abstract: Understanding customer preference is crucial for new product planning and marketing decisions. This thesis explores how historical data can be leveraged to understand and predict customer preference. This thesis presents a decision support framework that provides a holistic view on customer preference by following a two-phase procedure. Phase-1 uses cluster analysis to create product profiles based on which customer profiles are derived. Phase-2 then delves deep into each of the customer profiles and investigates causality behind their preference using Bayesian networks. This thesis illustrates the working of the framework using the case of Intel Corporation, world’s largest semiconductor manufacturing company. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Industrial Engineering 2017

Sistemas para assistência de pessoas com sequelas de Acidente Vascular Cerebral (AVC) como, por exemplo, a Disartria apresenta interesse crescente devido ao aumento da parcela da população com esses distúrbios. Este trabalho propõe a aquisição e o processamento dos biosinais de Eletromiografia de Superficie (sEMG) no músculos do rosto ligados ao processo da fala e de Eletroencefalografia (EEG), sincronizados no tempo mediante um arquivo de áudio. Para isso realizaram-se coletas em voluntários saudáveis no Laboratório IEE e com voluntários com Disartria, previamente diagnosticados com AVC, no departamento de Fisioterapia do Hospital de Clínicas de Porto Alegre. O objetivo principal é classificar esses biosinais frente a comandos verbais estabelecidos, mediante o método computacional Support Vector Machine (SVM) para o sinal de sEMG e Naive Bayes (NB) para o sinal de EEG, visando o futuro estudo e classificação do grau de Disartria do paciente. Estes métodos foram comparados com o Linear Discriminant Analysis (LDA), que foi implementado para os sinais de sEMG e EEG. As características extraídas do sinal de sEMG foram: desvio padrão, média aritmética, skewness, kurtosis e RMS; para o sinal de EEG as características extraídas na frequência foram: Mínimo, Máximo, Média e Desvio padrão e Skewness e Kurtosis, no domínio do tempo. Como parte do pré-processamento também foi empregado o filtro espacial Common Spatial Pattern (CSP) de forma a aumentar a atividade discriminativa entre as classes de movimento no sinal de EEG. Foi avaliado através de um Projeto de Experimentos Fatorial, a natureza das coletas, o sujeito, o método computacional, o estado do sujeito e a banda de frequência filtrada para EEG. Os comandos verbais definidos: “Direita”, “Esquerda”, “Para Frente” e “Para Trás”, possibilitaram a identificação de tarefas mentais em sujeitos saudáveis e com Disartria, atingindo-se Accuracy de 77,6% - 80,8%. / Assistive technology for people with Cerebrovascular Accident (CVA) aftereffects, such as Dysarthria, is gaining interest due to the increasing proportion of the population with these disorders. This work proposes the acquisition and processing of Surface Electromyography (sEMG) signal from the speech process face muscles and Electroencephalography (EEG) signal, synchronized in time by an audio file. For that reason assays were carried out with healthy volunteers at IEE Laboratory and with dysarthric volunteers, previously diagnosed with CVA, at the physiotherapy department of the Porto Alegre University Hospital. The main objective is to classify these biosignals in front of verbal commands established, by computational method of Support Vector Machine (SVM) for the sEMG and Naive Bayes (NB) for EEG, regarding the future study and classification of pacient degree of Dysarthria. These methods were compared with Linear Discriminant Analysis (LDA), who was implemented for sEMG and EEG. The extracted features of sEMG signal were: standard deviation, arithmetic mean, skewness, kurtosis and RMS; for EEG signal extracted features in frequency domain were: minimum, maximum, average and standard deviation, skewness and kurtosis, were used for time domain extraction. As part of pre-processing, Common Spatial Pattern (CSP) filter was also employed, in order to increase the discriminating activity between motion classes in the EEG signal. Data were evaluated in a factorial experiment project, with nature of assays, subject, computational method, subject health state and specifically for EEG were evaluated frequency band filtered. Defined verbal commands, "Right", "Left", "Forward" and "Back", allowed the identification of mental tasks in healthy subjects and dysarthric subjects, reaching Accuracy of 77.6% - 80.8%.

As teorias que sustentam os modelos de precificação têm obtido resultados pouco satisfatórios ou insatisfatórios, uma vez que em cada estudo busca aproximar-se da realidade por apenas uma face, não observando o problema de todos os ângulos. Nesse sentido, percebeu-se um gap nos estudos de previsão, explorar sob outras lentes a dinâmica das variáveis do mercado que influenciam a formação do preço para o seu prévio monitoramento. Assim, o objetivo desta pesquisa foi construir uma ferramenta de apoio à decisão que pudesse prever, periodicamente, o preço futuro de uma commodity a curto e médio prazo, notadamente para o butadieno, um derivado do petróleo. Para que isto fosse possível, foi realizada a datação dos pontos de mudança do preço dessa commodity, frente aos acontecimentos históricos e, a partir daí, construído o estudo sobre três estruturas: mercado, política e econômica. A partir de então, observou-se quais seriam as variáveis mais consistentes para formar a base da pesquisa. As previsões obtidas revelam um desempenho superior às pesquisas anteriormente realizadas. Assim, a análise da previsão dos pontos de mudança constitui um instrumento informativo para sinalizar o comportamento futuro do preço da commodity do butadieno. A ferramenta utilizada para o modelo de precificação de modo a compreender a natureza das flutuações foram as Redes Bayesianas, que apresentam a capacidade de expressar as probabilidades e de um conjunto de variáveis aleatórias previamente definidas, e fazer predições adequadas. A inferência sobre o preço da commodity do butadieno, a curto e médio prazo, é realizada com o auxílio do software GeNIe 2.0. Conclui-se que investir em pesquisas que utilizem de Inteligência Artificial como métodos preditivos, como a utilização de Redes Bayesianas apresenta a vantagem de compreender a relação causa e efeito através da análise de Cenários. Assim, o objetivo de construir uma ferramenta de apoio à decisão que pudesse prever, periodicamente, o preço do butadieno a curto e médio prazo, foi alcançado. Para determinado período houve 84% de chances de acerto nas previsões. / The theories that support pricing models have obtained little satisfactory or unsatisfactory results, once each study examines only one aspect of reality, without studying the problem as a whole. In this sense its necessary to explore under other aspects the dynamics of market variables that influence the pricing for its prior monitoring. The objective of this research was to build a decision support tool capable of periodically forecast the future price of a commodity in the short and medium term, especially for butadiene, an oil derivative. To make it possible, was done the dating of turning points in the price of this commodity compared to the historical events and based on these data to build this study on three structures: market, political and economic. Then, we identified the most consistent variables to form the basis of the research. The forecasts obtained show a higher performance compared to previous investigations. Thus, the forecast analysis of turning points is an informative tool to signal the future behavior of the price of this commodity. To understand the nature of these fluctuations, the method used in the pricing model were the Bayesian networks, which are capable of expressing the probabilities of a set of random variables defined previously and make appropriate predictions. The inference on the commodity price of butadiene – in the short and medium term, was performed using the Genie 2.0 software. The conclusion was that investing in research using artificial intelligence and predictive methods such as the Bayesian networks, has the advantage of understanding the relationship of cause and effect through scenario analysis. So the objective of building a decision support tool that can predict periodically, the price of butadiene in the short and medium term, has been achieved. For certain period was 84% accurate in forecasts of chances.

abstract: Dynamic Bayesian networks (DBNs; Reye, 2004) are a promising tool for modeling student proficiency under rich measurement scenarios (Reichenberg, in press). These scenarios often present assessment conditions far more complex than what is seen with more traditional assessments and require assessment arguments and psychometric models capable of integrating those complexities. Unfortunately, DBNs remain understudied and their psychometric properties relatively unknown. If the apparent strengths of DBNs are to be leveraged, then the body of literature surrounding their properties and use needs to be expanded upon. To this end, the current work aimed at exploring the properties of DBNs under a variety of realistic psychometric conditions. A two-phase Monte Carlo simulation study was conducted in order to evaluate parameter recovery for DBNs using maximum likelihood estimation with the Netica software package. Phase 1 included a limited number of conditions and was exploratory in nature while Phase 2 included a larger and more targeted complement of conditions. Manipulated factors included sample size, measurement quality, test length, the number of measurement occasions. Results suggested that measurement quality has the most prominent impact on estimation quality with more distinct performance categories yielding better estimation. While increasing sample size tended to improve estimation, there were a limited number of conditions under which greater samples size led to more estimation bias. An exploration of this phenomenon is included. From a practical perspective, parameter recovery appeared to be sufficient with samples as low as N = 400 as long as measurement quality was not poor and at least three items were present at each measurement occasion. Tests consisting of only a single item required exceptional measurement quality in order to adequately recover model parameters. The study was somewhat limited due to potentially software-specific issues as well as a non-comprehensive collection of experimental conditions. Further research should replicate and, potentially expand the current work using other software packages including exploring alternate estimation methods (e.g., Markov chain Monte Carlo). / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Family and Human Development 2018

O Gás Natural Liquefeito (GNL) tem, aos poucos, se tornado uma importante opção para a diversificação da matriz energética brasileira. Os navios metaneiros são os responsáveis pelo transporte do GNL desde as plantas de liquefação até as de regaseificação. Dada a importância, bem como a periculosidade, das operações de transporte e de carga e descarga de navios metaneiros, torna-se necessário não só um bom plano de manutenção como também um sistema de detecção de falhas que podem ocorrer durante estes processos. Este trabalho apresenta um método de diagnose de falhas para a operação de carga e descarga de navios transportadores de GNL através da utilização de Redes Bayesianas em conjunto com técnicas de análise de confiabilidade, como a Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA) e a Análise de Árvores de Falhas (FTA). O método proposto indica, através da leitura de sensores presentes no sistema de carga e descarga, quais os componentes que mais provavelmente estão em falha. O método fornece uma abordagem bem estruturada para a construção das Redes Bayesianas utilizadas na diagnose de falhas do sistema. / Liquefied Natural Gas (LNG) has gradually become an important option for the diversification of the Brazilian energy matrix. LNG carriers are responsible for LNG transportation from the liquefaction plant to the regaseification plant. Given the importance, as well as the risk, of transportation and loading/unloading operations of LNG carriers, not only a good maintenance plan is needed, but also a failure detection system that localizes the origin of a failure that may occur during these processes. This research presents a fault diagnosis method for the loading and unloading operations of LNG carriers through the use of Bayesian networks together with reliability analysis techniques, such as Failure Modes and Effects Analysis (FMEA ) and Fault Tree Analysis (FTA). The proposed method indicates, by reading sensors present in the loading and unloading system, which components are most likely faulty. The method provides a well-structured approach for the development of Bayesian networks used in the diagnosis of system failures.

A representação do conhecimento de maneira mais fiel possível à realidade é uma meta histórica e não resolvida até o momento na área da Inteligência Artificial. Problemas são resolvidos e decisões são tomadas levando-se em conta diversos tipos de conhecimentos, os quais muitos são tendenciosos, inexatos, ambíguos ou ainda incompletos. A fim de tentar emular a capacidade de representação do conhecimento humano, levando-se em conta as diversas dificuldades inerentes, tem-se construído sistemas computacionais que armazenam o conhecimento das mais diversas formas. Dentro deste contexto, este trabalho propõe um experimento que utiliza duas formas distintas de representação do conhecimento: a simbólica, neste caso BDI, e a probabilística, neste caso Redes Bayesianas. Para desenvolvermos uma prova de conceito desta proposta de representação do conhecimento estamos utilizando exemplos que serão construídos através da tecnologia de programação voltada para agentes. Para tal, foi desenvolvida uma implementação de um Sistema MultiAgente, estendendo o framework Jason através da implementação de um plugin chamado COPA. Para a representação do conhecimento probabilístico, utilizamos uma ferramenta de construção de Redes Bayesianas, também adaptada a este sistema. Os estudos de caso mostraram melhorias no gerenciamento do conhecimento incerto em relação às abordagens de construções de agentes BDI clássicos, ou seja, que não utilizam conhecimento probabilístico. / Achieving faithful representation of knowledge is a historic and still unreached goal in the area of Artificial Intelligence. Problems are solved and decisions are made taking into consideration different kinds of knowledge, from which many are biased, inaccurate, ambiguous or still incomplete. Computational systems that store knowledge in many different ways have been built in order to emulate the capacity of human knowledge representation, taking into consideration the several inherent difficulties to it. Within this context, this paper proposes an experiment that utilizes two distinct ways of representing knowledge: symbolic, BDI in this case, and probabilistic, Bayesian Networks in this case. In order to develop a proof of concept of this propose of knowledge representation, examples that will be built through agent oriented programming technology will be used. For that, implementation of a MultiAgent System was developed, extending the Jason framework through the implementation of a plugin called COPA. For the representation of probabilistic knowledge, a Bayesian Network building tool, also adapted to this system, was used. The case studies showed improvement in the management of uncertain knowledge in relation to the building approaches of classic BDI agents, i.e., that do not use probabilistic knowledge.

As teorias que sustentam os modelos de precificação têm obtido resultados pouco satisfatórios ou insatisfatórios, uma vez que em cada estudo busca aproximar-se da realidade por apenas uma face, não observando o problema de todos os ângulos. Nesse sentido, percebeu-se um gap nos estudos de previsão, explorar sob outras lentes a dinâmica das variáveis do mercado que influenciam a formação do preço para o seu prévio monitoramento. Assim, o objetivo desta pesquisa foi construir uma ferramenta de apoio à decisão que pudesse prever, periodicamente, o preço futuro de uma commodity a curto e médio prazo, notadamente para o butadieno, um derivado do petróleo. Para que isto fosse possível, foi realizada a datação dos pontos de mudança do preço dessa commodity, frente aos acontecimentos históricos e, a partir daí, construído o estudo sobre três estruturas: mercado, política e econômica. A partir de então, observou-se quais seriam as variáveis mais consistentes para formar a base da pesquisa. As previsões obtidas revelam um desempenho superior às pesquisas anteriormente realizadas. Assim, a análise da previsão dos pontos de mudança constitui um instrumento informativo para sinalizar o comportamento futuro do preço da commodity do butadieno. A ferramenta utilizada para o modelo de precificação de modo a compreender a natureza das flutuações foram as Redes Bayesianas, que apresentam a capacidade de expressar as probabilidades e de um conjunto de variáveis aleatórias previamente definidas, e fazer predições adequadas. A inferência sobre o preço da commodity do butadieno, a curto e médio prazo, é realizada com o auxílio do software GeNIe 2.0. Conclui-se que investir em pesquisas que utilizem de Inteligência Artificial como métodos preditivos, como a utilização de Redes Bayesianas apresenta a vantagem de compreender a relação causa e efeito através da análise de Cenários. Assim, o objetivo de construir uma ferramenta de apoio à decisão que pudesse prever, periodicamente, o preço do butadieno a curto e médio prazo, foi alcançado. Para determinado período houve 84% de chances de acerto nas previsões. / The theories that support pricing models have obtained little satisfactory or unsatisfactory results, once each study examines only one aspect of reality, without studying the problem as a whole. In this sense its necessary to explore under other aspects the dynamics of market variables that influence the pricing for its prior monitoring. The objective of this research was to build a decision support tool capable of periodically forecast the future price of a commodity in the short and medium term, especially for butadiene, an oil derivative. To make it possible, was done the dating of turning points in the price of this commodity compared to the historical events and based on these data to build this study on three structures: market, political and economic. Then, we identified the most consistent variables to form the basis of the research. The forecasts obtained show a higher performance compared to previous investigations. Thus, the forecast analysis of turning points is an informative tool to signal the future behavior of the price of this commodity. To understand the nature of these fluctuations, the method used in the pricing model were the Bayesian networks, which are capable of expressing the probabilities of a set of random variables defined previously and make appropriate predictions. The inference on the commodity price of butadiene – in the short and medium term, was performed using the Genie 2.0 software. The conclusion was that investing in research using artificial intelligence and predictive methods such as the Bayesian networks, has the advantage of understanding the relationship of cause and effect through scenario analysis. So the objective of building a decision support tool that can predict periodically, the price of butadiene in the short and medium term, has been achieved. For certain period was 84% accurate in forecasts of chances.

O objetivo deste trabalho consiste em identificar a existência de contágio financeiro utilizando a metodologia de redes bayesianas. Além da rede bayesiana, a análise da interdependência de mercados internacionais em períodos de crises financeiras, ocorridas entre os anos 1996 e 2009, foi modelada com outras duas técnicas - modelos GARCH multivariados e de Cópulas, envolvendo países nos quais foi possível avaliar seus efeitos e que foram objetos de estudos similares na literatura. Com os períodos de crise bem definidos e metodologia calcada na teoria de grafos e na inferência bayesiana, executou-se uma análise sequencial, em que as realidades que precediam períodos de crise foram consideradas situações a priori para os eventos (verossimilhanças). Desta combinação resulta a nova realidade (a posteriori), que serve como priori para o período subsequente e assim por diante. Os resultados apontaram para grande interligação entre os mercados e diversas evidências de contágio em períodos de crise financeira, com causadores bem definidos e com grande respaldo na literatura. Ademais, os pares de países que apresentaram evidências de contágio financeiro pelas redes bayesianas em mais períodos de crises foram os mesmos que apresentaram os mais altos valores dos parâmetros estimados pelas cópulas e também aqueles cujos parâmetros foram mais fortemente significantes no modelo GARCH multivariado. Assim, os resultados obtidos pelas redes bayesianas tornam-se mais relevantes, o que sugere boa aderência deste modelo ao conjunto de dados utilizados neste estudo. Por fim, verificou-se que, após as diversas crises, os mercados estavam muito mais interligados do que no período inicialmente adotado. / This work aims to identify the existence of financial contagion using a metodology of Bayesian networks. Besides Bayesian networks, the analysis of the international markets\' interdependence in times of financial crises, occurred between 1996 and 2009, was modeled using two other techniques - multivariate GARCH models and Copulas models, involving countries in which its effects were possible to assess and which were subject to similar studies in the literature. With well-defined crisis periods and a metodology based on graph theory and Bayesian inference, a sequential analysis was executed, in which the realities preceding periods of crisis were considered to be prior situations to the events (likelihood). From this combination results the new posterior reality, which serves as a prior to the subsequent period and so on. The results pointed to a large interconnection between markets and several evidences of contagion in times of financial crises, with well-defined responsibles and highly supported by the literature. Moreover, the pairs of countries that show evidence of financial contagion by Bayesian networks in over periods of crises were the same as that presented the highest values of the parameters estimated by copulas and the most strongly significant parameters in the multivariate GARCH model. Thus, the results obtained by Bayesian networks become more relevant, suggesting good adherence of the model to the data set used in this study. Finally, it was found that after the various crises, the markets were much more connected.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge Candido.pdf: 1397085 bytes, checksum: e82ad6a587c16813c068018b87471755 (MD5) Previous issue date: 2007-02-26 / This work presents a face detection system that uses a Bayesian Network to combine information from different computational cheap visual operators. The aim in this work is to show that combining simple features in a Bayesian Network allows building an enhanced face detector system, increasing the detection rate and speeding up the face detection process. This face detector has been developed to work in the stream acquired by a USB computer camera. After the detector finds a face in the stream, a face tracking system begins to work, locating the eyes position at the screen. The system is part of a high precision optical mouse system that will be used in human-computer interface, helpin users with certain disabilities. / Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema automático de detecção e rastreio de face. O sistema de detecção de face é composto de três operadores visuais que fazem a detecção de atributos faciais simples. A característica principal destes operadores é que eles são construídos para funcionar com custo computacional baixo, otimizando o tempo de processamento. Os operadores foram construídos utilizando técnicas de redes neurais para a detecção dos olhos, casamento de modelos para a detecção da boca e para a identificação de cor de pele. Os operadores visuais formam os elementos básicos do detector de face cujos resultados são combinados em uma Rede Bayesiana que define o resultado final do algoritmo de detecção de face . O uso da Rede Bayesiana proporciona ao sistema um melhor desempenho em relação aos operadores individualmente . Este detector foi implementado de forma a analisar as imagens captadas quadro a quadro por uma câmera de vídeo USB. Quando acontece uma detecção de face, a mesma passa a ser ratreada por um sistema de rastreio que busca a região de cor de pele da face, determinando sua posição na tela. Este sistema pode ser utilizado em diversas aplicações que requerem a detecção de faces, em particular, este sistema faz parte de um sistema de mouse óptico de alta precisão para, por exemplo, facilitar a interface homem máquina para pessoas com problemas de coordenação motora.

Neste trabalho demos continuidade ao estudo desenvolvido por Colla (2007) que utilizou-se do arcabouço de álgebra linear com técnicas de fatoração de matrizes esparsas aplicadas à inferência em redes Bayesianas. Com isso, a biblioteca computacional resultante possui uma separação clara entre a fase simbólica e numérica da inferência, o que permite aproveitar os resultados obtidos na primeira etapa para variar apenas os valores numéricos. Aplicamos técnicas de paralelização para melhorar o desempenho computacional, adicionamos inferência para Redes Credais e novos algoritmos para inferência em Redes Bayesianas para melhor eciência dependendo da estrutura do grafo relacionado à rede e buscamos tornar ainda mais independentes as etapas simbólica e numérica. / In this work we continued the study by Colla (2007), who used the framework of linear algebra techniques with sparse matrix factorization applied to inference in Bayesian networks. Thus, the resulting computational library has a clear separation between the symbolic and numerical phase of inference, which allows you to use the results obtained in the rst step to vary only numeric values. We applied parallelization techniques to improve computational performance, we add inference to Credal Networks and new algorithms for inference in Bayesian networks for better eciency depending on the structure of the graph related to network and seek to become more independent symbolic and numerical steps.