O presente trabalho visou a caracterização dos cascalhos de perfuração de um poço de petróleo pertencente à Bacia de Santos, utilizando diferentes técnicas analíticas instrumentais. O enfoque foi dado a aplicação da difração de raios X como alternativa às práticas de estudo rotineiramente aplicadas na cabine de mud-logging, onde essencialmente são efetuadas classificações visuais das unidades litológicas do poço e geralmente em amostras de granulação fina, conferindo incertezas às descrições. Um total de 164 amostras de cascalhos foram analisadas quimicamente por espectroscopia por fluorescência de raios X e classificadas de acordo com suas similaridades mineralógicas utilizando o recurso de análise estatística multivariada de dados de difração de raios X. Esse recurso permitiu minimizar o conjunto de amostras para os estudos seguintes de caracterização. A definição e a quantificação dos minerais constituintes das amostras, assim como a determinação dos tamanhos e das formas das partículas por análise dinâmica de imagens foram efetuadas apenas em amostras representativas de cada um dos grupos de similaridades definidos. Os resultados foram comparados com os dados do perfil de acompanhamento geológico (dados de perfuração) e com as interpretações realizadas na cabine de mud-logging pelo geólogo, sendo identificada uma elevada correlação entre esses dados. A avaliação da viabilidade de utilização de difratômetros de bancada durante a etapa de perfuração de um poço de petróleo foi também verificada considerando o levantamento de procedimentos de preparação amostras viáveis de serem aplicados no local (tempo adequado de pulverização e eventuais erros de amostragem) e a qualidade das respostas obtidas por diferentes equipamentos de difração de raios X (condições de análise e resolução de picos). O uso de difratômetros de bancada no estudo de cascalhos de perfuração se mostrou viável do ponto de vista operacional, trazendo diversas vantagens para a correta caracterização dos fragmentos, com melhor acurácia nos resultados, diminuição das incertezas e se mostrando uma ferramenta muito ágil. / The present research aimed at characterization of the drill cuttings of an oil well belonging to the Santos Basin, using different instrumental analytical techniques. The main focus was given to the application of X-ray diffraction as an alternative to the routinely applied mud-logging study practices, where essentially visual classifications of the lithological units of the well are carried out and generally in fine granulation samples, giving uncertainties to the descriptions. A total of 164 samples of drill cuttings were chemically analyzed by X-ray fluorescence spectroscopy and classified according to their mineralogical similarities using the multivariate statistical analysis of X-ray diffraction data. This feature allowed minimizing the sample set for subsequent characterization studies. The identification and quantification mineral phases present in all samples, as well as the determination of the sizes and forms of the particles by dynamic images analysis, were carried out only in representative samples of each one of the defined groups of similarities. Results were compared with the data of the geological monitoring profile (drilling data) and the interpretations carried out in the mud-logging unit by geologist, and a high correlation between these data was identified. The viability of using a bench scale diffractometers during the drilling stage of an oil well was also studied considering the feasibility study on representative samples to be applied on site (adequate pulverization time and possible sampling errors) and quality of the results obtained by different X-ray diffraction equipment (collecting conditions and resolution of spikes). The use of bench diffractometers in the study of drill cutting proved to be feasible from the operational point of view, bringing several advantages for the correct characterization of the fragments, with better accuracy in the results, decrease of the uncertainties and a very agile tool.

Estudos geoambientais se propõem a avaliar e planejar o uso do solo tomando como base os principais atributos do meio físico. O objetivo principal desse trabalho é apresentar e aplicar uma proposta metodológica, considerando os procedimentos e os produtos da cartografia geotécnica desenvolvida para as condições brasileiras, que vise o planejamento territorial. A proposta foi aplicada na região de influência do reservatório da Usina Hidroelétrica de Caconde (SP). Foram avaliadas características geomorfológicas, geológicas, de solos (comportamento geotécnico) e aptidão agrícola. A carta de zoneamento geoambiental foi produzida por meio de trabalhos de geoprocessamento e análise de agrupamentos dos diversos planos de informações produzidos. Os resultados mostraram que a proposta funcionou adequadamente considerando os atributos do meio físico selecionados. Todos os produtos cartográficos gerados na pesquisa, encontram-se inseridos nos sistemas de informações geográficas Idrisi 32 e ArcView GIS 3.1, no qual este último associa aos mapas e cartas confeccionados um banco de dados geoambiental de modo a possibilitar que as informações possam ser acrescidas, inseridas, recuperadas, atualizadas ou simplesmente removidas desde que se queira ou se faça necessário. / Geonvironmental studies are important to promote environment management. The main objective of this work is to present and to apply a methodological proposal based in both procedures and products of the Engineering Geological Mapping that should aid the territorial planning. The proposal has been applied in the region of influence of the Caconde\'s Hydroelectric Reservoir (SP). Geological and geomorpholocial information were evaluated and the characteristics of unconsolidated materials and agricultural potential have been determined. Geoenvironmental zoning map was produced by using geoprocessing and cluster analysis techniques of several produced information plans. The proposal operate adequately environment attributes selected and realize appropriately the results. All cartographic products generated in this work were handled in the geographical information system Idrisi 32 and ArcView 3,1. Geoenvironmental database has been associated with produced maps in ArcView Gis.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-02T14:44:31Z No. of bitstreams: 1 Leonardo Mendes de Lima Junior.pdf: 503116 bytes, checksum: b90ee3eab94955ade9a3cdf620bfdf26 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-02T14:44:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leonardo Mendes de Lima Junior.pdf: 503116 bytes, checksum: b90ee3eab94955ade9a3cdf620bfdf26 (MD5) Previous issue date: 2006-05-30 / The aim of this work was to identify the growth phases of leucena (Leucaena leucocephala (Lam.) of Wit.), as a function of time, by using of the multivariate analysis techniques. The data set was obtained through an experiment performed at the Experimental Station of Caruaru-PE of the Institute of Agricultural Research - IPA. Besides 20 actual measures of height along time, additional 17 values were used, obtained by interpolation of best fit curves to the Weibull Model, as well as by linear type interpolation, for two distinct treatments groups: according to presence or absence of organic compound residue. The factor analysis was used to reduce the dimensionality of measured data to three factors with eigenvalues higher than unity, explaining 94.60% and 94.30% of the total variation for the treatments with and without organic compound, respectively, using the varimax rotation. The resulting factor scores were subjected to k-means cluster analysis, using previously selected, number of groups k from 3 to 10. The discriminant analysis was then employed to verify the efficiency of clustering of the best classification groups, which was found to be 95.2% and 95.1% of correct classification for the two treatments. The study it showed that the leucena trees which has received with treatment with organic on average attained greater height. The graphical analysis allowed the comparison among the data treatment with and without organic compound treatment, according to groups, in growth phase. / O objetivo deste trabalho foi identificar as fases de crescimento da leucena (Leucaena leucocephala (Lam.) de Wit.), ao longo do tempo, por meio da utilização das técnicas multivariadas. Os dados foram obtidos de um experimento, localizado na Estação Experimental de Caruaru-PE, que pertence à Empresa Pernambucana de Pesquisa Agropecuária – IPA. Nesse estudo, consideraram-se além das 20 medições em altura (em m) ao longo do tempo, outras mais 17 medições, interpoladas através do Modelo de Weibull e também por interpolação do tipo linear, dividido em 2 grupos distintos de tratamentos: segundo a presença ou não de composto de resíduo orgânico. A análise fatorial permitiu a redução da dimensionalidade das medições, em função de 3 fatores, com autovalores superiores a uma unidade e percentual do total da variação explicada de 94,60% e 94,30%, nos tratamentos sem e com composto orgânico, respectivamente, usando a rotação varimax. Dos fatores retidos, foram obtidos os escores e submetidos à análise de agrupamento do tipo k-médias, sendo o número de grupos escolhidos previamente, para de k de 3 a 10. Os grupos de melhor classificação foram verificados na análise discriminante, que avaliou a eficiência destes agrupamentos, em 95,2% e 95,1% de percentual de classificação correta. O estudo mostrou que as plantas que receberam o composto orgânico tiveram as maiores alturas, em média. A análise gráfica permitiu a comparação entre os dados que tiveram tratamento com composto orgânico e sem composto orgânico, conforme os grupos, em sua fase de crescimento.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-03T17:35:12Z No. of bitstreams: 1 Macio Augusto de Albuquerque.pdf: 1005283 bytes, checksum: b9e55eee4b0b853629358e6b2158ba81 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-03T17:35:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Macio Augusto de Albuquerque.pdf: 1005283 bytes, checksum: b9e55eee4b0b853629358e6b2158ba81 (MD5) Previous issue date: 2005-02-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The main objective of this research was to propose a systematic to the study and interpretation of the stability of methods in cluster analysis through many cluster algorithms in vegetation data. The data set used came from a survey in the Silviculture Forest at Federal University of Viçosa – MG. To perform the cluster analysis the matrices of Mahalanobis distance were estimated based on the original data and by “bootstrap” resampling. Also the methods of single linkageage, complete linkageage, the average of the distances, the centroid, the medium and the Ward were used. For the detection of the association among the methods it was applied the chi-square test. For the various methods of clustering it was obtained a cofenetical correlation. The results of the associations of methods were very similar, indicating, in principle, that any algorithm of cluster studied is stabilized and exist, in fact, groups among the individuals analyzed. However, it was concluded that themethods coincide with themselves, except the methods of centroid and Ward. Also the centroid methods and average when compared to the Ward, respectively, based on the matrices of Mahalanobis starting from the original data set and “bootstrap”. The methodology proposed is promising to the study and interpretation of the stabilityof methods concerning the cluster analysis in vegetation data. / Objetivou-se propor uma sistemática para o estudo e a interpretação da estabilidade dos métodos em análise de agrupamento, através de vários algoritmos de agrupamento em dados de vegetação. Utilizou-se dados provenientes de um levantamento na Mata da Silvicultura, da Universidade Federal de Viçosa-MG. Para análise de agrupamento foram estimadas as matrizes de distância de Mahalanobis com base nos dados originais e via reamostragem “bootstrap” e aplicados os métodos da ligação simples, ligação completa, médias das distâncias, do centróide, da mediana e do Ward. Para a detecção de associação entre os métodos foi aplicado o teste qui-quadrado. Para os diversos métodos de agrupamento foi obtida a correlação cofenética. Os resultados de associação dos métodos foram semelhantes, indicando em princípio que qualquer algoritmo de agrupamento estudado está estabilizado e existem, de fato, grupos entre os indivíduos observados. No entanto, observou-se que os métodos são coincidentes, exceto osmétodos do centróide e Ward e os métodos do centróide e mediana quando comparados com o de Ward, respectivamente, com base nas matrizes de Mahalanobis a partir dos dados originais e “bootstrap”. A sistemática proposta é promissora para o estudo e a interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento em dados de vegetação.

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-10-17T18:58:21Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tese-ldsp-cin-ufpe.pdf: 2057113 bytes, checksum: 40e1baebc2bc4840cd9803fdc16d952f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-17T18:58:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tese-ldsp-cin-ufpe.pdf: 2057113 bytes, checksum: 40e1baebc2bc4840cd9803fdc16d952f (MD5) Previous issue date: 2016-08-26 / CNPQ / A Análise de Agrupamentos, também conhecida por Aprendizagem Não-Supervisionada, é uma técnica importante para a análise exploratória de dados, tendo sido largamente empregada em diversas aplicações, tais como mineração de dados, segmentação de imagens, bioinformática, dentre outras. A análise de agrupamentos visa a distribuição de um conjunto de dados em grupos, de modo que indivíduos em um mesmo grupo estejam mais proximamente relacionados (mais similares) entre si, enquanto indivíduos pertencentes a grupos diferentes tenham um alto grau de dissimilaridade entre si. Do ponto de vista de otimização, a análise de agrupamentos é considerada como um caso particular de problema de NP-Difícil, pertencendo à categoria da otimização combinatória. Técnicas tradicionais de agrupamento (como o algoritmo K-Means) podem sofrer algumas limitações na realização da tarefa de agrupamento, como a sensibilidade à inicialização do algoritmo, ou ainda a falta de mecanismos que auxiliem tais métodos a escaparem de pontos ótimos locais. Meta-heurísticas como Algoritmos Evolucionários (EAs) e métodos de Inteligência de Enxames (SI) são técnicas de busca global inspirados na natureza que têm tido crescente aplicação na solução de uma grande variedade de problemas difíceis, dada a capacidade de tais métodos em executar buscas minuciosas pelo espaço do problema, tentando evitar pontos de ótimos locais. Nas últimas décadas, EAs e SI têm sido aplicadas com sucesso ao problema de agrupamento de dados. Nesse contexto, a meta-heurística conhecida por Otimização por Busca em Grupo (GSO) vem sendo aplicada com sucesso na solução de problemas difíceis de otimização, obtendo desempenhos superiores a técnicas evolucionárias tradicionais, como os Algoritmos Genéticos (GA) e a Otimização por Enxame de Partículas (PSO). No contexto de análise de agrupamentos, EAs e SIs são capazes de oferecer boas soluções globais ao problema, porém, por sua natureza estocástica, essas abordagens podem ter taxas de convergência mais lentas quando comparadas a outros métodos de agrupamento. Nesta tese, o GSO é adaptado ao contexto de análise de agrupamentos particional. Modelos híbridos entre o GSO e o K-Means são apresentados, de modo a agregar o potencial de exploração oferecido pelas buscas globais do GSO à velocidade de exploitação de regiões locais oferecida pelo K-Means, fazendo com que os sistemas híbridos formados sejam capazes de oferecerem boas soluções aos problemas de agrupamento tratados. O trabalho apresenta um estudo da influência do K-Means quando usado como operador de busca local para a inicialização populacional do GSO, assim como operador para refinamento da melhor solução encontrada pela população do GSO durante o processo geracional desenvolvido por esta técnica. Uma versão cooperativa coevolucionária do modelo GSO também foi adaptada ao contexto da análise de agrupamentos particional, resultando em um método com grande potencial para o paralelismo, assim como para uso em aplicações de agrupamentos distribuídos. Os resultados experimentais, realizados tanto com bases de dados reais, quanto com o uso de conjuntos de dados sintéticos, apontam o potencial dos modelos alternativos de inicialização da população propostos para o GSO, assim como de sua versão cooperativa coevolucionária, ao lidar com problemas tradicionais de agrupamento de dados, como a sobreposição entre as classes do problema, classes desbalanceadas, dentre outros, quando em comparação com métodos de agrupamento existentes na literatura. / Cluster analysis, also known as unsupervised learning, is an important technique for exploratory data analysis, and it has being widely employed in many applications such as data mining, image segmentation, bioinformatics, and so on. Clustering aims to distribute a data set in groups, in such a way that individuals from the same group are more closely related (more similar) among each other, while individuals from different groups have a high degree of dissimilarity among each other. From an optimization perspective, clustering is considered as a particular kind of NP-hard problem, belonging in the combinatorial optimization category. Traditional clustering techniques (like K-Means algorithm) may suffer some limitations when dealing with clustering task, such as the sensibility to the algorithm initialization, or the lack of mechanisms to help these methods to escape from local minima points. Meta-heuristics such as EAs and SI methods are nature-inspired global search techniques which have been increasingly applied to solve a great variety of difficult problems, given their capability to perform thorough searches through a problem space, attempting to avoid local optimum points. From the past few decades, EAs and SI approaches have been successfully applied to tackle clustering problems. In this context, Group Search Optimization (GSO) meta-heuristic has been successfully applied to solve hard optimization problems, obtaining better performances than traditional evolutionary techniques, such as Genetic Algorithms (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO). In clustering context, EAs an SIs are able to obtain good global solutions to the problem at hand, however, according to their stochastic nature, these approaches may have slow convergence rates in comparison to other clustering methods. In this thesis, GSO is adapted to the context of partitional clustering analysis. Hybrid models of GSO and K-Means are presented, in such a way that the exploration offered by GSO global searches are combined with fast exploitation of local regions provided by K-Means, generating new hybrid systems capable of obtaining good solutions to the clustering problems at hands. The work also presents a study on the influence of K-Means when adopted as a local search operator for GSO population initialization, just like its application as an refinement operator for the best solution found by GSO population during GSO generative process. A cooperative coevolutionary variant of GSO model is adapted to the context of partitional clustering, resulting in a method with great potential to parallelism, as much as for the use in distributed clustering applications. Experimental results, performed as with the use of real data sets, as with the use of synthetic data sets, showed the potential of proposed alternative population initialization models and the potential of GSO cooperative coevolutionary variant when dealing with classic clustering problems, such as data overlapping, data unbalancing, and so on, in comparison to other clustering algorithms from literature.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao de Danuza Prada de Faria Alckmin.pdf: 676333 bytes, checksum: 0f5968628437ef878dc7f703ce48b8bf (MD5) Previous issue date: 2009-08-31 / Agrupamento de dados é uma tarefa que divide um conjunto de dados em subconjuntos de forma que elementos associados a um mesmo grupo sejam mais similares entre si do que em relação a elementos de outros grupos. Ao organizar os dados em grupos é possível identificar similaridades e diferenças entre eles, extrair informações relevantes e inferir conclusões úteis a respeito das características dos dados. O problema de agrupamento de dados pode ser considerado como uma tarefa de otimização, uma vez que se pretende encontrar a melhor combinação de partições dentre todas as combinações possíveis. Uma abordagem que pode ser aplicada para resolver o problema de agrupamento é o uso de metaheurísticas, que são procedimentos capazes de escapar de ótimos locais, pois o uso de métodos exatos se torna computacionalmente inviável. Entretanto, a maioria das metaheurísticas aplicadas ao problema de agrupamento não são escalonáveis para bases reais e comerciais, são mais efetivas nos casos em que a instância do problema é menor. O custo computacional necessário para calcular as soluções se torna maior em instâncias maiores do problema. Por esse motivo, procedimentos híbridos que exploram a combinação de metaheurísticas representam uma abordagem promissora para a resolução do problema de agrupamento. Este trabalho apresenta uma proposta de Algoritmo Genético Híbrido de Agrupamento que associa ao processo de busca global uma heurística de busca local e cuja população inicial é gerada por técnicas de agrupamento. Tais melhorias têm como objetivo direcionar a busca para soluções mais próximas do ótimo global. É realizada uma avaliação experimental em bases de dados reais e sintéticas com o objetivo de verificar se a abordagem proposta apresenta uma melhoria em relação aos algoritmos avaliados. O resultado dessa análise mostra que o algoritmo proposto apresenta um desempenho melhor do que quatro entre os seis algoritmos avaliados. Para complementar a análise é realizada uma avaliação do tempo de execução, cujo objetivo é quantificar a diferença entre a abordagem proposta e os demais algoritmos avaliados. O resultado mostra que o tempo de execução da abordagem proposta é viável, porém é consideravelmente maior do que os tempos de execução dos algoritmos considerados de rápida convergência / Clustering is a task that divides a data set in subgroups aiming that elements associated to one exactly group are more similar between themselves than elements of other groups. Organizing data in groups make it possible to identify similarities and differences between them, to extract useful information and conclusions regarding the data features. Clustering may be considered an optimization problem because it is intended to find the best combination of partitions among all possible combinations. An approach that can be applied to solve the clustering problem is the use of metaheuristics, which are procedures capable of escaping from local optima, once the use of exact methods is computationally infeasible. However, the majority of the metaheurísticas applied to clustering problem is not scalable for real or commercial bases. They are more effective for smaller instances of the problem trated. The computational cost necessary to calculate the solutions becomes greater in larger instances of the problem. For this reason, hybrid procedures that explore the combination of metaheuristics represent a promising approach for solving the clustering problem. This work shows a proposal of a Hybrid Genetic Clustering Algorithm that associates the process of global search to a local search heuristic and also initializes the population by different grouping techniques. Such improvements aim to direct the search for solutions next to the global optimal one. An experimental evaluation with real and synthetic databases is performed aiming to verify if the proposed approach presents an improvement in relation to the other evaluated algorithms. The result of this analysis shows that the proposed algorithm presents a better performance in four among the six evaluated algorithms. In addition, an analysis of the execution time shows that the execution time of our proposal is feasible, even though it is considerably longer than the execution times of the fast convergence algorithms

Orientadores: Christiano Lyra Filho, Celso Cavellucci / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T22:07:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Queiroz_LeonardoMendoncaOliveirade_D.pdf: 3480667 bytes, checksum: 8aad553487af6ac62325d7f0f0893d60 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Este trabalho estuda a estimação de perdas técnicas na distribuição de energia elétrica e apresenta uma análise para a definição dos níveis adequados dessas perdas. Ambas as abordagens são focadas na regulação. É apresentada uma metodologia de estimação das perdas técnicas de energia baseada no valor médio e na variância dos pontos da curva de carga. Essa metodologia pode ser aplicada alternativamente aos métodos baseados na perda de potência máxima, que inserem imprecisões desnecessárias para a estimativa das perdas de energia. Foram desenvolvidos modelos de regressão para a estimação das perdas técnicas em redes de distribuição de média e baixa tensão, objetivando utilizar o mínimo de informações possíveis para uma precisão adequada. Uma metodologia de geração de redes foi desenvolvida para o estudo desses modelos, de forma a disponibilizar redes com características semelhantes às redes reais. Também são propostos aprimoramentos na estimativa das perdas em transformadores e ramais de ligação. Adicionalmente, é apresentada uma análise dos níveis adequados de perdas técnicas na distribuição, utilizando-se técnicas de engenharia e benchmarking. As propostas deste trabalho sugerem aprimoramentos na regulação das perdas técnicas, tornando o método de estimação das perdas mais preciso e introduzindo a análise de eficiência das distribuidoras. / Abstract: This work studies technical losses estimation in power distribution systems and analyses the adequacy of the losses. Both approaches are carried in a regulatory perspective. It is presented a methodology to estimate energy losses from the mean and the variance of the load curve points. This methodology can be applied in substitution of methods based on maximum power losses, which inserts unnecessary inaccuracy to the procedure. Regression models were developed to estimate technical losses in medium and low voltage distribution networks, aiming to require less information as possible to meet an appropriate accuracy. A methodology of networks generation was developed to make available networks with characteristics similar to the ones presented by real networks. Improvements in transformers and service conductors losses estimation were also proposed. Engineering and benchmarking techniques were applied to analyze technical losses adequacy. The proposals presented in this work may improve technical losses regulation, making the estimation of losses more accurate and introducing efficiency analysis of power distribution companies. / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

O uso das técnicas de análise multivariada está reservado aos grandes centros de pesquisa, µas grandes empresas e ao ambiente acad^emico. Essas técnicas s~ao muito interessantes porque utilizam simultaneamente todas as variáveis respostas na interpretação teórica do conjunto de dados, levando em conta as correlações existentes entre elas. Uma das principais barreiras para a utilização dessas técnicas é o seu desconhecimento pelos pesquisadores interessados na pesquisa quantitativa. A outra dificuldade é que a grande maioria de softwares que permitem esse tipo de análise (SAS, MINITAB, BMDP, STATISTICA, S-PLUS, SYSTAT, etc.) não são de domínio público. A disseminação do uso das técnicas multivariadas pode melhorar a qualidade das pesquisas, proporcionar uma economia relativa de tempo e de custo, e facilitar a interpretação das estruturas dos dados, diminuindo a perda de informação. Neste trabalho, foram confirmadas algumas vantagens das técnicas multivariadas sobre as univariadas na análise de dados de expe- rimentos agropecuários. As análises foram realizadas com o auxílio do software R, um software aberto, \"amigável\" e gratuito, com inúmeros recursos disponíveis. / The use of the techniques of multivariate analysis is restricted to large centers of research, the higher companies and the academic environment. These techniques are very inte- resting because of the use of all answers variables simultaneously in theoretical interpretation of the data set, considering the correlations between them. One of the main obstacle to the usage of these techniques is that researchers interested in the quantitative research do not know them. The other di±culty is that most of the software that allow this type of analysis (SAS, MINITAB, BMDP, STATISTICA, S-PLUS, SYSTAT etc.) are not in public domain. Publishing the use of Multivariate techniques can improve the quality of the research, decrease the time spend and the cost, and make easy the interpretation of the structures of the data without cause damage of the information. In this report, were con¯rmed some advantages of the multivariate techniques in a univariate analysis for data of agricultural experiments. The analysis were taken with R software, a open software, \"friendly\" and free, with many statistical resources available.

Submitted by Franciele Moreira (francielemoreyra@gmail.com) on 2018-01-31T14:05:36Z No. of bitstreams: 2 Tese - Elis Regina de Olivieira - 2017.pdf: 5392456 bytes, checksum: 68610e861c2d0e531893fa02a36401f5 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-01-31T14:28:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Elis Regina de Olivieira - 2017.pdf: 5392456 bytes, checksum: 68610e861c2d0e531893fa02a36401f5 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-31T14:28:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Elis Regina de Olivieira - 2017.pdf: 5392456 bytes, checksum: 68610e861c2d0e531893fa02a36401f5 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-12-15 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / This thesis identified and analyzed the factors that determine the decision- making process of beef producers in relation to their investments in technology and the environmental consequences of these decisions, focusing on the Vermelho River basin as the geographical unit of analysis. The study analyzed the productive and economic viability of four models of beef production based on grazing systems, considering distinct levels of technology. This study defined three analytical dimensions: the socio- economic profile of the producer, the configuration of the production system, and management practices. The research used a stratified sampling design, with 60 randomly-selected cattle ranching establishments distributed in the strata according to their relief and the variability of their soils. The responses to the standard questionnaire provided primarily qualitative data, with the variables being measured on an ordinal or nominal scale. Multiple correspondence and cluster analyses were used to identify, respectively, the components that contributed most to the variance observed in the analyses, and the groups of variables and sampling units which best represented the indices of technology and pasture degradation, with a beta regression being applied to determine a mathematical function that could be applied to infer the classification of other sampling units in the study basin. The technological and pasture degradation indices did not present any spatial autocorrelation, based on Moran’s global or local indices. Nonparametric statistics (Fisher’s exact test, Spearman and Kendall) were used to verify the significance of the associations among the variables tested during the study. Principal results: the system with the lowest input of supplements was the most profitable; no significant relationship was found between the technological index and any of the variables: education, farm credit, cattle density, pasture degradation index, or the interaction of this index with the size of the property. Significant associations were identified between the technological index and the income, relief, and size of the property. The positive association between income and technology indicates that more technological systems are more profitable. The inverse relationship between relief and technology reflects the fact that the more technological systems tend to be installed on flatter or gently sloping terrain. The direct association between the size of the property and the use of technology reflects the importance of obtaining economies of scale to guarantee the profitability of the investment. The lack of any systematic relationship between the technological index and cattle density, as confirmed by the cluster analysis, indicates that high densities (above 2 animals per hectare) may be found in low technology systems, which impacts productivity and profitability, as well as long-term environmental sustainability. / Esta tese tem por objetivo identificar e analisar os fatores que condicionam a tomada de decisões dos produtores de bovinos por inversão de capital em níveis de tecnificação e suas consequências ambientais, utilizando a Bacia Hidrográfica do Rio Vermelho como unidade geográfica de estudo. Analisou-se a viabilidade produtiva e econômica de quatro modelos de produção de bovinos de corte em sistema de pastejo, considerando opções tecnológicas distintas. A partir desse estudo o instrumento de coleta de dados foi estruturado em três dimensões: perfil socioeconômico do gestor; composição do sistema de produção; e manejos. A pesquisa utilizou amostra estratificada por compartimentos com 60 estabelecimentos agropecuários, distribuídos entre os estratos, conforme a declividade e variabilidade de solos, selecionadas aleatoriamente. As perguntas e respostas fechadas constantes do formulário resultaram principalmente em variáveis de natureza qualitativa, com respectivas categorias medidas principalmente em escala nominal ou ordinal. Utilizou-se análise de correspondência múltipla e análise de cluster para identificar as componentes com maior proporção de variância explicada, e os respectivos agrupamentos de variáveis e unidades amostrais, que representassem melhor os indicadores de nível tecnológico e de degradação de pastagens, utilizando regressão beta para determinar equação matemática que possibilitasse inferir essa classificação para outras unidades amostrais da bacia. Indicador tecnológico e de degradação de pastagens não apresentaram autocorrelação espacial, considerando Índice Moran Global e Local. Utilizou-se de testes não paramétricos (teste exato de Fisher, Spearman e Kendall) para verificar a existência de associação entre as variáveis que compuseram as hipóteses científicas. Principais resultados: sistema de baixo consumo de suplemento apresentou maior índice de rentabilidade; não foi observada evidência estatística entre indicador tecnológico com cada uma das variáveis: educação, crédito rural, taxa de lotação, indicador de degradação de pastagens; e entre degradação de pastagens e tamanho da propriedade. As associações verificadas foram entre indicador tecnológico com cada uma das variáveis: renda, relevo e tamanho da propriedade. Renda associada positivamente com tecnologia sugere que, sistemas mais tecnificados remuneram melhor o gestor. Relevo, associado inversamente com tecnologia, revela que sistemas mais tecnificados estão instalados em relevos planos e em suave ondulados. Associação direta entre tamanho da propriedade e tecnologia evidencia que sistemas tecnificados de produção de bovinos em pastejo, demandam maior área para obter ganho de escala. A não associação entre indicador tecnológico e taxa de lotação, conforme observado também pela análise de cluster, sugere que taxas de lotação mais elevadas (acima de 2 UA/ha) podem ocorrer em sistemas com baixa tecnificação, comprometendo a sustentabilidade produtiva, econômica e ambiental.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / FundaÃÃo de Amparo à Pesquisa do Estado do Cearà / O objetivo desta tese foi investigar como o conhecimento prosÃdico està organizado em um estÃgio inicial de aquisiÃÃo de L2 em aprendizes brasileiros de inglÃs com a ajuda de uma rede neural conexionista. A abordagem proposta neste trabalho consiste primeiramente em "quantificar" as elocuÃÃes dos aprendizes de L2 na forma de coeficientes LPC e outras caracterÃsticas linguÃsticas/fonÃticas que possam representar o fenÃmeno aqui estudado (TransferÃncia do Conhecimento ProsÃdico do PortuguÃs para o inglÃs). A este processo dÃ-se o nome de "extraÃÃo de caracterÃsticas" da fala (feature extraction), uma importante etapa na abordagem conexionista do processamento da fala. Em segundo lugar, uma vez determinadas as caracterÃsticas do item lexical ou da frase produzida por cada aprendiz, sÃo inseridos esses dados na rede neural a fim de analisar as propriedades (regularidades) estatÃsticas do conjunto de falantes como um todo. Em terceiro, utiliza-se ferramentas de visualizaÃÃo para analisar como a rede organiza os falantes e quais informaÃÃes sÃo mais relevantes para este processo de formaÃÃo de grupos (e.g. nÃvel de proficiÃncia, uma certa caracterÃstica ou propriedade da fala, entre outros). A rede utilizada à conhecida como Mapa Auto-OrganizÃvel (Self-Organizing Map, SOM). A rede SOM organiza os falantes por grau de similaridade em grupos bem definidos (clusters). A aplicaÃÃo da rede SOM neste contexto Ã, portanto, inovadora. A rede SOM à implementada no ambiente Matlab usando o pacote Som toolbox, que à um conjunto de rotinas de programaÃÃo desenvolvidas pelo grupo de pesquisa da FinlÃndia, tambÃm inventores da rede SOM. Os resultados das simulaÃÃes apontam que a rede SOM pode vir a ser usada mais frequentemente para avaliar o grau de distÃncia a que um grupo de aprendizes està do grupo de falantes nativos. Dessa forma, uma rede neural pode vir a ser aplicada como ferramenta no contexto de determinaÃÃo de nÃvel de proficiÃncia em lÃngua estrangeira. / The objective of this dissertation was to investigate how the prosodic knowledge is organized in an early stage of L2 acquisition in Brazilian learners of English with the help of a connectionist neural network. The approach proposed in this research is first, to quantify the utterances of L2 learners in the form of LPC coefficients and other linguistic/phonetics features that can represent the phenomenon studied here (Transfer of the prosodic knowledge from Portuguese to English). This process is called speech feature extraction, an important step in the connectionist approach to speech processing. Second, since certain features of the lexical item or sentence produced by each learner are determined, these data are entered into the neural network to analyze the statistical properties (regularities) of the set of speakers as a whole. Third, visualization tools are used to analyze how the network organizes speakers and what information is most relevant to this process of group formation (e.g. proficiency level, a certain characteristic or property of speech, among others). The network is known as Self-Organizing Map (Self-Organizing Map, SOM). The SOM organizes speakers for similarity degree in well-defined groups (clusters). Application of SOM in this context is therefore innovative. The SOM network is implemented in Matlab environment using the SOMtoolbox package, which is a set of programming routines developed by the research group in Finland, also the inventors of the SOM. The simulation results indicate that SOM might be used more frequently to assess the degree of distance that a group of learners is to the group of native speakers. Thus, a neural network might be used as a tool in the context of determining the level of foreign language proficiency.