariense, como mais um dos locais de sociabilidades dos idosos (do que propriamente um espaço de educação formal), que se diferencia de outros ambientes do centro da cidade por ser frequentado principalmente por mulheres idosas. A participação nas mídias sociais como o Facebook dá visibilidade a tal grupo enquanto cidadãos online e ainda possibilita a construção de sociabilidades no interior do ciberespaço. O fato de que o número de usuários do Facebook com mais de 50 anos tem aumentado nos últimos anos, revela que além de estarmos vivenciando um contexto de popularização da Internet no Brasil (seja através do computador, mas principalmente pelo celular), isto relaciona-se com o crescimento do envelhecimento populacional brasileiro, assuntos amplamente abordados na presente investigação. Nesse sentido, o conceito de participação considerado um dos pilares para a promoção do envelhecimento ativo, deve ser repensado no contexto da era digital.

Orientador: João Paulo Papa / Banca: Roberta Spolon / Banca: Alexandre Luís Magalhães Levada / Resumo: Técnicas para seleção de características tem sido amplamente estudadas pela comunidade científica de reconhecimento de padrões e areas afins, dado que o problema de encontrar o subconjunto das características que maximiza a taxa de acerto de uma técnica de classificação de padrões pode ser modelado como um problema de otimização. Metodologias baseadas em inteligência evolucionista, tais como aquelas que simulam dinâmicas sociais e de interação entre morcegos, algumas espécies de aves e outros insetos, tem sido recentemente aplicadas nesse contexto. Assim sendo, o presente trabalho visou o estudo e desenvolvimento de técnicas de seleção de características utilizando abordagens de otimização evolucionistas, sendo elas: BBA - Binary Bat Algorithm, BCSS - Binary Charged System Search, BCS - Binary Cuckoo Search, BKH - Binary Krill Herd e BSSO - Binary Social-Spider Optimization. Experimentos realizados em seis bases de dados utilizando as técnicas propostas em conjunto com outras cinco técnicas (BGA - Binary Genetic Algorithm, BPSO - Binary Particle Swarm Optimization, BFA - Binary Fire y Algorithm, BGSA - Binary Gravitational Search Algorithm, BHS - Binary Harmony Search) mostraram a eficácia das técnicas evolucionistas propostas quando utilizadas em conjunto com o classificador OPF. O BSSO - Binary Social-Spider Optimization apresentou a melhor acurácia em 3 bases, chegando a aumentar a taxa de acerto do classificador OPF em até 19%, bem como, selecionou o menor número de características em cinco das seis bases. Em relação ao tempo de execuçãao, o BKH - Binary Krill Herd obteve o segundo melhor tempo em cinco bases, ficando atrás somente do BHS - Binary Harmony Search / Abstract: Techniques for feature selection have been widely studied by the pattern recognition scientific community and related fields, as the problem of finding the subset of features that maximizes the classifier rate can be modeled as a optimization problem. Methodologies based on evolutionary intelligence, such as those that simulate social dynamics and interaction between bats, some species of birds and other insects, have recently been applied in this context. Therefore, this work aimed to the study and development of feature selection techniques using evolutionary optimization approaches: BBA - Binary Bat Algorithm, BCSS - Binary Charged System Search, BCS - Binary Cuckoo Search, BKH - Binary Krill Herd e BSSO - Binary Social-Spider Optimization. Experiments conducted in six databases using the proposed techniques together with ve other techniques (BGA - Binary Genetic Algorithm, BPSO - Binary Particle Swarm Optimization, BFA - Binary Fire y Algorithm, BGSA - Binary Gravitational Search Algorithm, BHS - Binary Harmony Search) have shown the efiectiveness of proposed evolutionary techniques when used with the OPF classifier. The BSSO - Binary Social-Spider Optimization showed the best accuracy on 3 datasets coming to increase the OPF classification rate in up to 19%. Also, SSO has selected the smallest number features in ve of the six datasets. Regarding the runtime, BKH - Binary Krill Herd was the second fastest technique in ve datasets, being only slower then BHS - Binary Harmony Search technique / Mestre

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-05-24T12:09:46Z No. of bitstreams: 1 MATHEUS DE ARAÚJO MACIEL - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1452809 bytes, checksum: 4919281053ceb7031a223f7bff5b2678 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-24T12:09:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MATHEUS DE ARAÚJO MACIEL - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1452809 bytes, checksum: 4919281053ceb7031a223f7bff5b2678 (MD5) Previous issue date: 2016 / A previsibilidade dos serviços de transporte público é um aspecto central para a melhoria da experiência de seus usuários. Contudo, por funcionar dentro de um ambiente estocástico, essa previsibilidade é tipicamente prejudicada. Neste trabalho investigamos a possibilidade de tornar um sistema de transporte público mais previsível através do uso das informações históricas em um contexto onde não há disponível tecnologia de localização tempo real dos veículos ou informação atualizada sobre a operação do serviço. Embora GPS e outras tecnologias de Automatic vehicle location (AVL) em tempo real existam, muitos municípios brasileiros não as têm disponíveis. Considerando essa situação, utilizamos dados históricos de operação do sistema de ônibus da cidade de Campina Grande para avaliar o desempenho de quatro algoritmos de regressão na tarefa de prever no início do dia como os horários programados para os ônibus serão cumpridos. Os resultados apontam que embora a falta de informação em tempo real prejudique a capacidade preditiva dos algoritmos em determinadas situações, utilizá-los torna possível a previsão dos horários de saída reais dos ônibus com erro mediano de 28 segundos, e a previsão dos horários de fim de viagem com erro de mediano de -167 segundos. / Predictability of public transport services is essential to improving its user experience. However,by working within a stochastic environment, predictability is typically impaired. In this work, we investigate the possibility of making a more predictable public transport system through the use of historical information, in a context where there is no available real-time vehicle location technology or updated information on the operation of the system. While GPS and other real- time Automatic Vehicle Location technologies (AVL) exists, many Brazilian cities do not have them available. Aware of this situation, we used data from the Campina Grande city bus system to evaluate the performance of four regression algorithms on the task of predicting, early in the day, how buses scheduled times will be fulfilled. Results show, although the lack of real time information may harm algorithms predictive ability in certain situations, using them makes it possible to forecast actual buses departure times with a median error of 28 seconds and buses arrival time with a median error of -167 seconds.