Robôs móveis dependem de dados provenientes de sensores para ter uma representação do seu ambiente. Porém, os sensores geralmente fornecem informações incompletas, inconsistentes ou imprecisas. Técnicas de fusão de sensores têm sido empregadas com sucesso para aumentar a precisão de medidas obtidas com sensores. Este trabalho propõe e investiga o uso de técnicas de inteligência artificial para fusão de sensores com o objetivo de melhorar a precisão e acurácia de medidas de distância entre um robô e um objeto no seu ambiente de trabalho, obtidas com diferentes sensores. Vários algoritmos de aprendizado de máquina são investigados para fundir os dados dos sensores. O melhor modelo gerado com cada algoritmo é chamado de estimador. Neste trabalho, é mostrado que a utilização de estimadores pode melhorar significativamente a performance alcançada por cada sensor isoladamente. Mas os vários algoritmos de aprendizado de máquina empregados têm diferentes características, fazendo com que os estimadores tenham diferentes comportamentos em diferentes situações. Objetivando atingir um comportamento mais preciso e confiável, os estimadores são combinados em comitês. Os resultados obtidos sugerem que essa combinação pode melhorar a confiança e precisão das medidas de distâncias dos sensores individuais e estimadores usados para fusão de sensores. / Mobile robots rely on sensor data to have a representation of their environment. However, the sensors usually provide incomplete, inconsistent or inaccurate information. Sensor fusion has been successfully employed to enhance the accuracy of sensor measures. This work proposes and investigates the use of artificial intelligence techniques for sensor fusion. Its main goal is to improve the accuracy and reliability of a distance between a robot and an object in its work environment using measures obtained from different sensors. Several machine learning algorithms are investigated to fuse the sensors data. The best model generated with each algorithm are called estimator. It is shown that the employment of the estimators based on artificial intelligence can improve significantly the performance achieved by each sensor alone. The machine learning algorithms employed have different characteristics, causing the estimators to have different behaviour in different situations. Aiming to achieve more accurate and reliable behavior, the estimators are combined in committees. The results obtained suggest that this combination can improve the reliability and accuracy of the distance measures by the individual sensors and estimators used for sensor fusion.

Neste trabalho uma nova estratégia de combinação de filtros adaptativos é apresentada e estudada. Inspirada por esquemas incrementais e filtragem adaptativa cooperativa, a combinação convexa usual de filtros em paralelo e independentes é reestruturada como uma configuração série-cooperativa, sem aumento da complexidade computacional. Dois novos algoritmos são projetados utilizando Recursive Least-Squares (RLS) e Least-Mean-Squares (LMS) como subfiltros que compõem a combinação. Para avaliar a performance da estrutura incremental, uma análise de média quadrática é realizada. Esta é feita assumindo que os combinadores têm valores fixos, de forma a permitir o estudo da universalidade da estrutura desacoplada da dinâmica do supervisor. As simulações realizadas mostram uma boa concordância com o modelo teórico obtido. / In this work a new strategy for combination of adaptive filters is introduced and studied. Inspired by incremental schemes and cooperative adaptive filtering, the standard convex combination of parallel-independent filters is rearranged into a series-cooperative configuration, while preserving computational complexity. Two new algorithms are derived employing Recursive Least-Squares (RLS) and Least-Mean-Squares (LMS) algorithms as the component filters. In order to assess the performance of the incremental structure, tracking and steady-state mean-square analysis is derived. The analysis is carried out assuming the combiners are fixed, so that the universality of the new structure may be studied decoupled from the supervisor\'s dynamics. The resulting analytical model shows good agreement with simulation results.

Neste trabalho uma nova estratégia de combinação de filtros adaptativos é apresentada e estudada. Inspirada por esquemas incrementais e filtragem adaptativa cooperativa, a combinação convexa usual de filtros em paralelo e independentes é reestruturada como uma configuração série-cooperativa, sem aumento da complexidade computacional. Dois novos algoritmos são projetados utilizando Recursive Least-Squares (RLS) e Least-Mean-Squares (LMS) como subfiltros que compõem a combinação. Para avaliar a performance da estrutura incremental, uma análise de média quadrática é realizada. Esta é feita assumindo que os combinadores têm valores fixos, de forma a permitir o estudo da universalidade da estrutura desacoplada da dinâmica do supervisor. As simulações realizadas mostram uma boa concordância com o modelo teórico obtido. / In this work a new strategy for combination of adaptive filters is introduced and studied. Inspired by incremental schemes and cooperative adaptive filtering, the standard convex combination of parallel-independent filters is rearranged into a series-cooperative configuration, while preserving computational complexity. Two new algorithms are derived employing Recursive Least-Squares (RLS) and Least-Mean-Squares (LMS) algorithms as the component filters. In order to assess the performance of the incremental structure, tracking and steady-state mean-square analysis is derived. The analysis is carried out assuming the combiners are fixed, so that the universality of the new structure may be studied decoupled from the supervisor\'s dynamics. The resulting analytical model shows good agreement with simulation results.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-04-18T14:51:47Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Priscilla Neves de Santana - 2013.pdf: 2803001 bytes, checksum: 043adc84ee5ca3c6457e5e2475cee9c5 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-04-18T14:52:14Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Priscilla Neves de Santana - 2013.pdf: 2803001 bytes, checksum: 043adc84ee5ca3c6457e5e2475cee9c5 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-18T14:52:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Priscilla Neves de Santana - 2013.pdf: 2803001 bytes, checksum: 043adc84ee5ca3c6457e5e2475cee9c5 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2013-08-28 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / An adequate choice of genitors to be crossed to generate genetic variability is essential to increase the efficiency of sugarcane breeding program. The combining ability of genotypes in crosses constitutes a good measure of genetic potential in future crosses. The aim of this study was to evaluate the genetic potential of sugarcane genotypes based on biparental crosses of sugarcane breeding programs from the Interuniversity Network for the Development of Sugarcane Trade (PMGCA / RIDESA). The basic variable used was the rate of selection of each cross population (full sib family) in the initial phase of the program (T1), resulting from the selection practiced evaluating variables of primary importance for the species. The average selection rate of each family was predicted using BLUP methodology. Data analysis was performed using Method IV proposed by Griffing (1956), adapted to the set of crosses available, detailing the effects of General Combining Ability (GCA) and Specific Combining Ability (SCA). The predicted effects of SCA were correlated with genetic similarity estimates obtained using the Dice coefficient from SSR markers and the Malécot coancestry coefficient. It was detected significant effects of GCA, showing the possibility of selection of parents based on this parameter. Although not statistically tested, SCA showed determination coefficient higher than CGC. The genetic similarity obtained by coancestry coefficient showed a significant correlation with SCA, although of low magnitude. There was no significance for the correlation between genetic distance based on SSR marker and SCA. It was concluded that the rate of selection is efficient to select potentially promising parents in the first stage of selection in sugarcane. / A escolha adequada de genitores a serem cruzados para gerar variabilidade genética é condição essencial para aumentar a eficiência de um programa de melhoramento de cana-de-açúcar. A capacidade de combinação de genótipos em cruzamentos realizados constitui uma boa medida do potencial genético em cruzamentos futuros. O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial genético de genitores de cana-de-açúcar com base em cruzamentos biparentais utilizados nos programas de melhoramento genético de cana-deaçúcar da Rede Interuniversitária para o Desenvolvimento do Setor Sucroenergético (PMGCA/RIDESA). A variável básica usada para avaliação foi a taxa de seleção de cada cruzamento na fase inicial do programa (T1), resultante da seleção praticada avaliando variáveis primárias de importância para a espécie. A taxa de seleção média de cada cruzamento foi predita utilizando a metodologia BLUP. A análise dos dados foi realizada utilizando o método IV proposto por Griffing (1956), adaptado para o conjunto de cruzamentos disponível, detalhando os efeitos de Capacidade Geral de Combinação (CGC) e Capacidade Específica de Combinação (CEC). Os efeitos preditos de CEC foram correlacionados com estimativas de similaridade genética obtidas usando o coeficiente de Dice a partir de marcadores SSR e com o coeficiente de parentesco de Malècot. Foi detectada significância dos efeitos de CGC, mostrando a possibilidade de seleção de genitores com base neste parâmetro. Embora não testada estatisticamente, a CEC mostrou coeficiente de determinação superior à CGC. A similaridade genética obtida pelo coeficiente de parentesco mostrou uma correlação significativa, porém de baixa magnitude com CEC. Não houve significância para a correlação entre a distância genética estimada por marcadores e CEC. Concluiu-se que a taxa de seleção é eficiente para selecionar genitores potencialmente promissores na primeira fase de seleção de cana-de-açúcar.

Made available in DSpace on 2014-08-20T13:25:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_rafael_nornberg.pdf: 1775290 bytes, checksum: 1aed782bae5be322b9bc4cec8e20ade0 (MD5) Previous issue date: 2012-03-13 / The climate adversities, such as high temperatures and rain before and during the harvesting period lead to a phenomenon called Pre-harvest sprouting (PHS) of wheat grain. This germination decreases the wheat flour quality through the activation of enzymes responsible for germination which degrade starch. Therefore, this study had as objective to analyse the character pre-harvest sprouting in hexaploid wheat genotypes (Triticum aestivum L.), in the Southern region of Brazil, based on distinct evaluation years. Also, the evaluations aim to indicate the most adapted cultivars for Southern Brazil and to select parental genotypes for breeding programs of wheat. The experiment was conducted in the years 2010 and 2011, in the Centro de Genômica e Fitomelhoramento, Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel, Universidade Federal de Pelotas (CGF/FAEM/UFPel), located at Capão do Leão County/RS, Brazil. The design used was random blocks with three replications. A total of 33 genotypes were phenotyped regarding agronomic and pre-harvest sprouting characters in wheat. Simultaneously, in 2010, 56 F1 and F2 hybrid populations obtained from artificial hybridizations between eight wheat cultivars, with different tolerance to sprouting according to a complete diallel design, with reciprocals. The populations and their parental genotypes were evaluated in the agricultural season of 2011. In this experiment, the following characters were evaluated: percentage of germinated grains (GG) in the fixed generations F1 and parents, falling number index (FNI) in the fixed generations F1 and parents, and segregant populations (F2). In the analysis of genotype x year, it was detected an interference of the environment on the results of some genotypes. The genotypes: BIO 08228, RAÍZES, HORIZONTE and BRS 194 with the lowest GG values, and the cultivar GUAMIRIM with high FNI, for both evaluation years, showing the presence of PHS tolerance alleles. Based on the genetic dissimilarity, was obtained from the prediction of important parents. Thus elite genotypes such as TBIO ITAIPÚ, BIO 08228, RAÍZES, HORIZONTE, BRS 194, TBIO PIONEIRO, BIO 07367, RAÍZES, GUAMIRIM and FRONTANA were obtained to form the crossing blocks, aiming to complement the distinct alleles for PHS. The majority of genotypes presented reduced alpha-amylase activity, which causes starch degradation. The genotypes TBIO PIONEIRO, MARFIM and TBIO TIBAGI, on the other hand, presented the lowest alpha-amylase activity. There was a high heritability for both characters in both years except for GG of susceptible genotypes in 2011. The PHS tolerance is controlled by additive effects of genes evidenced by high general combining ability and by non-additive effects of genes evidenced by the specific combining ability, but it was evident that the additive effects were more important. The cultivars QUARTZO and FRONTANA presented the best potential for the use in crossing blocks aiming to increase PHS tolerance and to reduce alpha-amylase activity. Transgressive segregation was observed with high heterosis estimates for both traits FNI and GG. This, added to the loss of vigor by inbreeding for FNI, this indicates that these combinations are potential sources of tolerance to PHS. There was a high reciprocal effect that should be taken into account when producing hybrid cultivars with tolerance to pre-harvest germination and high FNI. / As adversidades climáticas como temperaturas elevadas e precipitação antes e durante o período de colheita ocasionam o fenômeno da germinação na pré-colheita (Pre-harvest sprouting PHS) dos grãos de trigo. Tal condução deprecia a qualidade da farinha por meio da atividade de enzimas responsáveis pela germinação, que degradam o amido. Desta forma, o estudo teve o objetivo de analisar o comportamento do caráter germinação na pré-colheita em genótipos de trigo hexaplóide (Triticum aestivum L.), com base em distintos anos de avaliação, gerando informação para a melhor indicação de cultivares a região sul do Brasil e na reposição de combinações promissoras em blocos de cruzamentos em programas de melhoramento genético do trigo. O experimento foi conduzido nos anos de 2010 e 2011, no Centro de Genômica e Fitomelhoramento, Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel, Universidade Federal de Pelotas (CGF/FAEM/UFPel), situado no município do Capão do Leão/RS, Brasil. O delineamento empregado foi de blocos ao acaso com três repetições, foram analisados 33 genótipos de trigo a partir de caracteres agronômicos e relacionados a germinação na pré-colheita do trigo. Simultaneamente, no ano de 2010 foram obtidas 56 populações híbridas F1 e F2 a partir de hibridações artificiais entre oito cultivares de trigo, com distinta tolerância a germinação na espiga, seguindo o delineamento dialélico completo, com os recíprocos. As populações e os respectivos genitores foram avaliados na safra agrícola de 2011 em campo experimental, no município de Capão do Leão, adotando o delineamento em blocos ao acaso, com três repetições. Neste experimento foram avaliados os caracteres: percentual de grãos germinados (GG) nas gerações fixas F1 e genitores, e índice de queda úmido (IQU), nas gerações fixas (F1 e genitores) e populações segregantes (F2). Na análise de interação genótipo x ano foi detectada interferência do ambiente sobre alguns genótipos. Os genótipos BIO 08228, RAÍZES, HORIZONTE e BRS 194 foram aqueles de menores valores de GG, e a cultivar GUAMIRIM com elevado IQ, para os dois anos de avaliação, demonstrando a presença de genes de tolerância a PHS. Com base nos resultados da dissimilaridade genética, foi obtida a predição de importantes genitores. Assim destacam-se TBIO ITAIPÚ, BIO 08228, RAÍZES, HORIZONTE, BRS 194, TBIO PIONEIRO, BIO 07367, RAÍZES, GUAMIRIM e FRONTANA para compor os blocos de cruzamento, visando à melhor complementaridade de alelos distintos de tolerância a PHS em trigo. No desempenho per se, a maioria dos genótipos apresentaram reduzida atividade de alfa-amilase que degradam o amido. Os genótipos TBIO PIONEIRO, MARFIM e TBIO TIBAGI, expressaram reduzida atividade da enzima alfa-amilase. Houve pronunciada herdabilidades para os caracteres em ambos os anos exceto para GG nos genótipos sensíveis em 2011. A tolerância a PHS é controlada por genes de efeitos aditivos evidenciados por elevadas capacidade geral de combinação (CGC) e por genes de efeitos não aditivos evidenciado pela capacidade especifica de combinação (CEC).Se destaca que os efeitos aditivos foram mais importantes sobre a variância genética total. Neste experimento, as cultivares QUARTZO e FRONTANA apresentam o melhor potencial para o uso em blocos de cruzamentos para incremento da tolerância a PHS e redução da atividade da enzima alfa-amilase. Foram evidenciadas constituições genéticas transgressivas em F2 associadas com elevadas estimativas de heterose em F1 para ambas as características avaliadas no IQU e GG. Isto, conciliado a baixa perda de vigor por endogamia para IQU, evidenciando que as populações destas combinações são potenciais fontes de recuperação de indivíduos superiores. Existe pronunciado efeito recíproco para o caráter tolerância a germinação na pré-colheita e aumento do índice de queda.

Made available in DSpace on 2014-08-20T13:25:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_douglas_andre_mallmann_schmidt.pdf: 939381 bytes, checksum: c4159f7fe0e529065ea06d662c6b59a8 (MD5) Previous issue date: 2008-07-28 / In plant breeding programs, parental selection is a very important step. The selection of parents to be used to obtain the segregating populations can determine the success or failure in achieving genetic gains. Diallel analysis has been used to determine the general and specific combining ability and to aid the selection of the most promising combinations. The fitting of genotypes to environmental conditions that allow the expression of full genetic potential for the target characters, has shown great importance to maximize wheat grain yield and quality. In this sense, the main objective of the study was to determine the combining ability of wheat genotypes, and their performance for grain yield components and industrial quality traits in different environments under different nitrogen levels. Six parents were employed in diallel analysis, including reciprocal crosses, to evaluate general and specific combining ability of agronomic traits. The diallel cross experiments were conducted in Capão do Leão County/RS in 2007 and the experiment evaluating nitrogen levels was conducted in environments of Capão do Leão County in 2006 and 2007, and Ijuí County in 2007, both located in Rio Grande do Sul State. The nitrogen doses used were 0, 40, 80 and 120 kg ha-1 as cover fertilizer. The mean squares for general combining ability were greater than those for specific combining ability for the characters number of grains per ear, grain weight, number of ears per plant and grain yield per plant. Additive gene action was likely to more intensely affect these characters. It was possible to verify effects of heterosis, mostly for the character grain yield per plant with results above 100% of mean heterosis. The high heterosis values in F1, when associated with high advanced generation bulk yields in, increases the likelihood of obtaining high yielding genotypes by the increase of recombinant genotypic classes. Maternal and extrachromosomal effects were very intense, suggesting that breeding programs should pay attention to which parent is used as pollen donor and vice-versa. Different responses to nitrogen fertilization were observed regarding grain yield. The nitrogen fertilization promoted increases in the rates of lodging in all genotypes tested in the three environments. In environments with high yield potential, the increase in the level of nitrogen, did not increase gluten strength. Bread wheat genotypes better respond to nitrogen availability increases. On the other hand, genotypes with low gluten strength did not respond to nitrogen increases. / Em programas de melhoramento genético vegetal, a escolha de genitores tem sido uma das etapas de maior importância. Esta etapa determina os genitores que serão empregados para obtenção das populações segregantes, e pode promover o sucesso ou insucesso na obtenção do progresso genético. A análise dialélica tem sido empregada para determinar a capacidade geral e específica de combinação dos genitores, auxiliando o melhorista na escolha das combinações mais promissoras. O ajuste dos genótipos às condições de ambiente, que proporcionem a expressão do potencial genético, tem revelado grande importância para a maximização do rendimento e qualidade de grãos. Neste sentido, o objetivo do trabalho foi verificar a capacidade combinatória de genótipos de trigo, o seu desempenho para os componentes do rendimento de grãos e qualidade industrial, em distintos ambientes sob níveis de disponibilização de nitrogênio. Foram empregados seis genitores na análise dialélica, considerando os recíprocos, para avaliar a capacidade geral e específica de combinação, heterose e efeitos recíprocos, de caracteres de importância agronômica. O experimento do cruzamento dialélico foi conduzido em Capão do Leão/RS no ano agrícola de 2007, enquanto que o experimento de adubação nitrogenada foi conduzido nos ambientes de Capão do Leão/RS em 2006 e 2007, e Ijuí/RS em 2007, utilizando doses de 0, 40, 80 e 120 kg ha-1 de nitrogênio em cobertura. A magnitude dos quadrados médios da capacidade geral de combinação foi maior do que a capacidade específica de combinação, para os caracteres número de grãos por espiga, massa média de grãos, número de espigas por planta e produção de grãos por planta, evidenciando a provável contribuição mais intensa da ação gênica aditiva no controle destes caracteres. Foi possível verificar efeitos de heterose, principalmente para o caráter produção de grãos por planta, com resultados superiores a 100% de heterose média em relação aos genitores. A elevada heterose expressa na geração F1, quando associada a rendimentos de grãos com bulks em geração avançadas, promove maior probabilidade de obtenção de genótipos superiores, devido a maior freqüência de genes complementares dominantes na progênie. Os efeitos determinados por herança extracromossômica ou efeito materno foram intensos, revelando provável incremento na eficiência de programas de melhoramento, pelos benefícios proporcionados com o controle dos genitores, utilizados como doadores ou receptores de pólen em cruzamentos de trigo. A adubação nitrogenada determinou comportamento diferenciado dos genótipos, quanto ao provável incremento do rendimento de grãos. A suplementação de nitrogênio promoveu incrementos nos índices de acamamento, em todos os genótipos nos três ambientes testados. Em ambientes com alto potencial produtivo, o incremento no nível de nitrogênio, não promoveu aumento expressivo na força geral de glúten. Genótipos classificados como trigo pão, respondem mais intensamente para maior da força geral de glúten ao incremento da disponibilidade de nitrogênio, enquanto que genótipos classificados como brandos, não revelam aumentos expressivos para força geral de glúten, a maior disponibilidade do nutriente.

Não informado. / No presente trabalho fazemos um estudo sobre transformações geométricas no plano, explorando características geométricas e algébricas. A relação entre a geometria e a álgebra é responsável por extraordinários progressos na matemática e suas aplicações. Nosso objetivo inicial é apresentar algumas das principais transformações geométricas, a exemplo das Homotetias, das Translações, de Cisalhamentos, das Simetrias, das Rotações, das Re exões, das Isometrias, etc., de forma intuitiva e ilustrando com exemplos simples. Em seguida exploramos características algébricas elementares que permitem tratar e generalizar o estudo de transformações. Apresentamos ainda os conceitos de Mor smos e Deformações de imagens utilizando noções, por exemplo, como Combinação Linear Convexa.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The aim of this work was to estimate the General and Specific Combining Ability of basil, analyzing yield components and the main chemical compounds of the essential oil. The experiment was conducted at the Research Farm "Campus Rural da UFS", located in the São Cristóvão county, Sergipe. Four cultivars with different chemical compositions were chosen to realize diallel crosses. The F1 seeds and the parents were planted in field using a complete randomized block design, with three replications. The data were submitted to the diallel analysis of Griffing model 2 and the means were grouped using the Scott-Knott test (p ≤ 0.05). The following characteristics were evaluated: plant height, crown diameter, length and width of leaves, dry weight of leaves, essential oil content and yield, and the content of the main chemical compounds. The analysis of variance for the combining ability showed that the General Combining Ability (GCA) effects presented significant differences and that the Special Combining Ability (SCA) effects of the crosses were significant, except for the length and width of leaves. For almost all characters both additive and non-additive effects influenced the performance of hybrids. / Este trabalho teve como objetivo estimar a Capacidade Geral e Específica de Combinação de manjericão, analisando o teor de óleo essencial e dos principais compostos químicos no óleo essencial. O experimento foi conduzido na Estação Experimental "Campus Rural da UFS", localizado no município de São Cristóvão, Sergipe. Quatro cultivares com composição química divergentes foram escolhidas e realizou-se os cruzamentos dialélicos. As sementes F1 e os parentais foram plantadas em blocos casualizados, com três repetições. Os dados foram submetidos à análise dialélica de Griffing modelo 2 e as médias foram agrupadas pelo teste de Skott-Knott (p<0,05). Avaliou-se as seguintes características: altura de planta, diâmetro de copa, comprimento e largura de folha, massa seca de folha, teor e rendimento de óleo essencial e o teor dos principais constituintes químicos. A análise de variância para a capacidade de combinação mostrou que os efeitos da Capacidade Geral de Combinação (CGC) apresentou diferenças significativas e que os efeitos da Capacidade Específica de Combinação (CEC) dos cruzamentos foram significativos, exceto para comprimento e largura de folha. Para quase todas as características ambos, efeitos aditivos e não aditivos, influenciaram a performance dos híbridos.

Ruído pode ser definido como um exemplo em um conjunto de dados que aparentemente é inconsistente com o restante dos dados existentes, pois não segue o mesmo padrão dos demais. Ruídos em conjuntos de dados podem reduzir o desempenho das técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) empregadas e aumentar o tempo de construção da hipótese induzida, assim como sua complexidade. Dados são geralmente coletados por meio de medições realizadas em um domínio de interesse. Nesse sentido, nenhum conjunto de dados é perfeito. Erros de medições, dados incompletos, errados, corrompidos ou distorcidos, falhas humanas ou dos equipamentos utilizados, dentre muitos outros fatores, contribuem para a contaminação dos dados, e isso é particularmente verdadeiro para dados com elevada dimensionalidade. Sendo assim, a detecção de ruídos é uma tarefa crítica, principalmente em ambientes que exigem segurança e confiabilidade, uma vez que a presença desses pode indicar situações que degradam o desempenho do sistema ou a segurança e confiabilidade das informações. Algoritmos para a detecção e remoção de ruídos podem aumentar a confiabilidade de conjuntos de dados ruidosos. Nesse âmbito, esse trabalho investiga técnicas de detecção de ruído baseadas em distância, em que a remoção de ruídos é feita em uma etapa de pré-processamento, aplicadas a problemas de classificação de dados de Expressão Gênica, caracterizados pela presença de ruídos, elevada dimensionalidade e complexidade. O objetivo é melhorar o desempenho das técnicas de AM empregadas para solucioná-los. Por fim, combinações de técnicas de detecção de ruído são implementadas de modo a analisar a possibilidade de melhorar, ainda mais, o desempenho obtido. / Noise can be defined as an example which seems to be inconsistent with the remaining ones in a data set. The presence of noise in data sets can decrease the performance of Machine Learning (ML) techniques in the problem analysis and also increase the time taken to build the induced hypothesis and its complexity. Data are collected from measurements made which represent a given domain of interest. In this sense, no data set is perfect. Measurement errors, incomplete, corrupted, wrong or distorted examples, equipment problems or human fails, besides many other related factors, help contaminating the data, and this is particularly true for data sets with high dimensionality. For this reason, noise detection is a critical task, specially in domains which demand security and trustworthiness, since the presence of noise can lead to situations which degrade the system performance or the security and trustworthiness of the involved information. Algorithms to detect and remove noise may increase trustworthiness of noisy data sets. Based on that, this work evaluates distance-based noise detection techniques, in which noise removal is done by a pre-processing phase, in gene expression classification problems, characterized by the presence of noise, high dimensionality and complexity. The objective is to improve the performance of ML techniques used to solve these problems. Next, ensembles of noise detection techniques are developed in order to analyze the possibility to further improve the performance obtained.

A combinação de algoritmos tem despertado interesse para melhorar o desempenho de filtros adaptativos. Esse método consiste em combinar linearmente as saídas de dois filtros operando em paralelo com passos de adaptação diferentes para se obter um filtro com conver- gência rápida e um erro quadrático médio em excesso (EMSE - excess mean squared error) reduzido. Nesse contexto, foi proposta a combinação afim de dois algoritmos LMS (least-mean square), cujo parâmetro de mistura não fica restrito ao intervalo [0, 1] e por isso é considerada como uma generalização da combinação convexa. Neste trabalho, a combinação afim de dois algoritmos LMS é estendida para os algoritmos supervisionados NLMS (normalized LMS) e RLS (recursive least squares) e também para equalização autodidata, usando o CMA (constant modulus algorithm). Foi feita uma análise em regime da combinação afim desses algoritmos de forma unificada, considerando entrada branca ou colorida e ambientes estacionários ou não- estacionários. Através dessa análise, verificou-se que a combinação afim de dois algoritmos da mesma família pode apresentar uma redução de EMSE de até 3 dB em relação ao EMSE de seus filtros componentes e conseqüentemente ao EMSE da combinação convexa. Para garantir que a estimativa combinada seja pelo menos tão boa quanto a do melhor filtro componente, foram propostos e analisados três novos algoritmos para adaptação do parâmetro de mistura. Utilizando resultados da análise desses algoritmos em conjunto com os resultados da análise de transitório de filtros adaptativos, analisou-se o comportamento transitório da combinação afim. Através de simulações, observou-se uma boa concordância entre os resultados analíticos e os de simulação. No caso de equalização autodidata, também foi proposta uma combinação de dois equalizadores CMA com inicializações diferentes. Verificou-se através de simulações que em alguns casos a combinação afim é capaz de evitar a convergência para mínimos locais da função custo do módulo constante. / In order to improve the performance of adaptive filters, the combination of algorithms is receiving much attention in the literature. This method combines linearly the outputs of two filters operating in parallel with different step-sizes to obtain an adaptive filter with fast convergence and reduced excess mean squared error (EMSE). In this context, it was proposed an affine combination of two least-mean square (LMS) filters, whose mixing parameter is not restricted to the interval [0, 1]. Hence, the affine combination is a generalization of the convex combination. In this work, the affine combination of two LMS algorithms is extended to the supervised algorithms NLMS (normalized LMS) and RLS (recursive least squares), and also to blind equalization, using the constant modulus algorithm (CMA). A steady-state analysis of the affine combination of the considered algorithms is presented in a unified manner, assuming white or colored inputs, and stationary or nonstationary environments. Through the analysis, it was observed that the affine combination of two algorithms of the same family can provide a 3 dB EMSE gain in relation to its best component filter and consequently in relation to the convex combination. To ensure that the combined estimate is at least as good as the best of the component filters, three new algorithms to adapt the mixing parameter were proposed and analyzed. Using the analysis results of these algorithms in conjunction with the results of the transient analysis of adaptive filters, the transient behavior of the affine combination was analyzed. Through simulations, a good agreement between analytical and experimental results was always observed. In the blind equalization case, a combination of two CMA equalizers with different initializations was also proposed. The simulation results suggest that the affine combination can avoid local minima of the constant modulus cost function.