Les problèmes de la classification ont reçu une attention considérable dans des différents champs d'ingénierie comme traitement des images biomédicales, identification a partir de la voix, reconnaissance d'empreinte digitale etc. Les techniques d'intelligence artificielles, incluant les réseaux de neurones artificiels, permettent de traiter des problèmes de ce type. En particulier, les problèmes rencontrés nécessitent la manipulation de bases de données de tailles très importantes. Des structures de traitement adaptatives et exploitant des ensembles de classificateurs sont utilisées. Dans cette thèse, nous décrivons principalement le développement et des améliorations apportées à un outil de classification désigné par le terme Tree-like Divide to Simplify ou T-DTS. Nos efforts se sont portés sur l'un des modules de cet outil, le module d'estimation de complexité. L'architecture de l'outil T-DTS est très flexible et nécessite le choix d'un nombre important de paramètres. Afin de simplifier l'exploitation de T-DTS, nous avons conçu et développé une procédure automatique d'optimisation d'un de ces plus importants paramètres, le seuil de décision associé à la mesure de complexité. La contribution principale de cette thèse concerne le développement de modules pouvant s'implanté sur une architecture de calcul matérielle parallèle. Ceci permet de se rapprocher d'une implantation purement matérielle de l'outil T-DTS / Classification problems deal with separating group of objects into sets of smaller classes; this set of problems have received considerable attention in diverse engineering fields such as biomedical imaging, speaker identification, fingerprint recognition, etc. Several effective approaches for automated classification were suggested based on artificial intelligence techniques, including neural networks. Still, one of the major challenges faced by these approaches is a large scale of data required for successful classification. In this thesis, we explore a possible solution to this problem based on a module-based Tree-like Divide to Simplify (T-DTS) classification model. We focus on enhancing the key module of this approach - complexity estimation module. Furthermore, we provide an automated procedure for optimizing key complexity estimation parameters of the T-DTS model; this considerably improves usability and allows for a more effective configuration of decomposition reasoning of the approach. Another major contribution of this work employs further development of T-DTS modules that could be implemented using parallel computer architecture, thereby allowing T-DTS to utilize an underlying hardware to the fullest extent

Estudos em que a resposta de interesse é uma variável categorizada são bastante comuns nas mais diversas áreas da Ciência. Em muitas situações essa resposta é composta por mais de duas categorias não ordenadas, denominada então de uma variável politômica nominal, e em geral o objetivo do estudo é associar a probabilidade de ocorrência de cada categoria aos efeitos de variáveis explicativas. Ademais, existem tipos especiais de estudos em que os dados são coletados diversas vezes para uma mesma unidade amostral ao longo do tempo, os estudos longitudinais. Estudos assim requerem o uso de modelos estatísticos que considerem em sua formulação algum tipo de estrutura que suporte a dependência que tende a surgir entre observações feitas em uma mesma unidade amostral. Neste trabalho são abordadas duas extensões do modelo de logitos generalizados, usualmente empregado quando a resposta é politômica nominal com observações independentes entre si. A primeira consiste de uma modificação das equações de estimação generalizadas para dados nominais que se utiliza de razões de chances locais para descrever a dependência entre as observações da variável resposta politômica ao longo dos diversos tempos observados. Este tipo de modelo é denominado de modelo marginal. A segunda proposta abordada consiste no modelo de logitos generalizados com a inclusão de efeitos aleatórios no preditor linear, que também leva em conta uma dependência entre as observações. Esta abordagem caracteriza o modelo de logitos generalizados misto. Há diferenças importantes inerentes às interpretações dos modelos marginais e mistos, que são discutidas e que devem ser levadas em consideração na escolha da abordagem adequada. Ambas as propostas são aplicadas em um conjunto de dados proveniente de um experimento da área agronômica realizado em campo, conduzido sob um delineamento casualizado em blocos com esquema fatorial para os tratamentos. O experimento foi acompanhado ao longo de seis estações do ano, caracterizando assim uma estrutura longitudinal, sendo a variável resposta o tipo de vegetação observado no campo (touceiras, plantas invasoras ou espaços vazios). Os resultados encontrados são satisfatórios, embora a dependência presente nos dados não seja tão caracterizada; por meio de testes como da razão de verossimilhanças e de Wald diversas diferenças significativas entre os tratamentos foram encontradas. Ainda, devido às diferenças metodológicas das duas abordagens, o modelo marginal baseado nas equações de estimação generalizadas mostra-se mais adequado para esses dados. / Studies where the response is a categorical variable are quite common in many fields of Sciences. In many situations this response is composed by more than two unordered categories characterizing a nominal polytomous outcome and, in general, the aim of the study is to associate the probability of occurrence of each category to the effects of variables. Furthermore, there are special types of study where many measurements are taken over the time for the same sampling unit, called longitudinal studies. Such studies require special statistical models that consider some kind of structure that support the dependence that tends to arise from the repeated measurements for the same sampling unit. This work focuses on two extensions of the baseline-category logit model usually employed in cases when there is a nominal polytomous response with independent observations. The first one consists in a modification of the well-known generalized estimating equations for longitudinal data based on local odds ratios to describe the dependence between the levels of the response over the repeated measurements. This type of model is also known as a marginal model. The second approach adds random effects to the linear predictor of the baseline-category logit model, which also considers a dependence between the observations. This characterizes a baseline-category mixed model. There are substantial differences inherent to interpretations when marginal and mixed models are compared, what should be considered in the choice of the most appropriated approach for each situation. Both methodologies are applied to the data of an agronomic experiment installed under a complete randomized block design with a factorial arrangement for the treatments. It was carried out over six seasons, characterizing the longitudinal structure, and the response is the type of vegetation observed in field (tussocks, weeds or regions with bare ground). The results are satisfactory, even if the dependence found in data is not so strong, and likelihood-ratio and Wald tests point to several differences between treatments. Moreover, due to methodological differences between the two approaches, the marginal model based on generalized estimating equations seems to be more appropriate for this data.

Utilizando a teoria de função de estimação linear ótima (Crowder, 1987), propomos equações de estimação generalizadas para modelos de regressão beta (Ferrari e Cribari-Neto, 2004) com medidas repetidas. Além disso, apresentamos equações de estimação generalizadas para modelos de regressão simplex baseadas nas propostas de Song e Tan (2000) e Song et al. (2004) e equações de estimação generalizadas para modelos lineares generalizados com medidas repetidas baseadas nas propostas de Artes e Jorgensen (2000) e Liang e Zeger (1986). Todas essas equações de estimação são desenvolvidas sob os enfoques da modelagem da média com homogeneidade da dispersão e da modelagem conjunta da média e da dispersão com intuito de incorporar ao modelo uma possível heterogeneidade da dispersão. Como técnicas de diagnóstico, desenvolvemos uma generalização de algumas medidas de diagnóstico quando abordamos quaisquer equações de estimação definidas tanto para modelagem do parâmetro de posição considerando a homogeneidade do parâmetro de dispersão como para modelagem conjunta dos parâmetros de posição e dispersão. Entre essas medidas, destacamos a proposta da influência local (Cook, 1986) desenvolvida para equações de estimação. Essa medida teve um bom desempenho, em simulações, para destacar corretamente pontos influentes. Por fim, realizamos aplicações a conjuntos de dados reais. / Based on the concept of optimum linear estimating equation (Crowder, 1987), we develop generalized estimating equation (GEE) to analyze longitudinal data considering marginal beta regression models (Ferrari and Cribari-Neto, 2004). The GEEs are also presented to marginal simplex models for longitudinal continuous proportional data proposed by Song and Tan (2000) and Song et al. (2004) and to generalized linear models for longitudinal data based on the proposes of Artes and J$\\phi$rgensen (2000) and Liang and Zeger (1986). All of them are developed focusing the assumption of homogeneous dispersion and with varying dispersion. For the diagnostic techniques, we generalize some diagnostic measures for estimating equations to model the position parameter considering an homogeneous dispersion parameter and for joint modelling of position and dispersion parameters to take in account a possible heterogeneous dispersion. Among these measures, we point out the local influence (Cook, 1986) developed to estimating equations. This measure can correctly show influential observations in simulation study. Finally, the theory is applied to real data sets.

Realizou-se neste trabalho uma investigação comparativa do comportamento dos aços ferramenta H13 e THYROTHERM 2999 EFS SUPRA, destinados à fabricação de matrizes para conformação a quente, quando submetidos à fadiga de baixo ciclo a altas temperaturas (FBCAT). A partir de suas curvas de revenimento, foram definidas três durezas de trabalho para cada material (durezas de 42, 52 e 58 HRC), correspondendo a três temperaturas de revenimento distintas e três condições de estudo, buscando-se a condição ótima apresentada por estes materiais para este tipo de aplicação, visando-se então analisar a influência da dureza inicial do material na vida do componente. Foi determinada também a temperatura de ensaio de fadiga isotérmica, em 400°C, correspondente à temperatura de utilização da matriz, ou seja, uma temperatura crítica típica que a matriz atinge durante a solicitação em trabalho. A seguir foram realizados para cada material os ensaios de tração a temperatura ambiente, e na seqüência, os ensaios de tração na temperatura de trabalho definida, que permitiram a determinação dos primeiros parâmetros monotônicos dos materiais, dentre eles uma previsão para os níveis de deformação a serem utilizados nos ensaios de fadiga (0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0 e 1.1%), e demais parâmetros como E, k, n, σe, σ’f, ε’f, b, c, que permitiram a elaboração de curvas ε−N, com um modelo estimativo já existente. Finalmente, foram então realizados os ensaios de fadiga isotérmica de baixo ciclo, à temperatura de 400°C, e os resultados foram utilizados para a elaboração das curvas ε−N, resultando então na proposta de um modelo de previsão de resistência à fadiga específico para os materiais pesquisados. / It was made in this work an investigative comparison of the behavior of the tool steels H13 and THYROTHERM 2999 EFS SUPRA, designed for die steels for hot forming, when exposed to high temperature low cycle fatigue (HTLCF). From their tempering curves three material working hardness were defined for each material (hardness of 42, 52 and 58 HRC), corresponding to three different tempering temperatures, and so three study cases for each material, searching for the best condition for this kind of application, and to assess the influence of the initial hardness on the part material life. The isothermal low cycle fatigue test temperature was either defined at 400°C, corresponding to the used temperature at the die steel, i.e., a critical typical temperature that the forging dies reach on hot working. After that, tensile tests were performed for both materials, at room temperature, and at the working temperature formerly defined, and these tests allowed the definition of the first monotonic parameters for these materials, among them predictions for strain levels (0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0 and 1.1%), to be used on fatigue tests, and further parameters like E, k, n, σe, σ’f, ε’f, b, c, that allowed the elaboration of ε−N curves, based on a still existing prediction model. Finally, isothermal low cycle fatigue tests were performed, at 400°C, and the results were used for ε−N curves elaboration, resulting on a prediction model of the fatigue strength specified for the assessed materials.

Utilizando a teoria de função de estimação linear ótima (Crowder, 1987), propomos equações de estimação generalizadas para modelos de regressão beta (Ferrari e Cribari-Neto, 2004) com medidas repetidas. Além disso, apresentamos equações de estimação generalizadas para modelos de regressão simplex baseadas nas propostas de Song e Tan (2000) e Song et al. (2004) e equações de estimação generalizadas para modelos lineares generalizados com medidas repetidas baseadas nas propostas de Artes e Jorgensen (2000) e Liang e Zeger (1986). Todas essas equações de estimação são desenvolvidas sob os enfoques da modelagem da média com homogeneidade da dispersão e da modelagem conjunta da média e da dispersão com intuito de incorporar ao modelo uma possível heterogeneidade da dispersão. Como técnicas de diagnóstico, desenvolvemos uma generalização de algumas medidas de diagnóstico quando abordamos quaisquer equações de estimação definidas tanto para modelagem do parâmetro de posição considerando a homogeneidade do parâmetro de dispersão como para modelagem conjunta dos parâmetros de posição e dispersão. Entre essas medidas, destacamos a proposta da influência local (Cook, 1986) desenvolvida para equações de estimação. Essa medida teve um bom desempenho, em simulações, para destacar corretamente pontos influentes. Por fim, realizamos aplicações a conjuntos de dados reais. / Based on the concept of optimum linear estimating equation (Crowder, 1987), we develop generalized estimating equation (GEE) to analyze longitudinal data considering marginal beta regression models (Ferrari and Cribari-Neto, 2004). The GEEs are also presented to marginal simplex models for longitudinal continuous proportional data proposed by Song and Tan (2000) and Song et al. (2004) and to generalized linear models for longitudinal data based on the proposes of Artes and J$\\phi$rgensen (2000) and Liang and Zeger (1986). All of them are developed focusing the assumption of homogeneous dispersion and with varying dispersion. For the diagnostic techniques, we generalize some diagnostic measures for estimating equations to model the position parameter considering an homogeneous dispersion parameter and for joint modelling of position and dispersion parameters to take in account a possible heterogeneous dispersion. Among these measures, we point out the local influence (Cook, 1986) developed to estimating equations. This measure can correctly show influential observations in simulation study. Finally, the theory is applied to real data sets.

O módulo de resiliência é um parâmetro de crucial importância nas análises mecanísticas que envolvem a estimativa das tensões e deformações na estrutura do pavimento e no seu subleito, quando da ação do tráfego. Embora ensaios de campo possam ser empregados para se determinar o MR, a grande maioria das pesquisas nesse sentido são desenvolvidas em laboratório, onde é possível um maior controle das condições da amostra, dos sistemas de aplicação de carregamento e de medida dos deslocamentos. Entretanto, os ensaios em laboratório que visam à determinação do MR ainda são considerados especiais e exigem equipamentos relativamente complexos, ensejando portanto, pesquisas com a finalidade de se obter expressões que estimem o MR a partir de parâmetros advindos de ensaios mais simples e rotineiros. Neste trabalho foram realizados ensaios triaxiais dinâmicos para a determinação do módulo de resiliência de três solos empregados em rodovias do nordeste brasileiro. Através dos resultados de laboratório, verificou-se o desempenho dos modelos mais comumente empregados para se representar a variação do módulo de resiliência em função do estado de tensão. Observou-se para os três solos desta pesquisa, que o MR foi mais influenciado, quanto ao estado de tensão, pela tensão de confinamento e pela tensão principal maior. Analisou-se, por fim, a existência de uma expressão matemática entre o módulo de resiliência obtido a partir dos ensaios triaxiais dinâmicos e o módulo tangente inicial proveniente de ensaios de compressão simples, sob diversos níveis de tensão. Os resultados mostram que este tipo de associação é promissora, mas exige-se que o universo de solos estudados seja ampliado para que se estabeleça uma inferência decisiva. / Resilient modulus is a crucial parameter in mechanistic analysis involving the estimation of stress and strains under the pavement structure subjected to traffic loading. While field tests can be used to determine the dynamic behavior of soils, most researches favor laboratory tests. Such preference is based on the fact that laboratory tests are less constrained because of their carefully controlled conditions. Unfortunately these tests are still unusual due to relative complex equipment, therefore researches involving the correlation of resilient modulus from repeated load triaxial tests with other test results is needed. In this work, repeated load triaxial tests were performed on three soils used in northeastern Brazilian roadways to estimate the resilient modulus. The performance of the models most commonly adopted to represent resilient modulus as a function of state of stress were verified. lt was observed for the three soils in this research, that confining stress and principal major stress influenced resilient moduli values. Predictive equations correlating the resilient modulus from repeated load triaxial tests and parameters from compressive strength tests, considering different states of stress were investigated. lt was shown that this type of empirical correlation presented satisfactory results, although incisive conclusions can\'t be drawn without a wider number and variety of soils.

O módulo de resiliência é um parâmetro de crucial importância nas análises mecanísticas que envolvem a estimativa das tensões e deformações na estrutura do pavimento e no seu subleito, quando da ação do tráfego. Embora ensaios de campo possam ser empregados para se determinar o MR, a grande maioria das pesquisas nesse sentido são desenvolvidas em laboratório, onde é possível um maior controle das condições da amostra, dos sistemas de aplicação de carregamento e de medida dos deslocamentos. Entretanto, os ensaios em laboratório que visam à determinação do MR ainda são considerados especiais e exigem equipamentos relativamente complexos, ensejando portanto, pesquisas com a finalidade de se obter expressões que estimem o MR a partir de parâmetros advindos de ensaios mais simples e rotineiros. Neste trabalho foram realizados ensaios triaxiais dinâmicos para a determinação do módulo de resiliência de três solos empregados em rodovias do nordeste brasileiro. Através dos resultados de laboratório, verificou-se o desempenho dos modelos mais comumente empregados para se representar a variação do módulo de resiliência em função do estado de tensão. Observou-se para os três solos desta pesquisa, que o MR foi mais influenciado, quanto ao estado de tensão, pela tensão de confinamento e pela tensão principal maior. Analisou-se, por fim, a existência de uma expressão matemática entre o módulo de resiliência obtido a partir dos ensaios triaxiais dinâmicos e o módulo tangente inicial proveniente de ensaios de compressão simples, sob diversos níveis de tensão. Os resultados mostram que este tipo de associação é promissora, mas exige-se que o universo de solos estudados seja ampliado para que se estabeleça uma inferência decisiva. / Resilient modulus is a crucial parameter in mechanistic analysis involving the estimation of stress and strains under the pavement structure subjected to traffic loading. While field tests can be used to determine the dynamic behavior of soils, most researches favor laboratory tests. Such preference is based on the fact that laboratory tests are less constrained because of their carefully controlled conditions. Unfortunately these tests are still unusual due to relative complex equipment, therefore researches involving the correlation of resilient modulus from repeated load triaxial tests with other test results is needed. In this work, repeated load triaxial tests were performed on three soils used in northeastern Brazilian roadways to estimate the resilient modulus. The performance of the models most commonly adopted to represent resilient modulus as a function of state of stress were verified. lt was observed for the three soils in this research, that confining stress and principal major stress influenced resilient moduli values. Predictive equations correlating the resilient modulus from repeated load triaxial tests and parameters from compressive strength tests, considering different states of stress were investigated. lt was shown that this type of empirical correlation presented satisfactory results, although incisive conclusions can\'t be drawn without a wider number and variety of soils.

Generalized estimating equations (GEE) are popularly utilized for the marginal analysis of longitudinal data. In order to obtain consistent regression parameter estimates, these estimating equations must be unbiased. However, when certain types of time-dependent covariates are presented, these equations can be biased unless an independence working correlation structure is employed. Moreover, in this case regression parameter estimation can be very inefficient because not all valid moment conditions are incorporated within the corresponding estimating equations. Therefore, approaches using the generalized method of moments or quadratic inference functions have been proposed for utilizing all valid moment conditions. However, we have found that such methods will not always provide valid inference and can also be improved upon in terms of finite-sample regression parameter estimation. Therefore, we propose a modified GEE approach and a selection method that will both ensure the validity of inference and improve regression parameter estimation. In addition, these modified approaches assume the data analyst knows the type of time-dependent covariate, although this likely is not the case in practice. Whereas hypothesis testing has been used to determine covariate type, we propose a novel strategy to select a working covariate type in order to avoid potentially high type II error rates with these hypothesis testing procedures. Parameter estimates resulting from our proposed method are consistent and have overall improved mean squared error relative to hypothesis testing approaches. Finally, for some real-world examples the use of mean regression models may be sensitive to skewness and outliers in the data. Therefore, we extend our approaches from their use with marginal quantile regression to modeling the conditional quantiles of the response variable. Existing and proposed methods are compared in simulation studies and application examples.

Family-centered care (FCC) focuses on considering the family in planning/implementing care and is associated with increased patient satisfaction. Little is known about factors that influence FCC. Using linear mixed modeling and Generalized Estimating Equations to analyze data from a cross-sectional survey of primary care practices in Ontario, this study sought to determine whether models of primary care service delivery differ in their provision of FCC and to identify characteristics of primary care practices associated with FCC. Patient-reported scores of FCC were high, but did not differ significantly among primary care models. After accounting for patient characteristics, practice characteristics were not significantly associated with patient-reported FCC. Provider-reported scores of FCC were significantly higher in Community Health Centres than in Family Health Networks. Higher numbers of nurse practitioners and clinical services on site were associated with higher FCC scores but scores decreased as the number of family physicians at a site increased.

Background: Childhood excess weight and family food insecurity are food-system related public health problems that exist in Canada. Since both relate to issues of food accessibility and availability, which have elements of “place”, they may share common risk factors in the local environment that are amenable to intervention. In this area of research, the literature derives mostly from a US context, and there is a dearth of high quality evidence, specifically from longitudinal studies. Objectives: The main objectives of this thesis were to examine the adjusted associations between the place factors: material deprivation, social deprivation, social cohesion, disorder, and living location, with change in child BMI Z-score and with change in family food insecurity status in a Canadian cohort of children. Methods: The Québec Longitudinal Study of Child Development was used to meet the main objectives of this thesis. Response data from six collection cycles (4 – 10 years of age) were used in three main analyses. The first analysis examined change in child BMI Z-score as a function of the place factors using mixed models regression. The second analysis examined change in child BMI Z-score as a function of place factors using group-based trajectory modeling. The third and final analysis examined change in family food insecurity status as a function of the place factors using generalized estimating equations. Results: Social deprivation, social cohesion and disorder were strongly and positively associated with family food insecurity, increasing the odds by 45-76%. These place factors, on the other hand, were not consistently associated with child weight status. Material deprivation was not important for either outcome, except for a slight positive association in the mixed models analysis of child weight status. Living location was not important in explaining family food insecurity. On the other hand, it was associated with child weight status in both analyses, but the nature of the relationship is still unclear. Conclusions: Results do not suggest that addressing similar place factors may alleviate both child excess weight and family food insecurity. More high quality longitudinal and experimental studies are needed to clarify relationships between the local environment and child weight status and family food insecurity.