Nesta tese são estimadas funções não lineares de importação e exportação para o Brasil, utilizando a metodologia de redes neurais artificiais, a partir de dados trimestrais, no período de 1978 a 1999. Com relação às importações, partindo-se da hipótese de país pequeno, as estimações são feitas para a demanda de importações totais, de bens intermediários e de material elétrico. Para as exportações, o pressuposto de país pequeno, num contexto de concorrência monopolística, é utilizado, de maneira que as estimações são feitas para a oferta e demanda por exportações brasileiras. As séries selecionadas são as exportações totais, as exportações de manufaturados e as exportações de material elétrico. A metodologia adotada para as importações procura visualizar a não linearidade presente nas séries de comércio exterior e encontrar a topologia de rede que melhor represente o comportamento dos dados, a partir de um processo de validação do período analisado. Procura observar, também, a sensibilidade das saídas das redes a estímulos nas variáveis de entrada, dado a dado e por formação de clusters. Semelhante método é utilizado para as exportações, com a ressalva que, diante de um problema de simultaneidade, o processo de ajuste das redes e análise da sensibilidade é realizado a partir de uma adaptação do método de equações simultâneas de dois estágios. Os principais resultados para as importações mostram que os dados apresentam-se de maneira não linear, e que ocorreu uma ruptura no comportamento dos dados em 1989 e 1994. Sobretudo a partir dos anos 90, as variáveis que se mostram mais significativas são o PIB e a taxa de câmbio, seguidas da variável utilização de capacidade produtiva, que se mostra com pouca relevância Para o período de 1978 a 1988, que apresenta um reduzido impacto das variáveis, a taxa de câmbio é relevante, na explicação do comportamento das importações brasileiras, seguida da utilização de capacidade produtiva, que demonstra-se significativa, apenas, para a série de bens intermediários. Para as exportações, os dados, também, se apresentam de maneira não linear, com rupturas no seu comportamento no final da década de 80 e meados de 1994. Especificamente, para a oferta e a demanda, as variáveis mais importantes foram a taxa de câmbio real e o PIB mundial, respectivamente. No todo, as séries mais importantes na explicação das importações e exportações foram a importação total e de bens intermediários e a exportação total e de manufaturados. Tanto para as importações, quanto para as exportações, os resultados mais expressivos foram obtidos para os dados mais agregados. Por fim, com relação às equações das exportações brasileiras, houve uma superioridade de ajuste e significância das variáveis das equações de demanda, frente às de oferta, em explicar os movimentos das exportações brasileiras.

O estudo foi feito através de um banco de registros de amostras de Escherichia coli, isoladas de frangos de corte. Na presente tese foram utilizadas 246 amostras do patógeno citado acima, com todas as características utilizadas em recentes trabalhos acadêmicos. Para a classificação das amostras utilizou-se a inteligência artificial, onde traçou-se uma interrelação entre as variáveis usadas: origem (lesões cutâneas, quadros respiratórios, cama), motilidade das amostras, lesões causadas (aerossaculite, pericardite, peritonite, periepatite, celulite), IP, genes (cvaC, iss, iutA, falA, Kpsll, papC, tsh), 14 anitimicrobianos (Amicacina, Amoxacilina e Ácido clavulânico, Ampicilina, Cefalexina, Cefuroxina, Ceftiofur, Ciprofloxacina, Clindamicina, Cotrimoxazol, Enrofloxacina, Gentamicina, Norfloxacina, Ofloxacina, Tetraciclina) e os bioquímicos variáveis (Adonitol, Ornitina, Arginina, Dulcitol, Salicina, Sacarose, Rafinose). No total foram feitas durante a tese em torno de 140 redes neurais, das quais foram utilizadas somente as que melhor apresentaram uma classificação correta e dentre estas as que continham um número menor de variáveis envolvidas. Durante o trabalho foram anexados 5 artigos científicos. Os artigos foram intitulados da seguinte maneira: Resistência antimicrobiana de amostras de Escherichia coli oriundas de camas de aviários, lesões de celulite e de quadros respiratórios de frangos de corte do Rio Grande do Sul; Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) para classificar a resistência antimicrobiana de amostras de Escherichia coli isoladas de frango de corte; Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) para a classificação do comportamento bioquímico de amostras de Escherichia coli isoladas de frangos de corte; Use of artificial intelligence (artificial meural networks) to classify the pathogenicity of Escherichia coli isolates from broilers; Genes associated with pathogenicity of avian Escherichia coli (APEC) isolated from respiratory cases of poultry. Nos primeiro artigo observou-se uma multi-resistência a pelo menos duas das 14 drogas utilizadas. No segundo artigo citado, notou-se que dentre as amostras analisadas corretamente apresentaram uma porcentagem de 84% a 100% nas amostras intermediárias, 81% a 100% para as resistentes, 89% a 100% sensíveis. No terceiro trabalho, foi concluído que as redes feitas foram capazes de classificar corretamente as amostras com uma amplitude de 87,80% a 98,73%. Além disso, a sensibilidade e a especificidade das classificações obtidas variam de 59,32% a 99,47% e de 80,00% a 98,54%, respectivamente. No quarto artigo, seguindo a ordem descrita acima, as redes construídas que usaram 11 categorias dos índices de patogenicidade, apresentaram 54,27% de classificações corretas, no entanto quando foram usadas somente 3 categorias essa porcentagem subiu para 80,55%. Houve um aumento das classificações corretas para 83,96% quando as categorias foram apenas duas. No quinto artigo, foram usadas um total de 61 amostras de Escherichia coli, onde foram testadas a presença dos genes citados no início deste resumo, e houve uma presença de 73,8% do gene iss, 55,7% do tsh, 45,9% do iutA, 39,3% do felA, o papc apareceu em 24,3% das amostras, o cvaC em 23%, e por fim, o kpsll em 18%. Mais uma vez pode-se afirmar, que o uso das redes neurais artificiais cada mais, está servindo como uma ferramenta que dá um suporte científico para a tomada de decisão. / This study was made using a data bank with samples of Escherichia coli, isolated from broilers. In the present thesis, 246 samples of the mentioned pathogenic bacteria, which were cited above, with all the characteristics used in recent academic works. For the classification of the samples, artificial intelligence was used, and a correlation between the taken variables was established: origin (cutaneous lesions, lesions of poultry with respiratory signals, litter of poultry house), motility of the samples, injuries (aerosaculitis, pericarditis, peritonitis, periepatitis, celullitis), PI, genes (cvaC, iss, iutA, falA, Kpsll, papC, tsh), 14 antimicrobials (Amikacyn, Amoxacillin and clavulanic acid, Ampicilin, Cefalexin, Cefuroxime, Ceftiofur, Ciprofloxacin, Clindamycin, Cotrimoxazole, Enrofloxacin, Gentamycin, Norfloxacin, Ofloxacin, Tetracyclin) and the biochemical profile (Adonitol, Ornithine, Arginine, Dulcitol, Salicin, Sucrose, Raffinose). In this thesis, 140 neural networks were constructed, from which the ones that presented the best correct classifications, and the ones that used the lesser number of variables were chosen. Five scientific articles were annexed. The articles were entitled in the following way: Antimicrobial resistance of samples of Escherichia coli from litter of poultry house, celullitis lesions, and lesions of poultry with respiratory signals in broilers of Rio Grande do Sul; The use of artificial intelligence (artificial neural networks) to classify the antimicrobial resistance isolated from samples of Escherichia coli in broilers; The use of artificial intelligence (artificial neural networks) to classify the biochemical profile of samples isolated from Escherichia coli in broilers; The use of artificial intelligence (artificial neural networks) to classify the pathogenicity of Escherichia coli isolates from broilers; Genes associated with pathogenicity of avian Escherichia coli (APEC) isolated from respiratory cases of poultry. In the first article a multi resistance at least to two of the 14 used drugs was observed. In the second article, it was noticed that 84% to 100% were intermediate, 81% to 100% were resistant, and 89% to 100% were sensible. In the third work, it was concluded that the neural networks were able to classify correctly with an amplitude from 87.80% to 98.73%. Moreover, the sensitivity and the specificity of the gotten classifications vary from 59.32% to 99.47% and from 80.00% to 98.54%, respectively. In the fourth article, following the described order above, the constructed neural networks, which used 11 categories of the pathogenicity indices, presented 54.27% of correct classifications, when just 3 categories were used, the correct classification went up to 80,55%. There was an increase in the correct classifications to 83.96% when the categories were only two. In the fifth paper, it was used a total of 61 samples of Escherichia coli, and tested the presence of the cited genes at the beginning of this summary, and the presence was 73.8% of the gene iss, 55.7% of tsh, 45.9% of iutA, 39.3% of felA, papc appeared in 24.3% of the samples, cvaC in 23%, and finally, kpsll in 18%. One more time, it can be affirmed that the use of artificial neural networks is serving as a tool to provide a scientific support for the decision making.

A avicultura industrial apresenta altos índices produtivos, caracterizando-se pela alta tecnificação e pela eficiência. Inúmeros fatores podem prejudicar estes resultados, dentre os mais importantes citam-se as doenças imunodepressoras, as quais são agentes primários para o estabelecimento de inúmeros patógenos capazes de agravar o quadro clínico das aves, elevando ainda mais as perdas. Em vista disso, resolveu-se estudar um método mais eficaz para a determinação da depleção linfocitária da bolsa de Fabricius, órgão fundamental para a proliferação e maturação de linfócitos B. Dentre as doenças que mais acometem a bolsa de Fabricius citam-se a doença infecciosa da bolsa de Fabricius, as micotoxicoses e a anemia infecciosa. Foram utilizadas 50 amostras de bolsa de Fabricius coletadas intactas, processadas e o escore óptico de depleção estabelecido (de 1 a 5). As bolsas foram divididas em quadrantes e 12 folículos selecionados por amostra. As imagens foram adquiridas, analisadas com o software MATLAB® 6.5 e suas características extraídas. Com os dados foram geradas redes neurais (NEUROSHELL®), comparando-se os escores óticos e a classificação realizada pela rede. A rede foi capaz de classificar corretamente com alta sensibilidade (até 89,81%) e especificidade (até 96,17%) a maioria dos folículos, tendo um melhor desempenho utilizando-se três categorias (sensibilidade de até 79,39% e especificidade de até 91,94%) e duas categorias (sensibilidade e especificidade chegando a 92,54%). Os resultados mostraram que é possível a utilização de análise de imagem e redes neurais para a classificação histopatológica de depleção linfocitária da bolsa de Fabricius. A análise de imagem é uma ferramenta prática, com resultados objetivos, dimensiona o erro classificatório e padroniza a avaliação da depleção linfocitária bolsa. / The industrial poultry has high productive indices, characterizing itself for the high technification and efficiency. Many factors can harm these results, the imunodepressives disease are amongst the most important causes. These diseases are the primary agents for the establishment of many secondary pathogens, aggravating the losses. In sight of this, we decided to study a more efficient method for the determination of the lymphoid depletion of bursa of Fabricius. The infectious bursal disease, the micotoxins and the infectious chicken anemia are the most important diseases of bursa of Fabricius. Fifty BF were examined by conventional optical microscopy and digital images were acquired and processed using MATLAB® 6.5 software. The ANN was generated using NEUROSHELL® CLASSIFIER software and the optical and digital data were compared. The ANN was able to make a comparable classification of digital and optical scores. The use of ANN was able to classify correctly the majority of the follicles with sensibility and specificity of 89% and 96%, respectively. When the follicles were scored and grouped in a binary fashion the sensibility and specificity increased significantly to 90 and 92%, respectively. These results demonstrate that the use of digital image analysis and ANN is a useful tool for the pathological classification of the BF lymphoid depletion. In addition.

SOUZA, S. C. A. Uso de redes neurais artificiais e transformada de Stockwell na localização de faltas em linhas de transmissão. 2015. 112 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-10-29T11:59:42Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_scasouza.pdf: 2068013 bytes, checksum: 4f455a7e7936bf1e94d2ee9f09920f2b (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-11-03T17:51:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_scasouza.pdf: 2068013 bytes, checksum: 4f455a7e7936bf1e94d2ee9f09920f2b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-03T17:51:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_scasouza.pdf: 2068013 bytes, checksum: 4f455a7e7936bf1e94d2ee9f09920f2b (MD5) Previous issue date: 2015-06-26 / This paper presents an automatic fault location method in transmission lines based on the Travelling Waves Theory (TWT) using the Stockwell Transform (ST) to determine the travelling waves propagation time and the dominant frequency of transient signals generated by faults. The method considers the case where there is no communication between terminals or loss of synchronism between the devices responsible for estimating the location of faults using, therefore, only data from one terminal. Single-phase faults only involving one of the phases and the earth area evaluated, which occur in the first half of a transmission line of unknown parameters. It is observed that the method (i) wasn’t sensitive to fault resistance variations and inception angle and (ii) the obtained results presented errors between 0,10% and 5,82% for faults that occurred between 7km and 99km from the monitoring terminal. To improve the accuracy of estimating the fault location, an Artificial Neural Network (ANN) of the type MLP (Multi-Layer Perceptron) is designed, and trained with characteristics extracted from the faulty signals using ST. The ATP (Alternative Transient Program) software was adopted for simulation of a three phase transmission line which voltage signals were sampled at 200kHz. The simulations were performed exploring 1280 combinations of the following parameters: fault locations, fault resistances and inception angle. The method was developed using the software MATLAB®. According to the obtained results, the combination of ST with ANN presented better results than the application of ST and TWT. Such improvement is highlighted for the estimation of fault location at greater distances from the monitoring terminal, with errors between 0,02% and 1,56% for faults that occurred between 7km and 99km from the monitoring terminal. / Este trabalho apresenta um método automático de localização de faltas em linhas de transmissão baseado na Teoria das Ondas Viajantes (TOV) utilizando a Transformada de Stockwell (TS) para determinação dos tempos de propagação das ondas viajantes e da frequência dominante dos sinais transitórios gerados pelas situações de falta. O método considera o caso em que não há comunicação entre terminais ou há perda de sincronismo entre os equipamentos responsáveis pela estimação da localização das faltas utilizando, portanto, dados provenientes de apenas um terminal. Consideram-se faltas monofásicas envolvendo uma das fases e a terra, as quais ocorrem na primeira metade de uma linha de transmissão de parâmetros desconhecidos. Observa-se que o método (i) não se mostrou sensível a variações de resistência de falta e ângulo de incidência e (ii) os resultados obtidos apresentam erros entre 0,10% e 5,82% para faltas que ocorreram entre 7km e 99km do terminal de monitoramento. Para a melhoria da precisão na estimação da localização das faltas foi projetada uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo MLP (Multi-Layer Perceptron), treinada a partir de características dos sinais faltosos extraídas através da TS. Foram utilizados os sinais trifásicos de tensão amostrados na frequência de 200kHz gerados a partir de simulações no software ATP (Alternative Transiente Program), no qual foram realizadas 1280 simulações explorando diversas localizações e resistências de falta e ângulo de incidência. O método foi aplicado utilizando o software MATLAB®. De acordo com os resultados obtidos, a combinação da TS e RNA projetada apresentou melhores resultados do que a aplicação da TS e TOV, destacando-se na estimação da localização de faltas que ocorreram a maiores distâncias do terminal de monitoramento, com erros entre 0,02% e 1,56% para faltas que ocorreram entre 7km e 99km do terminal de monitoramento.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-03-08T19:09:48Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 273697 bytes, checksum: e065dbbb9747ad1426de5a99b53f0e81 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-08T19:09:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 273697 bytes, checksum: e065dbbb9747ad1426de5a99b53f0e81 (MD5) Previous issue date: 2002-03-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho teve como objetivo definir o método de coleta que minimize erros de amostragem em comunidades de cupins, reduzindo assim uma variação equivocada no número de espécies coletadas em diferentes locais. Dada a impossibilidade técnico- econômica de se coletar todos os indivíduos de um ecossistema, é necessário lançar mão de técnicas de amostragem. No caso de cupins, isto é problemático, pois os mesmos apresentam hábitos crípticos, forrageando sub- superficialmente no solo ou protegidos por túneis, o que dificulta sua localização no campo. Sendo assim, no presente trabalho, comparou-se dois métodos de amostragem, coleta manual e com iscas, com relação a rapidez na instalação, número de amostras contendo soldados, experiência prévia do amostrador e esforço para se atingir o número máximo de espécies; afim de definir, dentre os métodos testados, qual o mais viável. As iscas foram confeccionadas com esterco de bovino, por ser um material rico em celulose e de fácil obtenção. Na coleta manual, 4 amostradores foram utilizados para investigar prováveis pontos de forrageamento para cupins. Os resultados indicaram que o método de amostragem com iscas mostrou-se mais eficiente para estudos em ecologia que envolvam sub- grupos funcionais nas comunidades de cupins. O método da coleta manual foi mais indicado para levantamentos de espécies. / This work was carried out to outline the collection method that decrease samplings errors on the termites communities, reducing the equivocate variation on the numbers of specie collected in different places. Because of the technical and economical difficulty to collect all individuals of an ecosystem, it is necessary to use sampling methods. In the case of termites, that is problematic, because they show cryptic habits, foraging sub-superficially in the soil or protected by tunnels, what hinders its location in the field. In the present work, two sampling methods were compared, manual collection and baits collection, regarding the fastness in the installation, number of samples containing soldiers, previous experience of sampling device and effort to reach the maximum number of specie, in order to outline, among the tested methods, which is the most viable. The baits were made of bovine feces, because it is a material rich of cellulose and easy to obtain. In the manual collection, four sampling device were used to investigate the probable foraging areas of the termites. The results show that the sampling method with baits was more efficient for the ecology study that involve functional sub-groups in the termites communities. The manual collection method was the most indicate for the species surveys. / Não foi localizado o cpf do autor.

Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-07-03T11:40:37Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 9957574 bytes, checksum: 03cd1b73f67de78f8c327fa4451cfa66 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-03T11:40:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 9957574 bytes, checksum: 03cd1b73f67de78f8c327fa4451cfa66 (MD5) Previous issue date: 2005-08-03 / O presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de compreender a organização dos solos de paisagens dos mares de morros, reconhecer seus padrões e subsidiar seu mapeamento. A área de estudo situa-se na Região Noroeste fluminense, englobada pela folha topográfica Varre Sai do IBGE, que abrange parte dos municípios de Natividade, Porciúncula e Varre Sai. Para isso foram avaliadas as feições geomorfométricas que definem um padrão geomórfico das paisagens, sendo composta por altimetria, altimetria relativa, aspecto, curvatura, curvatura plana, perfil de curvatura, declividade, sentido do escoamento, escoamento acumulado e distância euclidiana da drenagem, sendo todas estas feições obtidas por técnicas de geoprocessamento. Todos os atributos foram obtidos a partir do modelo digital de elevação e, em razão disso, os dados primários de elevação foram os mais precisos possíveis. Através destes atributos geomorfométricos elaborou-se um padrão geomorfométrico das paisagens definidas e foram conduzidas classificações supervisionadas, utilizando-se redes neurais artificiais e o algoritmo de máxima verossimilhança, para fins de comparação. Os resultados mostraram ser possível a utilização de redes neurais artificiais para a classificação de paisagens de áreas montanhosas sob dissecação homogênea, com uma exatidão global de 70%, um pouco acima daquela obtida pelo algoritmo de máxima verossimilhança, que obteve uma exatidão global de aproximadamente 66%. Este estudo mostrou que a utilização de técnicas de geoprocessamento para gerar os atributos geomorfométricos, aliados a classificadores supervisionados, pode subsidiar o delineamento dos levantamentos de solos, tornando-os mais rápidos, menos dependentes da experiência do mapeador e menos onerosos, diminuindo a subjetividade dos mesmos. Constitui-se de uma abordagem nova no Brasil, que deve ser estendida para outras áreas com informações mais precisas de altimetria, para testar a sua eficácia. / The present study was developed with the objective of understanding the soils organization on landscapes of mountainous areas, to recognize its patterns and to subsidize its surveys. The study area is in the Northwest Region of the State of Rio de Janeiro, included by the IBGE ́s topographical leaf “Varre Sai”, that englobe part of the municipal districts of Natividade, Porciúncula and Varre Sai. For that they were appraised the geomorphometrics features that define a geomorphic signature of the landscapes, being composed by elevation, relative elevation, aspect, curvature, curvature planes, curvature profile, slope, flow direction, flow accumulation and drainage ́s euclidian distance, being all these features obtained by geoprocessing techniques. All the attributes were obtained from the digital elevation model and, in reason of that, the primary data of elevation were the most precise possible. Through these geomorphometric attributes a geomorphic signature of the defined landscapes was elaborated and supervised classifications were made, being used artificial neural network and the algorithm of maximum verisimilitude, for comparison ends. The results showed to be possible the use of artificial neural network for the classification of landscapes of mountainous areas, with a global accuracy of 70%, a little above that obtained by the algorithm of maximum verisimilitude, that obtained a global accuracy of approximately 66%. This study showed that the use of geoprocessamento techniques to generate the geomorphometrics attributes, aided with supervised classifiers, can subsidize the soils surveys, turning them faster, less dependents of the experience of the expert and less onerous, decreasing the subjectivity. It is constituted of an unpublished approach in Brazil, that should be extended for others areas with more precise elevation information, in order to test the effectiveness.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2015-12-02T14:33:09Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 869288 bytes, checksum: 1ec9e1ebef3bae322c6fce4583cbe976 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-02T14:33:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 869288 bytes, checksum: 1ec9e1ebef3bae322c6fce4583cbe976 (MD5) Previous issue date: 2014-03-27 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Redes neurais artificiais (RNA) são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso de seres vivos, capazes de aprender a partir de exemplos e empregá-lo na solução de problemas tais como predição não linear, reconhecimento de padrões e diversas outras aplicações. Neste trabalho utilizamos uma RNA para predizer o valor da área abaixo da curva de progresso da doença (AACPD) para o patossistema tomate x requeima. A AACPD é uma medida de ampla utilização na epidemiologia de doenças policíclicas, especialmente em estudos que inferem a respeito da resistência quantitativa dos genótipos. Contudo, para a obtenção do valor final desta área são necessárias, neste patossistema, uma série de seis avaliações ao longo do tempo. O objetivo deste trabalho é propor a utilização das RNAs para a obtenção da AACPD no patossistema tomate x requeima, utilizando um número reduzido de avaliações de severidade. Para tanto, foram considerados quatro experimentos independentes, totalizando 1836 plantas infectadas com o patógeno Phytophthora infestans e avaliadas a cada três dias em um total de seis oportunidades, sendo procedido o cálculo da AACPD por método convencional. A RNA criada permitiu predizer AACPD com correlação de 0,97 e 0,84 quando comparado com os métodos convencionais, utilizando-se de um número 50% e 67% menor de avaliações por genótipo respectivamente. Ao se utilizar a RNA gerada por um experimento para predizer a AACPD para os demais experimentos ocorreu correlação média de 0,94, com duas avaliações, e 0,96, com três avaliações, entre os valores preditos pela RNA e os observados com seis avaliações. Apresentamos neste trabalho um novo paradigma para a utilização da informação da AACPD em experimentos de tomateiro confrontado com P. infestans. Este novo paradigma proposto pode ser adaptado para diferentes patossistemas. / Artificial neural networks (ANN) are computational models, inspired in the nervous system of living organisms, that is able to learn from examples and uses it to solve problems such as non-linear prediction, pattern recognition, and many other applications. In this work we use an ANN to predict the value of the area under the disease progress curve (AUDPC) for pathosystem tomato x late blight. The AUDPC is a widely used measure in the epidemiology of polycyclic diseases, especially in studies about quantitative resistance of genotypes. However, to obtain the final value of this area is required, in this pathossystem, a series of six evaluations along time. The objective of this paper is to propose a new use of ANN, based on the principles of learning, for to obtain the AUDPC in pathosystem tomato x late blight, using a reduced number of disease severity evaluations. We considered four independent experiments, a total of 1836 infected plants with the pathogen Phytophthora infestans and assessed every three days for six times, and proceeded to calculate the AUDPC by conventional methods. The ANN created possible to predict the AUDPC with a correlation coefficient of 0.97 and 0.84 compared with conventional methods, using a number 50% and 67% less ratings for genotypes respectively. Using ANN generated by an experiment to predict the AUDPC for the other experiments there was an average correlation of 0.94, with two ratings, and 0.96, with three evaluations, between the value predicted from ANN and value observed with six evaluations. We present in this work a new paradigm for obtaining AUDPC in tomato experiments inoculated with P. infestans. This proposed new paradigm can be adapted to different pathosystems.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-09-28T12:48:31Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1706670 bytes, checksum: 7eaf65ec4f6211f7d2f96c10c3cb3f8a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-28T12:48:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1706670 bytes, checksum: 7eaf65ec4f6211f7d2f96c10c3cb3f8a (MD5) Previous issue date: 2003-02-14 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O propósito deste estudo foi fazer determinações potenciométricas simultâneas das espécies aniônicas cloreto, brometo, iodeto e nitrato. O interesse nessas determinações vem principalmente do fato de que estes constituem fortes interferentes entre si, comprometendo e dificultando a análise dos mesmos em efluentes industriais, águas naturais, dentre outros. Além disso, estes íons podem se tornar bastante prejudiciais quando suas concentrações alcançam determinados valores, por causarem danos graves ao ecossistema aquático. Assim, com a utilização de um multiplexador e de um arranjo de eletrodos seletivos a íons foram desenvolvidas técnicas instrumentais de calibração, através de quimiometria, capazes de separar as respostas dos diferentes íons interferentes. Os métodos de calibração multivariada utilizados foram o método dos mínimos quadrados parciais polinomial (PLS polinomial) e o de redes neurais artificiais pois a relação entre as respostas não é linear, tendo-se ainda estudado os potenciais fornecidos pelos eletrodos através da análise das componentes principais (PCA). Foram feitos dois conjuntos de soluções com concentrações variadas dos ânions descritos, de acordo com um planejamento experimental cúbico de rede simplex lattice , com a adição de cinco pontos de verificação, tendo os conjuntos como diferencial, as concentrações de iodeto utilizadas. Para uma maior concentração de iodeto, a componente principal 1, que explicou 90,61 % da variância, separou completamente as respostas provenientes das soluções que possuíam tal ânion, já a componente principal 2, que explicou 6,42 % da variância, agrupou as amostras que continham as maiores concentrações para todos os íons. Em contrapartida, sob concentrações mais baixas de iodeto, a componente principal 1, que explicou 92,39 % da variância, separou todas as respostas oriundas das soluções que possuíam o íon brometo; e a componente principal 2, que explicou 7,20 % da variância, separou as amostras que continham as maiores concentrações dos íons cloreto, iodeto e nitrato. Tais observações proporcionaram a verificação dos efeitos das interferências, além de possibilitarem o estudo das respostas para a utilização do PLS polinomial e o treinamento das redes. O PLS polinomial apresentou valores de erros quadráticos médios de previsão (RMSEP) para o cloreto de 10-3 mol L-1 e para o brometo de 10-4 mol L-1, para concentrações de ambos os íons da ordem de 10-2 mol L-1; em relação ao iodeto, o RMSEP foi de 10-7 mol L-1, para concentrações 10-6 mol L-1; e, finalmente, o RMSEP para nitrato foi de 10-4 mol L-1, para concentrações da ordem de 10-3 mol L-1. A arquitetura das redes neurais foi otimizada tendo sido obtidos os menores valores de RMSEP, utilizando-se como função de transferência a função tangente sigmoidal e uma arquitetura de três camadas, sendo a primeira e a última camadas constituídas de quatro neurônios, e a camada intermediária constituída de dez. Os valores de RMSEP foi para o cloreto e brometo de 10-6 mol L-1, para concentrações de 10-2 mol L-1; para o iodeto, o RMSEP foi de 10-10 mol L-1, para concentrações de 10-6 mol L-1; e, por último, o nitrato apresentou um RMSEP de 10-6 mol L-1, para concentrações de 10-3 mol L-1. Através dos recursos quimiométricos utilizados foi possível otimizar o uso dos eletrodos seletivos a íons, o que facilitou sobremaneira as diversas aplicações. / The purpose of this study was to carry out simultaneous potenciometric determination of anionic species, more specifically, the chloride, bromide, iodide and nitrate anions. The interest in their determinations is due to the fact that these anions are strong interferents with respect to each other, jeopardizing and making difficult their analysis in industrial effluents and nature waters. Moreover, these ions can become quite prejudicial when their concentrations reach certain values, because they can cause serious damages to the aquatic ecosystem. Therefore, using a multiplex and a selective ion electrode array, instrumental calibration techniques were developed with quimiometric resources, to be able to separate the responses of the different interfering ions. The multivariated calibration methods utilized were the partial least square polynomial method (polynomial PLS) and the artificial neural networks since the relation between the responses is not linear, being also studied the potential values provided by the electrodes through the principal components analysis (PCA). Two sets of various solutions were prepared containing different concentrations of the anions described, according to the array simplex lattice net experimental planning, with the addition of more five verifying points, and the groups differential being the concentration values of the ion iodide. For a higher iodide concentration, the first major component, that explained 90,61 % of the variance, completely separated the solution responses which contained this ion, and the second major component, that explained 6,42 % of the variance, bracketed the samples which contained the higher concentrations for all the ions. Whereas, with the lower iodide concentrations, the first major component, that explained 92,39 % of the variance, isolated all the responses of the solutions which contained the bromide ion, and the second major component, that explained 7,20 % of the variance, separated the samples which contained the higher concentration of the chloride, iodide and nitrate ions. Such observations allowed to verify the interference effects besides enabling the study of the responses and consequently allowing the using of the polynomial PLS and the neural artificial networks training. The polynomial PLS presented root mean square error prediction (RMSEP) values for chloride was 10-3 mol L-1 and for bromide was 10-4 mol L-1 to concentrations of both ions in orders of 10-2 mol L-1. In relation to the iodide, the RMSEP was 10-7 mol L-1 to concentrations of 10-6 mol L-1 and finally, the nitrate RMSEP was 10-4 mol L-1, to concentration orders of 10-3 mol L-1. The neural network architecture was optimised obtaining smaller RMSEP values by using the sigmoid tangent function as the transference function, and using a three layer architecture where the first and the last ones had both four neurons and the intermediary layer had ten neurons. The RMSEP values to chloride and bromide were 10-6 mol L-1 to concentrations of 10-2 mol L-1 and to iodide was 10-10 mol L-1 to concentrations of 10-6 mol L-1 and, at last, the nitrate presented a RMSEP value of 10-6 mol L-1 to concentrations of 10-3 mol L-1. By the quimiometric resources used, it was possible to optimise the ion selective electrode use and getting more facilities in applications.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, Programa de Pós-graduação em Ciências Florestais, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2015-11-20T13:57:49Z No. of bitstreams: 1 2015_JoãoFelipeNunesDeMiranda.pdf: 1961695 bytes, checksum: 32c59daa230ca8115731bef2bb3357b2 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-05-12T21:05:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_JoãoFelipeNunesDeMiranda.pdf: 1961695 bytes, checksum: 32c59daa230ca8115731bef2bb3357b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-12T21:05:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_JoãoFelipeNunesDeMiranda.pdf: 1961695 bytes, checksum: 32c59daa230ca8115731bef2bb3357b2 (MD5) / O presente estudo avaliou e comparou a qualidade de ajuste de modelos alométricos (Spurr, Schumacher & Hall e Husch) e de redes neurais artificiais na estimativa de estoque de biomassa seca e de carbono de árvores com diâmetro a altura do peito (DAP) igual ou superior a 5 cm, em área de floresta estacional decidual, localizada no Município de Campos Belos – GO, no Brasil central. Um total de 74 árvores pertencente a diferentes espécies registradas na área e distribuído em diferentes classes de diâmetro foram cubadas rigorosamente. Tanto para a biomassa seca (total e do fuste) quanto para o carbono (total e do fuste), o modelo de Schumacher & Hall foi o que apresentou melhores medidas de precisão. Foram treinadas 300 RNAs, do tipo MLP (multilayer perceptron) para cada variável dependente e as 10 redes com melhores resultados foram retidas para a análise das medidas de precisão. Todas as melhores redes encontradas apresentaram medidas de precisão sensivelmente melhores do que as alcançadas pelo modelo de Schumacher & Hall. Os estoques de biomassa seca total e do fuste foram iguais a respectivamente 65,61 ±15,52 t.ha-1 e 34,17 ± 7,85 t.ha-1. Para carbono, os estoques total e do fuste foram 29,47 ± 6,93 t.ha-1 e 15,16 ± 3,48 t.ha-1. Guazuma ulmifolia, Callisthene fasciculata, Myracrodruon urundeuva e Dilodendron bipinnatum, além de se destacarem na área por apresentarem maiores valores de IVI (índice de Valor de Importânicia), também se destacaram por apresentarem maiores estoques de biomassa e carbono. / The aim of this study was to evaluate and compare the quality of the adjustments from the use of allometric models (Spurr, Schumacher & Hall and Husch) and artificial neural networks, and generate stock estimates of dry biomass and carbon from the best method. 15 permanent plots located in a fragment of dry seasonal forest, located in the municipality of Campos Belos - GO were inventoried of 737 individuals sampled 74 were strictly cubed. The model that presented best precision measurements, R² adjusted (0.88 to 0.96) and Syx% (9.2% to 28.0%) for both dry biomass (total and bole) and for Carbon (total and bole), was the template of Schumacher & Hall. 300 ANNs of the MLP type (multilayer perceptron) for each dependent variable were trained and the 10 networks with best results were retained for the analysis of precision measurements. All the best networks found had significantly better accuracy measures than those achieved by the Schumacher and Hall model. The stocks of dry biomass, total and bole, and carbon, total and bole, were respectively 65.61 ± 15.52 t ha-1, 34.17 ± 7.85 t ha-1, 29,47 ± 6,93 t.ha-1 e 15,16 ± 3,48 t.ha-1. The species with highest values of IVI and stock of dry biomass and carbon were Guazuma ulmifolia, Callisthene fasciculata, Myracrodruon urundeuva, Dilodendron bipinnatum.

Neste trabalho foi avaliado o efeito do controle de montante em sub-bacias embutidas na previsão hidrológica de curto prazo, com a investigação conjunta de dois aspectos: variação da área controlada e a variação do detalhamento temporal dos dados de vazões de entrada do modelo. O local escolhido para essa pesquisa foi a bacia do rio Ijuí com exutório no posto fluviométrico da Ponte Mística e as suas sub-bacias embutidas de Santo Ângelo, Ponte Nova do Potiribu, Colônia Mousquer, Passo do Faxinal e Turcato. Os dados de vazão utilizados foram obtidos da Agência Nacional de Águas (ANA) e do projeto de monitoramento da bacia do Potiribu (Castro et al., 2010), enquanto que os dados de precipitação foram obtidos em Silva (2011), que calculou uma série histórica de precipitações médias de uma grade de chuvas interpoladas a partir dos dados de 65 postos pluviométricos da região. Para este estudo foram utilizados dados de 22/08/1989 à 01/06/1994 (1.743 dias). Esse período foi selecionado por ser o maior período com dados concomitantes em todos os postos fluviométricos. Os modelos escolhidos para esse estudo foram as redes neurais artificiais de múltiplas camadas, com utilização do algoritmo retropropagativo. As entradas nos modelos foram os dados de precipitação e as vazões diárias da bacia de Ponte Mística e de suas sub-bacias, e as saídas foram as vazões de Ponte Mística um dia à frente. Foram apresentadas oito alternativas de controle físico de montante. Também foram aplicadas, para cada uma das alternativas, componentes antecedentes, com a utilização dos dados de vazão com antecedência de 24h e 48h. A utilização de vazões horárias do Turcato foi comparada com uma alternativa que contempla o mesmo posto, mas com dados diários, para investigar se a utilização de dados com um maior detalhamento temporal pode produzir melhores resultados. Para a análise do desempenho da rede foi aplicado como estatística de qualidade o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS). A avaliação estatística apresentou bons resultados na previsão de vazão para todas as alternativas de controle, sendo o menor NS de 0,91 e o maior de 0,97. A utilização de um maior detalhamento temporal, com aplicação de vazões horárias, provocou uma redução no desempenho do modelo, com o NS caindo de 0,91 para 0,89. Observou-se também que, quanto maior a área controlada das bacias, melhores são os resultados para a previsão de vazão. A análise da influência de cada variável explicativa foi feita por um método apresentado por Maier e Dandy (1997), revelando-se um recurso valioso para a compreensão das relações de importância das variáveis e do funcionamento do sistema. As contribuições das vazões das bacias de montante foram sempre mais influentes do que as precipitações diárias sobre toda a bacia, sendo demonstrado que, neste sentido, mesmo uma bacia muito pequena pode ser importante para a previsão. Além disso, esta técnica revelou-se importante para auxiliar na identificação das defasagens que são mais importantes, e também revela que, mesmo componentes que apresentam menor influência, podem atuar como potencializadoras de outras variáveis ou componentes, cuja ação atua no sentido de incrementar o desempenho das previsões do modelo. / This study evaluated the effects of the amount of controlled area with sub-basins embedded for real time hydrologic forecasting. Two aspects were studied together: The variation in the amount of controlled area and the temporal variation of detail data flow model input. The site chosen for this research was the Ijuí river basin with outlet in the gaging station of Ponte Mística and its sub-basins, namely the gaging stations at Sant'Angelo, Ponte Nova do Potiribu, Colônia Mousquer, Passo do Faxinal and Turcato. The streamflow data used were obtained from the National Water Agency (ANA) and the monitoring project of the Potiribu basin (Castro et al., 2010), while precipitation data were obtained in Silva (2011), who calculated the series of average precipitations from a grid of rainfalls resulting from the data interpolation of 65 raingauge stations in the region. For this study we used data from 22/08/1989 to 01/06/1994 (1.743 days). This period was selected because it is the longest period with complete data in all fluviometric stations. The models chosen for this study were the artificial neural networks of multiple layers, with training by the backpropagation algorithm. The entries of the models were the daily rainfall data and the streamflow of Ponte Mística basin and its sub-basins, and the outputs were the streamflows of the gaging station of Ponte Mística one day after. Eight alternatives of upstream control were presented. There were also applied, to each of these alternatives, the antecedent components, namely, the previous streamflow data of 24h and 48h. The model which uses hourly streamflows of Turcato was compared with an alternative that makes the same job, but with daily data, to investigate if the former, with the use of data with greater temporal detail, can produce better results. For the analysis of network performances it was applied the Nash-Sutcliffe coefficient (NS). Statistical evaluation showed good results in predicting streamflow for all control alternatives, being 0.91 and 0.97 the lowest and the highest NS, respectively. Using a more detailed temporal, applying hourly streamflows, caused a reduction in the performance of the model, with the NS falling from 0.91 to 0.89. It was also observed that the larger the controlled basins area, the better the results for predicting flow. The analysis of the influence of each explanatory variable was made by a method developed by Maier and Dandy (1997), proved to be a valuable resource for understanding the importance of relationships of variables and operating system. The contributions of flow from upstream basins have revealed always more influential to the forecasting than the daily precipitation over the whole basin, and demonstrated that, in this sense, even a very small basin may be important for forecasting. Furthermore, this technique proved important to help identify the more important lags, and also reveals that, even components that have less influence, can act for potentiating the other variables or components whose actions acts to increase the performance of the model predictions.