A efetiva participaÃÃo feminina na economia rural mesmo considerada junto aos inÃmeros avanÃos apontados pelas estatÃsticas rurais oficiais, nÃo foi ainda suficiente para seu reconhecimento como protagonista do desenvolvimento econÃmico nacional, regional e local. Essa pesquisa procura evidenciar por meio de estudo in loco, a forÃa da mÃo de obra da mulher no setor da microeconomia rural. Para tal foram estudadas 96 Unidades de ProduÃÃo AgrÃria Familiares (UPAFs) distribuÃdas entre 6 comunidades do Distrito do Baixo Trici (MunicÃpio de TauÃ), CE, a saber: Junco (n=22), Tapera (n=22), Lustal I (n=19), Lustal II (n=8), Tiassol (n=15) e Queimadas (n=10). O total de UPAFs existentes nessas comunidades ascende a 305, portanto, o presente estudo abrangeu 31,47% das UPAFs do distrito. Hipotetizaram-se as mulheres rurais como atuantes e relevantes para o desenvolvimento econÃmico do estado do CearÃ, e em particular, para o municÃpio de TauÃ. Assim, o principal objetivo foi caracterizar o trabalho das mulheres rurais no perfil microeconÃmico dessas UPAFs atravÃs de tipificaÃÃo estatÃstica associada Ãs implicaÃÃes micrologÃsticas. Foram utilizados dados originais de campo que geraram variÃveis econÃmicas sobre as quais se aplicou estudo estatÃstico por meio das AnÃlises de Componentes Principais e Cluster. Com os resultados obtidos, uma detalhada interpretaÃÃo foi apresentada concatenando-se o perfil econÃmico da mulher à sua fundamentaÃÃo histÃrica e perfazendo a gestÃo logÃstica interna da real participaÃÃo feminina na microeconomia rural. O agrupamento das UPAFs resultou em quatro grupos tipificados e qualificados de modo que o G1 foi considerado o grupo com maior Ãndice de Unidade de Trabalho Familiar e Feminino com destaque da mÃo de obra da mulher na ProduÃÃo de Pequenos Ruminantes e comercializaÃÃo de seus derivados. O G2 caracterizou-se como o de maior nÃmero de UPAFs com produÃÃo inversa à produtividade total alÃm da multifuncionalidade da mulher em aspectos produtivos. A maior Ãrea em distribuiÃÃo de superfÃcie Ãtil foi a caracterÃstica mais relevante apontada no G3 e consequentemente maior produÃÃo vegetal e trabalho feminino pouco evidenciado em grandes dimensÃes territoriais. Por fim, o G4 mostrou maior variedade produtiva e participaÃÃo acentuada da mulher, representando mÃltiplas funÃÃes em parceria com a Unidade de Trabalho assalariada e destaque feminino nas atividades administrativas. Existem fortes indÃcios sobre a falta de reconhecimento e desvalorizaÃÃo dessa mÃo de obra em nÃvel de CearÃ, Brasil e de Mundo. Recomenda-se que sejam priorizadas aÃÃes pontuais em relaÃÃo à mulher, bem como a estrutura logÃstica operacional em prol da otimizaÃÃo e qualificaÃÃo do trabalho desempenhado por ela. Desse modo se faz necessÃria a intensificaÃÃo das pesquisas mostrando a realidade feminina no Ãmbito rural e acentuando as inÃmeras lutas e movimentos em prol da valorizaÃÃo da mulher e consequentemente melhoramentos agregados à Agricultura Familiar. / The effective participation of women in the rural economy even considered in conjunction with the numerous advances made by official rural statistics was not yet sufficient to its recognition as the protagonist of the national, regional and local economic development. This study seeks to highlight through study in loco, the strength of the labor of women in rural microeconomics. 96 Rural Households (UPAFs) distributed between 6 communities in the District of the Baixo Trici (Municipality of Taua), CE, namely: Junco (n= 22), Tapera (n= 22), Lustal I (n= 19), Lustal II (n= 8), Tiassol (n= 15) and Queimadas (n= 10) were studied. The total of UPAFs existing in these communities amounts to 305, therefore, the present study covered 31,47% of districts\'UPAFs. The initial hypothesis was that rural women as active and relevant to the economic development of the state of CearÃ, and in particular, to the municipality of Taua. Thus, the main purpose was to characterize the work profile of rural women of these UPAFs through the statistical typification associated to micrologistics implications. Original data field that generated economic variables were used on which applied statistical study by means of the Principal Components Analysis (ACP) and Cluster was made. With the obtained results, a detailed interpretation was presented attaching the economic profile of the woman in her historical reasoning and totaling the logistical management of internal real female participation in rural microeconomics. The grouping of UPAFs resulted in four groups as typified and qualified so that the G1 was considered to be the group with the highest rate of Familiar Work Unit and female with emphasis on the labor of the woman in the Production of Small Ruminants and marketing of its derivatives. The G2 was characterized as the largest number of UPAFs with reverse production in relation to total productivity. In addition, in this group the multifunctionality of the woman in productive aspects is relevant. The largest useful area was the strong characteristic pointed to the G3 and consequently greater plant production and female work little evidenced in large territorial dimensions. Finally the G4 with a greater variety and productive participation of the woman representing multiple functions: in partnership with the Work Unit employed and highlight in administrative activities. There are strong indications about the lack of recognition and devaluation of woman labor at the level of CearÃ, Brazil and the World. It is recommended that punctual actions were prioritized in relation to the rural woman, as well as the logistic operational structure in favor of optimizing and qualification of the work performed by her. In this way it is necessary to intensify the research showing the female reality within rural environment and accentuating the many struggles and movements in favor of the womanâs appreciation and consequently improvements aggregated to Family Farming.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:56:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2738_1.pdf: 2219821 bytes, checksum: e0060e817bd6a925ad67e0971641acff (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Classificadores têm sido largamente aplicados nos mais diversos campos científicos e industriais, em geral obtendo bons desempenhos. Entretanto, quando aplicados a problemas cuja quantidade de dados disponível para o treinamento é limitada (bases de dados pequenas) ou quando estes dados apresentam um desbalanceamento entre as classes (bases de dados desbalanceadas), a maioria dos classificadores obtém um desempenho pobre. O poder de generalização do classificador é reduzido quando bases de dados pequenas são utilizadas durante o processo de treinamento, enquanto que em bases de dados desbalanceadas, as classes com maior representatividade e menor importância tendem a ser favorecidas. Inerentes a diversos problemas do mundo real, conjuntos de dados pequenos e desbalanceados representam uma limitação a ser superada por algoritmos de aprendizagem para produção de classificadores precisos e confiáveis. Neste trabalho é proposta uma abordagem baseada na adição de ruído Gaussiano durante o processo de treinamento de uma rede neural MultiLayer Perceptron (MLP) com o intuito de contornar as limitações referentes às bases de dados pequenas e/ou desbalanceadas, possibilitando a rede neural obter um alto poder de generalização A metodologia proposta pode ser dividida em duas etapas principais. Na primeira, um estudo acerca da correlação entre as variáveis é realizado. Este estudo envolve avaliar a correlação entre as variáveis por meio do coeficiente de correlação de Pearson e a descorrelação das variáveis através do método Análise de Componentes Principais (ACP). Na segunda, ruídos derivados a partir de uma distribuição Gaussiana são inseridos nas variáveis de entrada. Para validar a abordagem proposta foram utilizadas três bases públicas de um conhecido benchmark da comunidade de redes neurais, Proben1. Os resultados experimentais indicam que a abordagem proposta obtém um desempenho estatisticamente melhor (95% de confiança) que o método de treinamento convencional, principalmente quando utilizado o método PCA para descorrelação das variáveis antes da aplicação de ruído

Submitted by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2017-07-03T10:36:35Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Andre Georghton Cardoso Pacheco Agregacao de classificadores neurais via integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy.pdf: 2377890 bytes, checksum: a119a6b35273222d80df45cdde5602db (MD5) / Approved for entry into archive by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2017-07-19T09:37:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Andre Georghton Cardoso Pacheco Agregacao de classificadores neurais via integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy.pdf: 2377890 bytes, checksum: a119a6b35273222d80df45cdde5602db (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-19T09:37:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Andre Georghton Cardoso Pacheco Agregacao de classificadores neurais via integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy.pdf: 2377890 bytes, checksum: a119a6b35273222d80df45cdde5602db (MD5) / CAPES / Data classification appears in many real-world problems, e.g., recognition of image patterns, differentiation among species of plants, classifying between benign and malignant tumors, among others. Many of these problems present data patterns, which are difficult to be identified, thus requiring more advanced techniques to be solved. Over the last few years, various classification algorithms have been developed to address these problems, but there is no classifier able to be the best choice in all situations. So, the concept of ensemble systems arise, which more than one methodology is used together to solve a particular problem. As a simple and effective methodology, ensemble of classifiers have been applied in several classification problems, aiming to improve performance and increase reliability of the final result. However, in order to improve the classification accuracy, an affective aggregation of classifiers must be performed. In this work, we present two contributions: first, we describe three classifiers based on neural networks, a multilayer feedforward trained by Levenberg-Marquardt algorithm; an extreme learning machine (ELM); and a discriminative restricted Boltmann machine (DRBM). Furthermore, we use conventional classifier k-nearest neighbors (KNN). Next, we propose an aggregation methodology to ensemble of classifiers using Choquet integral with respect to a fuzzy measure obtained by principal component analysis (PCA). Then, we apply this methodology to aggregate the classifiers performed to conventional benchmarks, for large database and the results are promising. / Classificação de dados pode ser aplicada em diversos problemas reais, tais como: reconhecer padrões em imagens, diferenciar espécies de plantas, classificar tumores benignos e malignos, dentre outros. Muitos desses problemas possuem padrões de dados difíceis de serem identificados, o que requer, consequentemente, técnicas mais avançadas para sua resolução. Ao longo dos anos, diversos algoritmos de classificação foram desenvolvidos para abordar esses problemas, todavia, não existe um classificador capaz de ser a melhor opção em todas as situações. Baseado nisso, surge o conceito de sistema baseado em elenco, no qual, mais de uma metodologia é utilizada em conjunto para solucionar um determinado problema. Por ser uma metodologia simples e eficaz, elenco de classificadores vem sendo aplicado em diversos problemas de classificação com intuito de melhorar o desempenho e de aumentar confiabilidade do resultado final. Entretanto, para que o elenco seja capaz de promover melhorias, uma boa técnica de agregação deve ser aplicada. Neste trabalho, duas contribui- ções são apresentadas: primeiramente será apresentado o uso de três classificadores baseado em redes neurais artificiais, sendo uma rede neural multicamadas feedforward usando o algoritmo de treinamento de Levenberg-Marquardt, uma rede neural do tipo máquina de aprendizado extremo (ELM), e uma máquina de Boltzmann restrita discriminativa (DRBM), além de um classificador convencional do tipo K vizinhos mais próximos (KNN). A seguir é proposta uma metodologia de agregação de elenco de classificadores utilizando a integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy obtida através da técnica de Análise de Componentes Principais (PCA). Por fim, tal metodologia é aplicada para agregar os classificadores obtidos para benchmarks convencionais da literatura, para grande base de dados e os resultados são promissores

Made available in DSpace on 2014-08-20T13:25:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Ana_Paula_Pereira_ Schunemann.pdf: 1246057 bytes, checksum: c60b8be4e7e8bac211613fe410545012 (MD5) Previous issue date: 2009-07-24 / The objective of this study was to evaluate the effect of controlled atmosphere (CA) on the physico-chemical and sensory quality strawberry Camarosa‟ and peach 'Eldorado', produced under conventional (CS) and organic (OS) system during the storage. We applied the statistical technique of principal component analysis (PCA) between the sensory variables in strawberry Camarosa‟ and peach 'Eldorado', to select the variables most representative of the variability of the data and characterize homogeneous groups of samples as storage system under refrigeration or under different conditions of CA and production system SC and SO. The strawberries were stored at a temperature of 1.5 º C RH 90-95%, and made the following treatments: cold storage (CS) - 21% O2 and 0.03% CO2, 4% O2 + 5% CO2 (AC1) 4% O2 + 10% CO2 (AC2). The fruits were kept under storage for a period of 3, 6 and 9 days to 1.5 ° C plus one day of simulated commercialization (SC) at 20 ° C. The peaches were stored at a temperature of 1.5 º C relative humidity of 90-95%, and made the following treatments: control 21% O2 + 0.03% CO2 (AR), 2% O2 + 5% CO2 (AC1), 2% O2 + 10% CO2 (AC2), 2% O2 + 15% CO2 (AC3). The fruits were stored for a period of 15, 30 and 45 days at 1.5 ° C over three days in SC at 20 ° C. A completely randomized design was used for the physic-chemical analyzes, and for the sensory analysis a randomized block design; each judger was considered as a replication. Data were submitted to analysis of variance, and for mean comparison it was applied the Tukey test (P <0.05). AC with 4% O2 and 5% CO2 was effective in preserving the physical, chemical and sensory strawberries Camarosa‟ up to nine days + one day of the SC produced an CS and up to 6 days to the OS. Using cold AR be stored up to this period was lower, without significant losses in firmness, weight loss and significant changes in the attributes of appearance, flavor and texture. The fruits stored in AR In peaches 'Eldorado', in general, the fruit was change the characteristics of flavor, texture and appearance, and the treatments containing 2% O2 and 10% CO2 and 2% O2 and 15% CO2 preserved the physical-chemical and sensory up to 30 days in CS and 15 days in the OS. In AR this period was less than 15 days, without significant losses in sensory quality. Furthermore, the 45 days treatments were altered would not permit evaluation of flavor. The PCA was valid to discriminate the proxy variables and characterize homogeneous groups. / O objetivo do trabalho foi avaliar o efeito de condições de atmosfera controlada (AC) sobre a qualidade físico-química e sensorial de morango Camarosa‟ e pêssego Eldorado‟, produzidos em sistema convencional (SC) e orgânico (SO), durante o período de armazenamento. Aplicou-se a técnica estatística de análise dos componentes principais (ACP), entre as variáveis sensoriais em morango Camarosa‟ e pêssego Eldorado‟, para selecionar as variáveis mais representativas da variabilidade dos dados e caracterizar grupos homogêneos de amostras conforme sistema de armazenamento, sob refrigeração (AR) ou sob diferentes condições de AC e sistema de produção SC e SO. Os morangos foram armazenados a temperatura de 1,5ºC UR de 90-95%, sendo realizados os seguintes tratamentos: armazenamento refrigerado (AR) - 21 % O2 e 0,03 % CO2, 4 % O2 + 5 % CO2 (AC1), 4 % O2 + 10 % CO2 (AC2). As frutas foram armazenadas por um período de 3, 6 e 9 dias a 1,5°C mais um dia de simulação de comercialização (SC) em temperatura de 20°C. Os pêssegos foram armazenados a temperatura de 1,5ºC umidade relativa de 90-95%, sendo realizados os tratamentos: controle 21 % O2 + 0,03 % CO2 (AR), 2 % O2 + 5 % CO2 (AC1), 2 % O2 + 10 % CO2 (AC2), 2 % O2 + 15 % CO2 (AC3). As frutas foram armazenadas por um período de 15, 30 e 45 dias a 1,5°C mais três dias de SC em temperatura de 20°C. O delineamento experimental utilizado para as análises físico-químicas foi inteiramente casualizado e para análise sensorial blocos ao acaso, sendo cada julgador uma repetição. Os dados foram submetidos à análise de variância e para comparação das médias, foi aplicado o teste de Tukey (P<0,05). A AC com 4% de O2 e 5% de CO2 foi eficiente na preservação das características físico-químicas e sensorial de morangos Camarosa‟ em até nove dias + um de comercialização produzidos em SC e até 6 dias para o SO. As frutas armazenadas em AR, este período foi inferior, pois ocorrem perdas significativas na firmeza, perda de massa e alterações significativa nos atributos de aparência, sabor e textura. Em pêssegos Eldorado‟, em geral, as frutas apresentaram alteração nas características de sabor, textura e aparência, sendo que os tratamentos contendo 2% O2 e 10% CO2 e 2% O2 e 15% CO2 preservaram a qualidade físico-química e sensorial até os 30 dias no SC e até 15 dias no SO. Em AR este período foi inferior a 15 dias, pois ocorrem perdas significativas na qualidade sensorial. Além disso, aos 45 dias os tratamentos apresentaram-se alterados impossibilitando a avaliação de sabor. A ACP foi válida para discriminar as variáveis representativas e caracterizar grupos homogêneos.

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-10-26T15:25:30Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - João Vitor Silva de Loureiro.pdf: 2409815 bytes, checksum: 3450dbc2ad4f05bc1bd2ccbd06e220a6 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-26T18:05:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - João Vitor Silva de Loureiro.pdf: 2409815 bytes, checksum: 3450dbc2ad4f05bc1bd2ccbd06e220a6 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-26T18:07:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - João Vitor Silva de Loureiro.pdf: 2409815 bytes, checksum: 3450dbc2ad4f05bc1bd2ccbd06e220a6 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-26T18:21:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - João Vitor Silva de Loureiro.pdf: 2409815 bytes, checksum: 3450dbc2ad4f05bc1bd2ccbd06e220a6 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-26T18:21:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - João Vitor Silva de Loureiro.pdf: 2409815 bytes, checksum: 3450dbc2ad4f05bc1bd2ccbd06e220a6 (MD5) Previous issue date: 2015-05-15 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The formation of Terra Preta (TPI) intrigued many researchers, besides it has too many hypotheses, the most likely involves human activities, whose origin is related to the deposition of material remained of pre-Columbian populations. It resulted in soils rich in humic acid (HA) that are regarded as natural binders most widely distributed in nature, which greatly contributes to soil fertility. This study applied statistical methods of multivariate analyzes such as hierarchical cluster analysis (HCA), Principal Component Analysis (PCA), infrared spectra Fourier Transform (FT-IR) and ultraviolet-visible spectra (UV-Vis) AH ICC for eight sites in the Amazon region, and applied to spectra of X-ray diffraction (XRD) of soil same eight sites of the ICC. Statistical methods were applied using the R software that makes use of normalization of the data obtained from each spectrum to generate the results of PCA and HCA. Using r software tools, it was possible observe which functional groups and stretches contributed positively OH, C=O and C=C, to generate graphics of PCA and HCA extracted from the FT-IR spectra. As for the results of UV-Vis spectra it was not possible to observe that groups could contribute to generation of HCA and PCA. For the XRD spectra it was observed that the PC1 that kaolinite and illite were the most positive contribution to the graphics, the PC2 that in most of the contribution was quartz. Thus, the simple application of HCA and PCA in the spectra allowed to compare the eight sites and classifies them according to similarity of the spectra. / A formação da Terra Preta de Índio (TPI) intriga muitos pesquisadores, por mais que exista muitas hipóteses, a mais plausível envolve atividades antrópicas, cuja origem está relacionada à deposição de restos de materiais de populações précolombianas. O que resultou em solos ricos em ácidos húmicos (AH), que são consideradas ligantes naturais mais amplamente distribuídos na natureza, o que contribui bastante para a fertilidade do solo. Neste estudo foi aplicado os métodos estatísticos de análises multivariadas como Análise de Agrupamentos Hierárquicos (HCA) e Análise de Componentes Principais (PCA) de espectros de infravermelho com Transformada de Fourier (FT-IR) e espectros de ultravioleta-visível (UV-Vis) para AH de oito sítios de TPI da região amazônica, e aplicado para espectros de difração de raios x (DRX) de solos dos mesmos oito sítios de TPI. Os métodos estatísticos foram aplicados com software R, que faz uso de normalização dos dados obtidos de cada espectro para geração dos resultados de HCA e PCA. Com ajuda das ferramentas do software R foi possível observar grupos funcionas ou estiramentos contribuíram positivamente, O-H, C=O e C=C, para gerar os gráficos de HCA e PCA extraídos dos espectros FTIR. Já para os resultados obtidos dos espectros UV-Vis não foi possível observar que grupamentos poderiam contribuir para geração do HCA e PCA. Quanto aos espectros dos de DRX foi possível observar que que na PC1 a caulinita e a ilita foram as que mais contribuíram positivamente para os gráficos, quanto que na PC2 a maior parte da contribuição foi do quartzo. Dessa forma, a simples aplicação de HCA e PCA nos espectros permitiu comparar os oitos sítios e classifica-los segundo similaridades dos espectros.

Este trabalho apresenta os resultados obtidos com o desenvolvimento de um sistema robusto como uma alternativa de reconhecimento da qualidade de vapor de álcool combustível e do poder calorífico do gás combustível GLP em um nariz eletrônico. Foram implementadas duas metodologias experimentais para a extração de atributos dos padrões de vapor de álcool combustível e de gás GLP. Na primeira abordagem de tratamento dos dados, foram usados um Sistema de Inferência Fuzzy (FIS), e dois algoritmos de treinamento de Redes Neurais Artificiais (RNA) para reconhecer padrões de vapor de álcool combustível: a Backpropagation e Learning Vector Quantization. A segunda abordagem para o tratamento dos dados foi desenvolver um sistema reconhecedor do poder calorífico do gás GLP robusto à perda aleatória de um dos sensores. Foram usados três sistemas. No primeiro foi implementada uma RNA para reconhecer todos os dados que simulavam a falha de um sensor aleatório. O resultado desse sistema foi de 97% de acertos. O segundo implementou sete RNA’s treinadas com subconjuntos dos dados de entrada, tais que seis RNA’s foram treinadas com um sensor diferente com falha; e a sétima RNA foi treinada com dados dos sensores sem falhas. O resultado desse sistema foi de 99% de acertos. O terceiro implementou uma Máquina de Comitê Estática Ensemble constituída de dez RNA’s em paralelo para resolver o problema. O resultado foi de 97% de acertos. As RNA’s tiveram melhores respostas que os FIS. Foram sugeridas algumas formas de implementação em hardware do sistema reconhecedor em sistemas pré-fabricados com DSP’s e micro-controladores. / This work shows the results of a robust system development as an alternative to recognize the quality of an alcohol fuel vapor sample and Liquid Petrol Gas (LPG) heat power in an electric nose. Two experimental methodologies were implemented to extract the features of alcohol fuel vapor and LPG gas patterns. The first approach to process the data used an Fuzzy Inference System (FIS) and two training algorithms of Artificial Neural Networks (ANN) to recognize alcohol fuel vapor patterns: Backpropagation and Learning Vector Quantization. The second approach consists of process data to develop an LPG heat power recognizing system robust to one-random-sensor-loss. Three systems were used. The first implemented an ANN to recognize all data that simulated the failure of a random sensor. This system had 97% of right responses. The second implemented seven ANN’s trained with input data subsets, such that six ANN’s were trained with a different failure sensor, and the seventh ANN was trained with data of all sensors without failure. This system had 99% of right responses. The third implemented an Ensemble Static Learning Machine containing ten parallel RNA’s to solve the problem. The result were 97% of right responses. RNA’s had better results than FIS. Some ways of hardware implementation of the recognizing system were suggested in DSP and micro-controllers pre-built systems.

Accurate information about tree volume in tropical vegetation formations is critical for the identification of potential areas for sustainable timber production, carbon estimation and biodiversity conservation. Difficult access and the cost of obtaining a large number of samples needed for accurate wood volume and biomass determination are often barriers for carrying out inventories and studies in natural forests in Brazil. Therefore, the development of more efficient techniques of mensuration in tropical forests is an important mechanism for conservation, management and production advancement. The main purposes of this thesis are: introducing a new method for quantifying vertical and horizontal structures by using principal component analysis (PCA); developing two different approaches of volume modeling, one based on DBH and another based on crown area; proposing a new taper equation for native vegetation in three different formations; and estimating upper section diameters to become the geometric form method useful in natural vegetation in Brazil and reducing dependence on destructive measurements. / Informações corretas sobre o volume de árvores em formações de vegetação natural são fundamentais para a identificação de áreas potenciais para produção madeireira sustentável, estimativa de carbono e conservação da biodiversidade. Dificuldade de acesso e altos custos na obtenção de amostras necessárias para estimativas precisas de volume e biomassa são barreiras frequentes na condução de inventários e estudos florestais no Brasil. Dessa forma, o desenvolvimento de técnicas mais eficientes de mensuração em florestas tropicais é um importante mecanismo para o avanço da conservação, manejo e produção. Os principais objetivos deste trabalho foram: introduzir um novo método de quantificação das estruturas vertical e horizontal por meio do uso de análise de componentes principais (ACP); desenvolver modelos volumétricos baseados em DAP e modelos baseados em área de copa; propor uma nova função de afilamento aplicada a três diferentes formações vegetais; e estimar alturas em que deverão ter diâmetros medidos ao longo da árvore para tornar o método geométrico útil em formações naturais no Brasil, e reduzindo a necessidade de mensurações que requerem o abatimento das árvores.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-18T14:32:46Z No. of bitstreams: 1 Alan_Gavioli2017.pdf: 4935513 bytes, checksum: 58816f2871fee27474b2fd5e511826af (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-18T14:32:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alan_Gavioli2017.pdf: 4935513 bytes, checksum: 58816f2871fee27474b2fd5e511826af (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Two basic activities for the definition of quality management zones (MZs) are the variable selection task and the cluster analysis task. There are several methods proposed to execute them, but due to their complexity, they need to be made available by computer systems. In this study, 5 methods based on spatial correlation analysis, principal component analysis (PCA) and multivariate spatial analysis based on Moran’s index and PCA (MULTISPATI-PCA) were evaluated. A new variable selection algorithm, named MPCA-SC, based on the combined use of spatial correlation analysis and MULTISPATI-PCA, was proposed. The potential use of 20 clustering algorithms for the generation of MZs was evaluated: average linkage, bagged clustering, centroid linkage, clustering large applications, complete linkage, divisive analysis, fuzzy analysis clustering (fanny), fuzzy c-means, fuzzy c-shells, hard competitive learning, hybrid hierarchical clustering, k-means, McQuitty’s method (mcquitty), median linkage, neural gas, partitioning around medoids, single linkage, spherical k-means, unsupervised fuzzy competitive learning, and Ward’s method. Two computational modules developed to provide the variable selection and data clustering methods for definition of MZs were also presented. The evaluations were conducted with data obtained between 2010 and 2015 in three commercial agricultural areas, cultivated with soybean and corn, in the state of Paraná, Brazil. The experiments performed to evaluate the 5 variable selection algorithms showed that the new method MPCA-SC can improve the quality of MZs in several aspects, even obtaining satisfactory results with the other 4 algorithms. The evaluation experiments of the 20 clustering methods showed that 17 of them were suitable for the delineation of MZs, especially fanny and mcquitty. Finally, it was concluded that the two computational modules developed made it possible to obtain quality MZs. Furthermore, these modules constitute a more complete computer system than other free-to-use software such as FuzME, MZA, and SDUM, in terms of the diversity of variable selection and data clustering algorithms. / A seleção de variáveis e a análise de agrupamento de dados são atividades fundamentais para a definição de zonas de manejo (ZMs) de qualidade. Para executar essas duas atividades, existem diversos métodos propostos, que devido à sua complexidade precisam ser executados por meio da utilização de sistemas computacionais. Neste trabalho, avaliaramse 5 métodos de seleção de variáveis baseados em análise de correlação espacial, análise de componentes principais (ACP) e análise espacial multivariada baseada no índice de Moran e em ACP (MULTISPATI-PCA). Propôs-se um novo algoritmo de seleção de variáveis, denominado MPCA-SC, desenvolvido a partir da aplicação conjunta da análise de correlação espacial e de MULTISPATI-PCA. Avaliou-se a viabilidade de aplicação de 20 algoritmos de agrupamento de dados para a geração de ZMs: average linkage, bagged clustering, centroid linkage, clustering large applications, complete linkage, divisive analysis, fuzzy analysis clustering (fanny), fuzzy c-means, fuzzy c-shells, hard competitive learning, hybrid hierarchical clustering, k-means, median linkage, método de McQuitty (mcquitty), método de Ward, neural gas, partitioning around medoids, single linkage, spherical k-means e unsupervised fuzzy competitive learning. Apresentaram-se ainda dois módulos computacionais desenvolvidos para disponibilizar os métodos de seleção de variáveis e de agrupamento de dados para a definição de ZMs. As avaliações foram realizadas com dados obtidos entre os anos de 2010 e 2015 de três áreas agrícolas comerciais, localizadas no estado do Paraná, nas quais cultivaram-se milho e soja. Os experimentos efetuados para avaliar os 5 algoritmos de seleção de variáveis mostraram que o novo método MPCA-SC pode melhorar a qualidade de ZMs em diversos aspectos, mesmo obtendo-se resultados satisfatórios com os outros 4 algoritmos. Os experimentos de avaliação dos 20 métodos de agrupamento citados mostraram que 17 deles foram adequados para o delineamento de ZMs, com destaque para fanny e mcquitty. Por fim, concluiu-se que os dois módulos computacionais desenvolvidos possibilitaram a obtenção de ZMs de qualidade. Além disso, esses módulos constituem uma ferramenta computacional mais abrangente que outros softwares de uso gratuito, como FuzME, MZA e SDUM, em relação à diversidade de algoritmos disponibilizados para selecionar variáveis e agrupar dados.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Magno.pdf: 663844 bytes, checksum: a783e1b5874266e0e7bca44dc3f315ae (MD5) Previous issue date: 2007-03-20 / Redundancy is an old issue in data compression research. Compression methods that use statistics have been heavily influenced by neuroscience research. In this work, we propose an image compression system based on the efficient coding concept derived from neural information processing models. The system performance is compared with discrete cosine transform (DCT) and principal components analysis (PCA) results at several compression ratios (CR). Evaluation through both objective measurements and visual inspection showed that the proposed system is more robust to distortions such as blocking artifacts than DCT and PCA. / A redundância é um assunto antigo em pesquisa sobre compressão de dados. Os métodos de compressão de dados que usam estatísticas foram recentemente influenciados pelas pesquisas em neurociência. Neste trabalho, propomos um sistema de compressão de imagem baseado no conceito de codificação eficiente derivado dos modelos de processamento da informação neural. O desempenho do sistema é comparado aos resultados da transformada discreta cosseno (DCT) e análise de componentes principais (PCA) com a mesma taxa de compressão (CR). A avaliação através das medidas objetiva e visual mostrou que o sistema proposto apresentou menos distorções, tais como artefatos de blocos do que a DCT e PCA.

Os objetivos deste trabalho foram estimar as associações genéticas entre características de crescimento e produção de leite, utilizando análises bicaracterísticas, e entre características de crescimento, perímetro escrotal e idade ao primeiro parto utilizando modelos de regressão aleatória, de animais da raça Guzerá. Para as análises bicaracterísticas foram utilizadas 252.257 informações de pesos de machos e fêmeas aos 120 dias (P120), ao desmame (PD), ao ano (P365), ao sobreano (PSOBRE) aos 24 meses de idade (P24) e 6.493 lactações encerradas (P305), pertencentes a 4.723 vacas, e os modelos incluíram como os efeitos aleatórios o genético aditivo direto, de ambiente permanente materno e residual, e como efeitos fixos os grupos de contemporâneos e a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático). Para as análises com os modelos de regressão aleatória foram utilizadas 159.366 observações de pesos e 23.780 de perímetro escrotal, realizadas entre 335 e 724 dias de idade dos animais e agrupadas em classes com intervalo de 10 dias, e 63.596 observações de idade ao primeiro parto. Os efeitos aleatórios considerados foram o genético aditivo direto, de ambiente permanente e residual e como efeitos fixos os grupos de contemporâneos, a idade da vaca ao parto (efeito linear e quadrático) e a curva fixa para modelar a tendência média da população (quadrática) sobre as classes de idade. Foram testados quatro possíveis graus de polinômios de Legendre (zero, linear, quadrático e cúbico), sendo o quadrático mais adequado para descrever as variâncias das características analisadas. Para verificar a existência de diferentes padrões de crescimento e agrupar os touros com base nos seus valores genéticos para produção de carne, leite e duplo propósito, foram realizadas análises de componentes principais e de agrupamento. As herdabilidades estimadas foram 0,23; 0,14; 0,16; 0,17; 021 e 0,22 para P305, P120, PD, P365, PSOBRE e P24, respectivamente, sugerindo que para as características de pesos, as herdabilidades aumentam com o aumento da idade dos animais. Mesma tendência foi observada pelas análises de regressão aleatória, cujas herdabilidades variaram de 0,17 a 0,31. As correlações genéticas entre os pesos em diferentes idades e a produção de leite foram positivas e de magnitude moderada a baixa, variando de 0,27 a 0,38 sugerindo que a seleção para peso e P305 possa ser realizada de forma simultânea nos mesmos animais. As análises de componentes principais indicaram a mesma tendência observada pelas correlações genéticas. As análises de agrupamento mostraram que a raça Guzerá possui touros com diferentes perfis genéticos, sendo possível realizar a seleção para corte, leite ou duplo propósito. As correlações genéticas entre os pesos e perímetro escrotal foram positivas e favoráveis, variando de 0,31 a 0,47, indicando que a seleção para aumento do peso poderá resultar em animais com maior perímetro escrotal. As correlações entre peso e idade ao primeiro parto variaram de -0,56 a -0,38 e perímetro escrotal e idade ao primeiro parto variaram de -0,55 a 0,08, sugerindo que a redução da idade ao primeiro parto poderá ocorrer, a longo prazo, quando peso e perímetro escrotal forem objetivos de seleção. A eficiência relativa de seleção indicou maior resposta pela seleção indireta para idade ao primeiro parto, quando realizada a seleção para perímetro escrotal a partir dos 615 dias de idade, quando comparada com o ganho genético direto para idade ao primeiro parto. / The objectives of this study were to estimate the genetic associations between growth and milk production traits in Guzerat cattle using two-trait analysis and between growth traits, scrotal circumference and age at first calving using random regression models. For two-trait analysis, 252,257 weight records of males and females obtained at 120 days of age (W120), weaning (WW), yearling (YW), post-weaning (PWW) and 24 months of age (W24), as well as 6,493 complete lactation records (W305) of 4,723 cows, were used. The models included direct additive genetic, maternal permanent environmental and residual effects as random effects, and the contemporary groups and age of cow at calving (linear and quadratic effect) as fixed effects. For the random regression models, 159,366 observations of weight and 23,780 observations of scrotal circumference, obtained at 335 and 724 days of age of the animals and divided into classes at 10-day intervals, as well as 63,596 observations of age at first calving, were used. Random direct additive genetic, permanent environmental and residual effects and the fixed effects of contemporary group and age of cow at calving (linear and quadratic effect) were considered. A fixed curve was used to model the average trend of the population (quadratic) on the age classes. Four possible degrees of Legendre polynomials (zero, linear, quadratic and cubic) were tested and the quadratic polynomial was the most appropriate to describe the variances in the traits analyzed. Principal component and cluster analyses were performed to determine the existence of different growth patterns and to group bulls based on their breeding values for meat, milk and dual-purpose production. The estimated heritabilities were 0.23, 0.14, 0.16, 0.17, 0.21 and 0.22 for W305, W120, WW, YW, PWW and W24, respectively, suggesting that, for the growth traits, heritabilities increased with increasing age of the animals. The same trend was observed when random regression analysis was performed, with heritabilities ranging from 0.17 to 0.31. The genetic correlations between weights at different ages and milk yield were positive and of moderate to low magnitude, ranging from 0.27 to 0.38. These estimates suggest that selection for weight and W305 can be performed simultaneously in the same animals. Principal component analysis indicated the same trend as observed by the genetic correlations. Cluster analysis showed the presence of bulls with different genetic profiles in the Guzerat breed, thus permitting selection for meat, milk or dual purpose. The genetic correlations between weights and scrotal circumference were positive and favorable (0.31 to 0.47), indicating that selection for increased weight will result in animals with greater scrotal circumference. The correlations between weights and age at first calving ranged from -0.56 to -0.38 and between scrotal circumference and age at first calving from -0.55 to 0.08, suggesting that the use of weight and scrotal circumference as selection objectives will result in the long-term reduction of age at first calving. The relative efficiency of selection indicated a greater response to indirect selection for age at first calving when selecting for scrotal circumference after 615 days of age, compared to the genetic gain obtained by direct selection for age at first calving.