Este trabalho apresenta o estudo e implementação de um banco de conhecimentos para auxiliar o diagnóstico de lesões da mama por inspeção visual, permitindo ao médico consultas através de características pictóricas da imagem e a comparação visual entre imagem investigada e imagens previamente classificadas e suas informações clínicas. As imagens encontram-se classificadas no banco de conhecimentos segundo o padrão \"Breast imaging reporting and data systems\" (BI-RADS) do Colégio Americano de Radiologia. A seleção das imagens, informações clínicas representativas, bem como sua classificação foram realizada em conjunto com médicos radiologistas do Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) da Universidade de São Paulo (USP). O processo de indexação e recuperação das imagens é baseado em atributos de textura extraídos de \"Regions of interest\" (ROIs) previamente estabelecidas em mamogramas digitalizados. Para simplificar este processo, foi utilizado a Análise de Componentes Principais (PCA), que visa a redução do número de atributos de textura e as informações redundantes existentes. Os melhores resultados obtidos foram para as ROIs 139 (Precisão = 0.80), 59 (Precisão = 0.86) e um valor de 100% de acerto para a ROI 40. / This work presents the survey and implementation of a database of knowledge to aid the diagnostic of breast lesions through visual inspection, allowing the physician a seach through the characteristics of the contents of the image and the visual comparison between the analysed image and the previously classified images and its clinical information. The images are classified into the database of knowledge according to the pattern Breast Imaging Reporting and Data Systems (BI-RADS) of the American College of Radiology. The selection of the images, the representative clinical information, as well as its classification have been performed in conjunction with practictioners radiologists of the Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) from Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) from Universidade de São Paulo (USP). The process of indexing and retrieving the images is based on characteristic of the texture extracted from the regions of interest (ROIs) previously established through scanned mammograms. To simplify this path, the Principal Components Analysis (PCA) was used it aims the reduction of the number of features of texture and the existing redundant information. The best results obtained were to the ROIs 139 (precision = 0.80), 59 (precision = 0.86) and a value of 100% of precision for ROI 40.

[pt] A perspectiva de entrada de novos concorrentes e a atual rede de postos revendedores existentes no mercado estão intimamente ligadas à inserção do segmento de combustíveis nos trilhos do mercado livre. Esta pesquisa estuda as possibilidades de retenção de postos revendedores por parte das distribuidoras de combustível. Tomando por base o modelo Delta (Hax e Wilde), investiga os atributos que possam vir a ser valorizados pelos clientes nas três perspectivas abordadas pelo modelo: economia do produto, economia do consumidor e economia do sistema. O estudo adota uma pesquisa de campo para identificação e avaliação dos atributos tanto por parte dos postos revendedores quanto das distribuidoras. Os resultados mostram os tanto graus de preferência quanto às discrepâncias entre eles no que diz respeito aos atributos avaliados por cada entidade - revendedor e distribuidora. Os resultados podem auxiliar as distribuidoras a melhorar seus posicionamentos estratégicos e a caminhar melhor na trajetória do modelo Delta, rumo à retenção de revendedores. / [en] The perspective of entry of new competitors in the market and the actual service stations network are closely linked to the insertion of the combustible segment in the open market. This research studies the possibilities of service stations` retention by the combustibles distributors. Taking the Delta model (Hax e Wilde) as base, investigates the attributes that can be valorized by the clients on the three perspectives of this model: product economy, consumer economy and system economy. The study uses a field research to identify and evaluate the attributes from the service stations as much as the distributors part. The results show the grades of preference and the discrepancies between them in concern of the evaluated attributes for each instance - retail and distributor. The results can also help the distributors to improve theirs strategical positioning and to walk toward the retail loyalty using the way of Delta Model.

As florestas plantadas tem atraído grande interesse pela possibilidade de utilização em aplicações bioenergéticas frente à tendência mundial de priorizar fontes de energia que proporcionem maior sustentabilidade ambiental, mais qualidade e segurança. No Brasil, os deslocamentos na geografia da cadeia produtiva agroflorestal atual em direção às regiões de fronteira agrícola (Centro-Oeste e Norte) vem criando desafios de adequação dos conhecimentos técnico-científicos já consolidados em outras regiões. Nesse contexto, o objetivo desta dissertação é avaliar a acurácia da classificação e identificação de áreas cultivadas com florestas plantadas para fins energéticos, em imagens orbitais do sensor Landsat 5 TM. Por meio de técnicas estatísticas de mineração de dados, o presente trabalho também avaliou a utilização de um amplo conjunto de atributos para identificar melhorias nos resultados da classificação. A pesquisa se concentrou em amostras de áreas plantadas no estado do Tocantins, região norte do Brasil. As técnicas de mineração de dados utilizadas se mostraram eficientes na identificação precisa de florestas plantadas em imagens do satélite Landsat 5, tanto pelo desempenho da classificação, quanto pela redução da quantidade de informação necessária para a resolução deste tipo de problema. Assim, as técnicas empregadas neste estudo possibilitam o desenvolvimento de modelos de classificação robustos no auxílio ao planejamento e à tomada de decisão sobre a plantação de florestas no território brasileiro. / Planted forests have attracted a lot of attention because of possibility of use in bioenergy applications and due to the global trend of prioritizing energy sources that provide greater environmental sustainability, more quality and security. In Brazil, the shifts in the geography of current agroforestry production chain towards the agricultural frontier areas (Midwest and North) are creating challenges to the adequacy of technical and scientific knowledge already established in other regions. So, the aim of this work is to assess the accuracy of the identification and classification of areas cultivated with plantation forests for energy, inside TM Landsat 5 images. Using statistical techniques for data mining, this study also evaluated the use of a broad set of attributes to identify improvements in the classification results. The research focused on samples of planted areas in the state of Tocantins, Northern Brazil. The data mining techniques used were effective in identifying of planted forests in Landsat 5 satellite images, both the classification performance, such as by reducing the amount of information needed to solve this kind of problem. Thus, the techniques employed in this study enable the development of robust classification models to aid in the planning and decision making on forest plantations in Brazil.

Selecionar atributos é, por vezes, uma atividade necessária para o correto desenvolvimento de tarefas de aprendizado de máquina. Em Mineração de Textos, reduzir o número de atributos em uma base de textos é essencial para a eficácia do processo e a compreensibilidade do conhecimento extraído, uma vez que se lida com espaços de alta dimensionalidade e esparsos. Quando se lida com contextos nos quais a coleção de textos é não-rotulada, métodos não-supervisionados de redução de atributos são utilizados. No entanto, não existe forma geral predefinida para a obtenção de medidas de utilidade de atributos em métodos não-supervisionados, demandando um esforço maior em sua realização. Assim, este trabalho aborda a seleção não-supervisionada de atributos por meio de um estudo exploratório de métodos dessa natureza, comparando a eficácia de cada um deles na redução do número de atributos em aplicações de Mineração de Textos. Dez métodos são comparados - Ranking porTerm Frequency, Ranking por Document Frequency, Term Frequency-Inverse Document Frequency, Term Contribution, Term Variance, Term Variance Quality, Método de Luhn, Método LuhnDF, Método de Salton e Zone-Scored Term Frequency - sendo dois deles aqui propostos - Método LuhnDF e Zone-Scored Term Frequency. A avaliação se dá em dois focos, supervisionado, pelo medida de acurácia de quatro classificadores (C4.5, SVM, KNN e Naïve Bayes), e não-supervisionado, por meio da medida estatística de Expected Mutual Information Measure. Aos resultados de avaliação, aplica-se o teste estatístico de Kruskal-Wallis para determinação de significância estatística na diferença de desempenho dos diferentes métodos de seleção de atributos comparados. Seis bases de textos são utilizadas nas avaliações experimentais, cada uma relativa a um grande domínio e contendo subdomínios, os quais correspondiam às classes usadas para avaliação supervisionada. Com esse estudo, este trabalho visa contribuir com uma aplicação de Mineração de Textos que visa extrair taxonomias de tópicos a partir de bases textuais não-rotuladas, selecionando os atributos mais representativos em uma coleção de textos. Os resultados das avaliações mostram que não há diferença estatística significativa entre os métodos não-supervisionados de seleção de atributos comparados. Além disso, comparações desses métodos não-supervisionados com outros supervisionados (Razão de Ganho e Ganho de Informação) apontam que é possível utilizar os métodos não-supervisionados em atividades supervisionadas de Mineração de Textos, obtendo eficiência compatível com os métodos supervisionados, dado que não detectou-se diferença estatística nessas comparações, e com um custo computacional menor / Feature selection is an activity sometimes necessary to obtain good results in machine learning tasks. In Text Mining, reducing the number of features in a text base is essential for the effectiveness of the process and the comprehensibility of the extracted knowledge, since it deals with high dimensionalities and sparse contexts. When dealing with contexts in which the text collection is not labeled, unsupervised methods for feature reduction have to be used. However, there aren\'t any general predefined feature quality measures for unsupervised methods, therefore demanding a higher effort for its execution. So, this work broaches the unsupervised feature selection through an exploratory study of methods of this kind, comparing their efficacies in the reduction of the number of features in the Text Mining process. Ten methods are compared - Ranking by Term Frequency, Ranking by Document Frequency, Term Frequency-Inverse Document Frequency, Term Contribution, Term Variance, Term Variance Quality, Luhn\'s Method, LuhnDF Method, Salton\'s Method and Zone-Scored Term Frequency - and two of them are proposed in this work - LuhnDF Method and Zone-Scored Term Frequency. The evaluation process is done in two ways, supervised, through the accuracy measure of four classifiers (C4.5, SVM, KNN and Naïve Bayes), and unsupervised, using the Expected Mutual Information Measure. The evaluation results are submitted to the statistical test of Kruskal-Wallis in order to determine the statistical significance of the performance difference of the different feature selection methods. Six text bases are used in the experimental evaluation, each one related to one domain and containing sub domains, which correspond to the classes used for supervised evaluation. Through this study, this work aims to contribute with a Text Mining application that extracts topic taxonomies from unlabeled text collections, through the selection of the most representative features in a text collection. The evaluation results show that there is no statistical difference between the unsupervised feature selection methods compared. Moreover, comparisons of these unsupervised methods with other supervised ones (Gain Ratio and Information Gain) show that it is possible to use unsupervised methods in supervised Text Mining activities, obtaining an efficiency compatible with supervised methods, since there isn\'t any statistical difference the statistical test detected in these comparisons, and with a lower computational effort

A espacialização de atributos dos solos é necessária com vistas ao planejamento e monitoramento do solo. As imagens do satélite Landsat 5 Thematic Mapper (TM) são utilizadas em estudos relacionados aos recursos naturais por fornecerem informações da superfície das terras em áreas amplas e de difícil acesso. Nesse trabalho objetivou-se gerar uma imagem multitemporal de solo exposto através de imagens de satélite e, com ela, mapear atributos da superfície do solo. A área de estudo é a região de Piracicaba, SP, onde foram selecionadas treze imagens do Landsat TM. Amostras da camada mais superficial dos solos foram coletadas em 740 pontos, e nelas analisados vários atributos do solo. Por meio da reflectância espectral dos objetos das imagens de satélite foram obtidas informações de solo exposto e eliminados outros alvos. As imagens foram adquiridas em série histórica e sobrepostas, gerando uma composta final com solo exposto. Os atributos do solo que obtiveram boa correlação com as bandas dessa imagem foram quantificados por meio da técnica de regressão multivariada e espacializados. Mapas pré-existentes de geologia e pedologia auxiliaram no entendimento da variabilidade espacial da textura e cor dos solos na paisagem. A taxa de variação do solo exposto em uma imagem individual variou de 7 a 20 %, enquanto a unificada atingiu 53 % da área total. Valores de reflectância entre as bandas TM3 e TM4 contrapostos representando a linha do solo e curva espectral média de espectros de amostras de solos obtidas em laboratório apresentaram semelhança com as de satélite. Entre os atributos estudados, a argila obteve a melhor correlação com R2 de 0,75, erro baixo e RPD acima de 2. Outros atributos relacionados com a argila também obtiveram boa correlação, como matéria orgânica (MO) e capacidade de troca de cátions (CTC) com R2 de 0,4 e 0,34 respectivamente. / The knowledge of spatial distribution of soil attributes is necessary for soil planning and monitoring. Landsat 5 Thematic Mapper (TM) images are used in studies related to natural resources for providing the land surface information in large areas and in areas of difficult access. This work aimed to create a multi-temporal image of bare soil through satellite scenes and map soil attributes from the surface. The study area is located in Piracicaba region, SP, where thirteen Landsat TM scenes were selected. Samples of the soil superficial layer were collected at 740 points, and several soil properties were analyzed. Spectral reflectance of different objects from satellite images was obtained and only exposed soil information was selected. Images were acquired in historical series and overlapped, generating a final composed image with bare soil. Soil attributes that presented good correlation with the bands were quantified by multivariate regression and mapped. Pre-existing maps of geology and soil helped in understanding soil texture spatial variability and color in the landscape. The soil variation rate in an individual exposed image ranged from 7 to 20%, while the unified reached 53% of the total area. Obtained values of reflectance between TM3 and TM4 bands representing the soil line and average spectral curve of laboratory soil samples were similar to the satellite ones. Among the soil attributes studied, clay presented the best correlation with R2 value of 0.75, low error and RPD value above 2.0. Other attributes related to clay also presented good correlation, such as organic matter (OM) and cation exchange capacity (CEC) with R2 values of 0.4 and 0.34 respectively.

Made available in DSpace on 2017-07-21T18:15:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Karla Thais Barreto.pdf: 7917664 bytes, checksum: 0d3427987aa4f4181357b8d724987a95 (MD5) Previous issue date: 2016-07-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The dynamics pedogeomorphological enables understanding of pedomorphogenesis by the study of soil and relief in the genesis of landscapes, since they depend on the same formation factors. This study shows itself as an important tool to environmental planning. The research was conducted in the Furnas Formation occurrence area in the basin of the Verde river in Ponta Grossa (PR) with the objective to verify the pedogeomorphic behavior on the convex slopes of the Formation, according to drainage pattern and current use of Earth. Was chosen four representative toposequences of agricultural use and proceeded with the compartmentation of the slopes into three segments for the characterization of soils until the 6th categorical level. Twelve profiles were sampled at the surface and subsurface material with which routine particle size and chemical analysis were performed. The physical and chemical properties of the soil were compared between the studied slopes. In these, also, were inferred information about the evolution of the landscape. A higher variability of soils was observed in the younger erosional surfaces than in the older and depositional. The middle third and top segments of the slopes were those with higher and lower differentiation of soils, respectively. Among slopes, area 03 was the one that showed greater variability of soil. Has detected the occurrence of a reworking material from the Ponta Grossa Formation in the transition area of the two lithologies, which was responsible for the different behavior of the various attributes of the soil. There was regular decrease in pH, % of clay and base saturation, and increase, % of sand, aluminum saturation, CTC/100g of clay and the relationship silt / clay, from the most evolved soils to the latest. The identification of some factors such as: position occupied by the soil on the slope, degree of evolution of soils and formation of ferruginous crusts in the subsurface enabled the understanding of the relationship between the dynamics pedomorphogenic, mainly by sediment transport that contributes to siltation increasingly intense in rivers of this region. / A dinâmica pedogeomorfológica possibilita a compreensão da pedomorfogênese, pelo estudo do solo e relevo na gênese das paisagens, já que dependem dos mesmos fatores de formação. Esse estudo mostra-se uma importante ferramenta ao planejamento ambiental. A pesquisa foi conduzida na área de ocorrência da Formação Furnas, na bacia do rio Verde, município de Ponta Grossa (PR) com o objetivo de verificar o comportamento pedogeomórfico em vertentes convexas da referida Formação geológica, segundo padrão de drenagem e uso atual da Terra. Escolheu-se 4 topossequências representativas de uso agropecuário e procedeu-se com à compartimentação das vertentes em três segmentos para a caracterização dos solos até o 6° nível categórico. Foram amostrados 12 perfis em superfície e subsuperfície, material com o qual foram realizadas análises granulométricas e químicas de rotina. Os atributos físicos e químicos dos solos foram comparados entre as vertentes estudadas. Nestas, também, foram inferidas informações sobre a evolução da paisagem. Observou-se maior variabilidade de solos nas superfícies mais jovens e erosionais do que nas mais antigas e deposicionais. Os segmentos de vertente terço médio e topo, foram os que apresentaram maior e menor diferenciação de solos, respectivamente. Entre as vertentes, a área 03 foi a que demonstrou maior variabilidade dos solos. Detectou-se a ocorrência de um material de retrabalhamento da Formação Ponta Grossa na área de transição das duas litologias, que foi o responsável pelo comportamento diferenciado de vários atributos dos solos. Houve decréscimo regular nos valores de pH, % de argila e saturação por bases, e, elevação, da % de areia, saturação por alumínio, CTC/100g de argila e da relação silte/argila, dos solos mais evoluídos para os mais recentes. A identificação de alguns fatores, tais como: posição ocupada pelos solos na vertente, grau de evolução dos solos e formação de crostas ferruginosas em subsuperfície possibilitaram o entendimento das relações entre a dinâmica pedomorfogênica, principalmente pelo transporte de sedimentos que contribui para o assoreamento cada vez mais intenso nos rios da região.

Made available in DSpace on 2017-07-25T19:29:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ValterAssami.pdf: 1493027 bytes, checksum: b7055c6cb6163590aa97d192d094742d (MD5) Previous issue date: 2010-10-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Surface application of lime in no-till system (NTS), result in a gradient between surface and subsurface soil layers due to acidity amelioration. Liming and nitrogen fertilization can change chemical soil profile and modify soil quality (biological, physical and chemical). The aim of this study was to investigate the magnitude of the chemical and physical changes of soil due to surface liming, cover crop management and nitrogen fertilization. The experimental design was a complete randomized block, in a split-plot on loamy, kaolinitic, thermic Typic Hapludox in Ponta Grossa, Parana State, Brazil, and 30 years under NTS. The main plots consisted of dolomite lime applied on soil surface without incorporation (control, 4, 8 and 12 Mg ha-1 of lime) in May 2004. The subplots were represented by winter crop management: without black oat cover crop (SCA); with black oat cover crop (CCA) and black oat fertilized with 180 kg ha-1 of N (CCA+N). After corn (Zea mays L.) harvest, in May 2009 (60 months after liming application), samples of soil layers 0 - 5, 5 - 10 and 10 - 20 cm were collected for determination of: pH; point of zero salt effect (PZSE), ΔpH, electrical conductivity (EC), total acidity (H+Al); content of exchangeable aluminum (Al), calcium (Ca), magnesium (Mg) and potassium (K); effective cation exchange capacity (CECE), available phosphorus (P), total nitrogen (TN) and total organic carbon (TOC). In this occasion, samples undisturbed were token from 0-10 and 10-20 cm layers and performed to macroporosity, microporosity, total porosity (TP) and bulk density (BD). Samples blocks of soil were also collected to measure the tensile strength of aggregates (TS). The surface liming, after five years of its use in soil managed for 30 years in NTS provides increase of Ca and Mg in all layers studied. When high levels of ammonium nitrate were applied on black oat, had an increase of soil acidification and reduction of Ca and Mg in the layer 0 - 5 and 5 - 10 cm. The liming and cover crop of black oat, with and without N application favored the accumulation of TOC and TN in all layers studied. Treatments with black oat provided increment of pH, EC, Ca, Mg, and TN in the layer 10 - 20 cm, showing the importance of vegetation for the improvement of soil fertility. The cover crop of black oat allied to liming under NTS consolidated had little change in the attributes PZSE, ΔpH and EC, but the values of the electrochemical properties obtained were adequate to the soil managed in the NTS. The treatments with black oat combined with liming reduced the macroporosity and contributed to the increase in RT at 0 - 10 cm. It was found that the lime in the level of 8 Mg ha-1 combined with lime and without black oat increased the microporosity at the layer 0 - 10 cm of the soil. In the layer 10 - 20 cm, the limestone associated with treatments of oat reduced macroporosity and increase microporosity of the soil. Key-words: electrochemical properties, tropical soil, dolimitic lime, agriculture conservationist. / A aplicação superficial de calcário, no sistema plantio direto (SPD), resulta em um gradiente entre a superfície e camadas subsuperficiais do solo na correção da acidez. A calagem e a fertilização nitrogenada proporcionam modificações químicas no perfil do solo capaz de influenciar a qualidade (biológica, física e química) do solo. O objetivo desse trabalho foi verificar a magnitude das alterações químicas, eletroquímicas e físicas do solo devido à calagem superficial, manejo da cobertura vegetal e adubação nitrogenada. O delineamento experimental empregado foi o de blocos completos ao acaso com parcelas subdivididas em um Latossolo Vermelho textura média manejado há 30 anos no SPD no Paraná, Brasil. As parcelas receberam calagem superficial (controle, 4, 8 e 12 Mg ha-1 de calcário) em maio de 2004. Nas subparcelas, foram estabelecidos os seguintes tratamentos: sem cobertura de aveia (SCA); com cobertura de aveia (CCA) e com cobertura de aveia fertilizada anualmente com 180 kg ha-1 de nitrogênio mineral (nitrato de amônio) (CCA+N). Em maio de 2009 (60 meses após a calagem), amostras de solo das camadas de 0 - 5, 5 - 10 e 10 - 20 cm foram coletadas para determinação de: pH, ponto de efeito salino nulo (PESN), delta pH (ΔpH), condutividade elétrica (CE), acidez total; teores trocáveis de alumínio (Al), cálcio (Ca), magnésio (Mg) e potássio (K); capacidade de troca catiônica efetiva (CTCe), fósforo disponível (P Mehlich-1), nitrogênio total (NT) e carbono orgânico total (COT). Amostras de solo indeformados das camadas de 0 - 10 e 10 - 20 cm foram coletadas, na mesma ocasião, visando à determinação dos atributos: macroposidade, microporosidade, porosidade total (PT) e densidade do solo (Ds). Blocos de solo foram coletados para quantificar a resistência tênsil (RT) de agregados. A calagem superficial, após 5 anos de sua aplicação em solo manejado há 30 anos no SPD proporcionou correção da acidez, aumento de Ca e Mg trocáveis em todas as camadas estudadas. Quando altas doses de nitrato de amônio foram aplicadas na aveia preta, ocorreu aumento da acidificação do solo e redução dos teores de Ca e Mg trocáveis na camada de 0 - 5 e 5 - 10 cm. A calagem e a cobertura de aveia preta, sem e com aplicação de N, favoreceram o acúmulo de COT e NT em todas as camadas estudadas. Os tratamentos com aveia preta proporcionaram incremente de pH, CE, Ca, Mg e NT na camada de 10 - 20 cm, evidenciando importância da cobertura vegetal para o melhoria da fertilidade do solo. A cobertura de aveia preta aliada à calagem superficial sob SPD consolidado pouco alteraram os atributos PESN, ΔpH e CE, porém os valores dos atributos eletroquímicos obtidos foram adequados ao manejo do solo no SPD. Os tratamentos com aveia preta aliada a calagem superficial reduziu a macroporosidade e contribui para o aumento da RT na camada de 0 - 10 cm. Verificou-se que na dose de 8 Mg ha-1 de calcário (saturação por bases estimada de 65%) aliado aos tratamentos com e sem aveia preta favoreceram os maiores valores de microporosidade na camada de 0 - 10 cm. A calagem associado aos tratamentos da aveia preta reduziu a macroporosidade e aumento da microporosidade na camada de 10 - 20 cm do solo.

O presente trabalho teve por objetivo analisar os atributos ambientais: uso do solo, espaços livres públicos, verticalidade das edificações, cobertura vegetal e densidade demográfica, espacializando-os para definição da qualidade ambiental urbana do Distrito Baeta Neves, município de São Bernardo do Campo (SP). A base teórica da pesquisa foi fundamentada no conceito de Paisagem e a metodologia empregada para atender aos objetivos pretendidos fundamentou-se no método desenvolvido por Nucci (2001), que diagnostica e espacializa de forma integrada os atributos selecionados, considerando-os como indicadores da qualidade ambiental. Foram considerados os diferentes usos do solo e as condições do meio físico urbano, contribuindo para identificarmos as áreas críticas do Distrito. Houve predomínio de trechos com média de dois a três atributos ambientais negativos como: deserto florístico, déficit de espaços livres públicos e alta densidade demográfica. Apesar disso, a região central do Distrito obteve bons resultados no total de atributos negativos, com áreas de ausência de atributo negativo. Os índices de cobertura vegetal e de espaços livres públicos foram os fatores de maior relevância na definição da qualidade ambiental urbana do Distrito, como, por exemplo, a Vila Baeta Neves que apresentou maior quantidade de arborização de rua e menores índices de deserto florístico. Diante disso, efetuou-se a análise conjunta das cartas dos atributos selecionados, gerando a carta de qualidade ambiental da área de estudo. Posteriormente, foram propostas formas de melhoria da qualidade ambiental para o Distrito Baeta Neves e sua aplicabilidade no planejamento municipal e na elaboração de políticas ambientais que orientem a melhor ocupação do espaço urbano / This study aimed at analyzing environmental attributes such as (a) land use, (b) public open spaces, (c) vertical building, (d) vegetation coverage and (e) demographic density, while spatializing them into a definition of urban environmental quality based on the district of Baeta Neves, in Sao Bernardo do Campo (state of Sao Paulo, Brazil). The theoretical framework for this research was based on the concept of landscape, and the applied methods to reach the established goal was based on Nuccis (2001) methodological approach, which diagnoses and spatializes, fully, the selected attributes, considering them as indicators of environmental quality. I considered distinct land uses and urban physical environment conditions contributing to the identification of critical areas in the studied district. I have found large frequencies of areas with an average of two or three negative environmental attributes, such as: floristic desert, deficit of public open spaces and high demographic density. Vegetative cover and public open spaces indexes appeared as the most relevant factors in defining the urban environmental quality of the studied district. For instance, Village of Baeta Neves presented the highest quantity of street arborization and the lowest indexes of floristic deserts. Based on these elements, I carried out a joint analysis of each selected attribute map, creating the map of environmental quality for the studied area. After that, I suggested ways to improve the environmental quality of the district of Baeta Neves and, also, potential uses in city planning and development of environmental policies to better guide occupation of urban space

Com o surgimento da tecnologia da informação, o processo de análise e interpretação de dados deixou de ser executado exclusivamente por seres humanos, passando a contar com auxílio computacional para a descoberta de conhecimento em grandes bancos de dados. Este auxílio exige uma organização e ordenação das atividades, antes manualmente exercidas, em um processo composto de três grandes etapas. A primeira etapa deste processo conta com uma tarefa de redução da dimensionalidade, que tem como objetivo a eliminação de atributos que não contribuem para a análise dos dados, resultando portanto, na seleção de um subconjunto dos atributos originais. A seleção de um subconjunto de atributos pode ser encarada como um problema de busca, já que há inúmeras possibilidades de combinação dos atributos originais em subconjuntos. Dessa forma, uma das estratégias de busca que pode ser adotada consiste na busca randômica, executada por um algoritmo genético ou pelas suas variações. Este trabalho propõe a aplicação de duas variações do algoritmo genético, Algoritmo Genético Construtivo e Algoritmo Genético Enviesado com Chave Aleatória, no problema de seleção de atributos em agrupamento de dados, já que estas duas variações ainda não foram aplicadas em tal problema. A fim de verificar o desempenho destas duas variações, comparou-se ambas com a abordagem tradicional do algoritmo genético. Efetuou-se também a comparação entre as duas variações. Para isto, foi utilizada três bases de dados retiradas do repositório UCI de aprendizado de máquinas. Os resultados obtidos mostraram que os desempenhos, em termos de qualidade da solução, dos algoritmos: genético construtivo e genético enviesado com chave aleatório foram melhores, de maneira geral, do que o desempenho da abordagem tradicional. Constatou-se também diferença significativa em termos de eficiência entre as duas variações e a abordagem tradicional. / With the advent of information technology, the process of analysis and interpretation of data left to be run exclusively by humans, going to rely on computational support for knowledge discovery in large databases. This aid requires an organization and sequencing of activities before manually performed in a compound of three major step process. The first step of this process has a reduced dimensionality task, which aims to eliminate attributes that do not contribute to the data analysis, resulting therefore, in selecting a subset of the original attributes. Selecting a subset of attributes can be viewed as a search problem, since there are numerous possible combinations of unique attributes into subsets. Thus, one search strategies that can be adopted is to randomly search, performed by a genetic algorithm or its variants. This paper proposes the application of two variations of the genetic algorithm, Constructive Genetic Algorithm and Biased Random Key Genetic Algorithm in the feature selection problem in data grouping, as these two variations have not been applied in such a problem. In order to verify the performance of the two variations, we compare them with the traditional algorithm, genetic algorithm. It was also executed the comparison between the two variations. For this, we used three databases removed from the UCI repository of machine learning. The results showed that the performance, in term of quality solution, of algorithms: genetic constructive and genetic biased with random key are better than the performance of the traditional approach. It was also observed a significant difference in efficiency between of the two variations and the traditional approach.

Orientadora: Ana Carolina Lorena. / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação.