Cluster analysis is a popular method of multivariate statistics. Based on mutual similarities between objects this method is able to classify and divide objects into several groups or clusters. The results of the clustering can be different by using different methods, measures of distance and procedures. The main aim of this thesis is to compare the results of several methods of cluster analysis with the known classification of classes from the original data file. In total, there are 15 data files, which were analyzed and each of them contained known information about the right allocation of objects in groups. The success of clustering of each method was calculated by comparing the known classification of classes and resulted clusters. In addition to the comparison of individual methods of cluster analysis was compared the impact of standardization and correlation to the success of each method. To reflect the distance betweeen the objects within each clusters, squared Euclidean distance was used. The results of this thesis point out that better success of clustering were achieved in the case of correlated variables in data file. The succes of clustering was higher about 2 percent points than in the case when correlated variables were deleted from data set. The methods divided 69,8 % objects before standardization and 70,8 % objects after standardization. The results also show a large importance of standardization in the case of Ward´s method. After standardization this method rank the most objects into correct classification classes and were more succesful, about nine percent points. In the case of correlated variables is the succes of the method 76,4 %. Standardization positively influences also centroid method and the method of farthest neighbour. Median method, nearest neighbour method and the method of average linkage achieve higher success of clustering in the case of original, nonstandardized variables (uneven variables).

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Imagens acústicas permitem a inspeção e análise de tecidos biológicos e outros materiais de forma não destrutiva, o que é desejado tanto para aprimorar e aumentar o conhecimento sobre o objeto analisado, quanto para diagnosticar ou assegurar a qualidade do mesmo. Este trabalho foi motivado pela falta de recursos quantitativos para análise e diagnósticos via imagens de ultrassom, normalmente baseados em métodos qualitativos, ou seja, experiência e bom senso dos inspetores, além da falta de sistemas de imageamento que permitam a aquisição do sinal puro de RF. Possuir métodos quantitativos de análise é essencial para o desenvolvimento de novos materiais piezelétricos, modelos biomédicos de tecidos e métodos de diagnóstico. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema eletro-mecânico de varredura sincronizado com o sistema de aquisição de sinais de ultrassom e formação de imagem por diferentes métodos de interpolação que permitiu o desenvolvimento de um algoritmo de segmentação de imagens baseado em watershed para separação e contagem de formas em modelos phantom de tecidos moles. Percebeu-se que o uso de um filtro estatístico de Wiener, mesmo sem grandes vantagens para análise qualitativa, possui resultado positivo como pré-processamento para segmentação automática. / Acoustic imaging allows the inspection and analysis of biological tissue and others materials in a non-destructive way, what is desired to improve the knowledge and to insure the quality about the analyzed object. This work was motivated by the lack of quantitative methods of analysis, usually based on qualitative diagnoses from experienced inspectors, what can vary, as well the lack of imaging systems where the pure RF signal of ultrasound could be acquired. Quantitative methods of analysis are highly desired when developing new piezoelectric materiais, biomedic phantom models and new diagnoses methods. It was developed in this work: an electrical-mechanic scanning system synchronized with the ultrasound acquisition device and image formation by different methods that allowed the development of an algorithm to prepare and to segment these images and different soft tissue phantom models. It was noticed that a statistic Wiener filter, even with no advantages for qualitative analysis of an image, improved the automatic segmentation of it.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:36:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_Diss_Jonas_Francisco_Egewarth.pdf: 723125 bytes, checksum: 682d564ae8329cf87ce6675a399a243d (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present study was conducted to evaluate the genetic diversity through quantitative and qualitative morphological characteristics in cassava cultivars used by farmers in western region of Paraná State. For both 24 cassava genotypes were collected, and they are subjected to experimental testing conducted in the municipality of Marechal Candido Rondon in the agricultural year 2012/2013. The field trial was implemented following the randomized complete block design with three replications in area situated 24 33 ' south latitude and 54 31' west longitude, and altitude of 420 m. The genetic diversity was performed with the qualitative characters (21 descriptors) and then quantitative (9 descriptors). After tabulating the data was performed obtaining the Euclidean distance matrix for the qualitative and quantitative characteristics for the Mahalanobis and then made up the clustering structure by Tocher methods, UPGMA and nearest neighbor for each array away, with the data quality characteristics also employed the method of Tocher optimization. For qualitative characteristics was found that genotypes Fécula Branca, Cascuda 6, Baianinha 2 and 3 were different from other genotypes of their varieties, existing variability among these varieties or specimens, these examples do not correspond to their respective manifolds. Genotypes Vermelha Uma Rama 1 and 2 were split in all methods, demonstrating that they have inter-variability, evaluated for quality characteristics, not being from the same genetic material. With the data of quantitative traits was found that the genotype of Fécula Branca 3 was different from the other genotypes of the same nomenclature. The other genotypes fécula branca presented in the same group, along with the genotypes of husky. Genotypes Vermelha Uma Rama 1 and 2 were split in all methods, demonstrating that they possess variability among themselves, the set of traits. The Baianinha 1 genotype was different from Baianinha genotypes 2 and 3, showing the existence of variation between them for traits / O presente trabalho foi conduzido para avaliar a diversidade genética através de características morfológicas quantitativas e qualitativas em cultivares de mandioca utilizadas por agricultores da região Oeste do Estado do Paraná. Para tanto foram coletados 24 genótipos de mandioca, sendo os mesmos submetidos a um ensaio experimental conduzido no município de Marechal Cândido Rondon, no ano agrícola 2012/2013. O ensaio de campo foi implantado seguindo o delineamento de blocos ao acaso com três repetições em área situada a 24o 33 de latitude Sul e 54o 31 de longitude Oeste, tendo altitude média de 420 m. A avaliação da diversidade genética foi realizada com os caracteres qualitativos (21 descritores) e depois com os quantitativos (9 descritores). Após a tabulação dos dados realizou-se a obtenção da matriz de distância euclidiana para as características qualitativas e de Mahalanobis para os quantitativos e, em seguida, realizou-se o agrupamento dos genótipos pelos métodos de Tocher, UPGMA e Vizinho mais próximo para cada matriz de distância, com os dados das características qualitativas também empregou-se o método de Otimização de Tocher. Pelas características qualitativas se verificou que os genótipos de Fécula Branca 6, Cascuda 3 e Baianinha 2 foram diferentes dos demais genótipos de suas variedades, existindo variabilidade dentre os exemplares destas variedades ou ainda, estes não correspondem a exemplares de suas respectivas variedades. Os genótipos Vermelha Uma Rama 1 e 2 foram agrupados separadamente em todos os métodos, evidenciando que os mesmos possuem variabilidade entre si, para as características qualitativas avaliadas, não sendo pertencentes ao mesmo material genético. Com os dados das características quantitativas se verificou que o genótipo de Fécula Branca 3, foi diferente dos demais genótipos de mesma nomenclatura. Os demais genótipos de fécula branca se apresentaram no mesmo grupo, juntamente aos genótipos de cascuda. Os genótipos Vermelha Uma Rama 1 e 2 foram agrupados separadamente em todos os métodos, evidenciando que os mesmos possuem variabilidade entre si, para o conjunto de características avaliadas. O genótipo Baianinha 1 foi diferente dos genótipos Baianinha 2 e 3, evidenciando a existência de variação entre os mesmos para as características avaliadas

Imagens acústicas permitem a inspeção e análise de tecidos biológicos e outros materiais de forma não destrutiva, o que é desejado tanto para aprimorar e aumentar o conhecimento sobre o objeto analisado, quanto para diagnosticar ou assegurar a qualidade do mesmo. Este trabalho foi motivado pela falta de recursos quantitativos para análise e diagnósticos via imagens de ultrassom, normalmente baseados em métodos qualitativos, ou seja, experiência e bom senso dos inspetores, além da falta de sistemas de imageamento que permitam a aquisição do sinal puro de RF. Possuir métodos quantitativos de análise é essencial para o desenvolvimento de novos materiais piezelétricos, modelos biomédicos de tecidos e métodos de diagnóstico. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema eletro-mecânico de varredura sincronizado com o sistema de aquisição de sinais de ultrassom e formação de imagem por diferentes métodos de interpolação que permitiu o desenvolvimento de um algoritmo de segmentação de imagens baseado em watershed para separação e contagem de formas em modelos phantom de tecidos moles. Percebeu-se que o uso de um filtro estatístico de Wiener, mesmo sem grandes vantagens para análise qualitativa, possui resultado positivo como pré-processamento para segmentação automática. / Acoustic imaging allows the inspection and analysis of biological tissue and others materials in a non-destructive way, what is desired to improve the knowledge and to insure the quality about the analyzed object. This work was motivated by the lack of quantitative methods of analysis, usually based on qualitative diagnoses from experienced inspectors, what can vary, as well the lack of imaging systems where the pure RF signal of ultrasound could be acquired. Quantitative methods of analysis are highly desired when developing new piezoelectric materiais, biomedic phantom models and new diagnoses methods. It was developed in this work: an electrical-mechanic scanning system synchronized with the ultrasound acquisition device and image formation by different methods that allowed the development of an algorithm to prepare and to segment these images and different soft tissue phantom models. It was noticed that a statistic Wiener filter, even with no advantages for qualitative analysis of an image, improved the automatic segmentation of it.

This study focused on using magnetic sensors for localization and identification of targets with a wireless sensor network (WSN). A wireless sensor network with MICAz motes was set up utilizing a centralized tree-based system. The MTS310, which is equipped with a 2-axis magnetic sensor was used as the sensor board on MICAz motes. The use of magnetic sensors in wireless sensor networks is a topic that has gained limited attention in comparison to that of other sensors. Research has generally focused on the detection of large ferromagnetic targets (e.g., cars and airplanes). Moreover, the changes in the magnetic field intensity measured by the sensor have been used to obtain simple information, such as target direction or whether or not the target has passed a certain point. This work aims at understanding the sensing limitations of magnetic sensors by considering small-scale targets moving within a 30 cm radius. Four heavy iron bars were used as test targets in this study. Target detection, identification and sequential localization were accomplished using the Minimum Euclidean Distance (MED) method. The results show the accuracy of this method for this job. Different forms of sensor sensing region discretization were considered. Target identification was done on the boundaries of sensing regions. Different gateways were selected as entrance point for identification point and the results of them were compared with each other. An online ILS system was implemented and continuous movements of the ferromagnetic objects were monitored. The undesirable factors which affect the measurements were discussed and techniques to reduce or eliminate faulty measurements are presented. A magnetic sensor orientation detector and set/reset strap have been designed and fabricated. Orthogonal Matching Pursuit (OMP) algorithm was proposed for multiple sensors multiple target case in ILS systems as a future work. This study can then be used to design energy-efficient, intelligent magnetic sensor networks

The discourse presented here is aimed at examining the justification of applications of current analysis to real world problems.

Submitted by TÂNIA TENÓRIO GOMES (taniatgs@yahoo.com.br) on 2018-01-23T18:19:50Z No. of bitstreams: 1 Tania_dissertação_dee_22_12_2017.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-01-24T11:18:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gomes_tt_me_ilha.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-24T11:18:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gomes_tt_me_ilha.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) Previous issue date: 2017-12-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A geração e distribuição de energia elétrica fazem parte de um vasto esquema no setor elétrico de cada país, tornando-se cada vez mais necessário criar alternativas para minimizar seu custo. Realizar a previsão de cargas elétricas de forma precisa garante uma infraestrutura mais eficiente e confiável para planejamento e operação do sistema elétrico. A proposta deste trabalho é realizar a previsão de carga elétrica global a curto prazo, utilizando uma técnica que forneça uma boa precisão, seja confiável e de baixo custo computacional. Portanto, foi utilizada a rede neural artificial ARTMAP Euclidiana, que é baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa. Com objetivo de analisar a eficiência da metodologia proposta foram realizados 3 casos com diferentes horizontes de treinamento, sendo calculado o erro percentual médio. Os dados utilizados para as simulações são de uma companhia elétrica espanhola. O principal objetivo deste trabalho é aplicar a rede neural ARTMAP Euclidiana na previsão de cargas elétricas 24 horas à frente e para validar e verificar se esta rede é uma boa ferramenta para este tipo de estudo foi utilizada a rede neural ARTMAP Fuzzy com os mesmos dados empregados na rede ARTMAP Euclidiana como critério de comparação para comprovar a eficiência da rede neural ARTMAP Euclidiana. / Generation and distribution of electrical energy are very important for the development of the countries and it is necessary to create alternatives to minimize the costs. Electrical load forecasting must be realized precisely to assure a reliable and secure operation of the electrical system. The proposal of this work is to realize the short term global electrical load forecasting using a technique with good precision and reliable and with low computational cost. Thus, the Euclidian ARTMAP neural network was used which is also based on the adaptive resonance theory. Three different cases with different horizons were used for training and the percentual error is calculated. The data are from a Spanish company. The main objective is to apply the Euclidian ARTMAP neural network to forecast the loads 24 hours ahead. The results are compared with the traditional Fuzzy ARTMAP neural network using the same data and the comparison is effectuated evaluating the MAPE (mean absolute percentual error).

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Resumo: A geração e distribuição de energia elétrica fazem parte de um vasto esquema no setor elétrico de cada país, tornando-se cada vez mais necessário criar alternativas para minimizar seu custo. Realizar a previsão de cargas elétricas de forma precisa garante uma infraestrutura mais eficiente e confiável para planejamento e operação do sistema elétrico. A proposta deste trabalho é realizar a previsão de carga elétrica global a curto prazo, utilizando uma técnica que forneça uma boa precisão, seja confiável e de baixo custo computacional. Portanto, foi utilizada a rede neural artificial ARTMAP Euclidiana, que é baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa. Com objetivo de analisar a eficiência da metodologia proposta foram realizados 3 casos com diferentes horizontes de treinamento, sendo calculado o erro percentual médio. Os dados utilizados para as simulações são de uma companhia elétrica espanhola. O principal objetivo deste trabalho é aplicar a rede neural ARTMAP Euclidiana na previsão de cargas elétricas 24 horas à frente e para validar e verificar se esta rede é uma boa ferramenta para este tipo de estudo foi utilizada a rede neural ARTMAP Fuzzy com os mesmos dados empregados na rede ARTMAP Euclidiana como critério de comparação para comprovar a eficiência da rede neural ARTMAP Euclidiana. / Abstract: Generation and distribution of electrical energy are very important for the development of the countries and it is necessary to create alternatives to minimize the costs. Electrical load forecasting must be realized precisely to assure a reliable and secure operation of the electrical system. The proposal of this work is to realize the short term global electrical load forecasting using a technique with good precision and reliable and with low computational cost. Thus, the Euclidian ARTMAP neural network was used which is also based on the adaptive resonance theory. Three different cases with different horizons were used for training and the percentual error is calculated. The data are from a Spanish company. The main objective is to apply the Euclidian ARTMAP neural network to forecast the loads 24 hours ahead. The results are compared with the traditional Fuzzy ARTMAP neural network using the same data and the comparison is effectuated evaluating the MAPE (mean absolute percentual error). / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-07-15Bitstream added on 2014-06-13T20:33:53Z : No. of bitstreams: 1 ivani_sa_me_jabo.pdf: 806885 bytes, checksum: 46ae5805f566147f2c05b8acbfd80a9e (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo do presente trabalho foi estudar a divergência genética por meio de caracteres morfológicos de frutos, diásporos, ráquilas e plântulas, entre palmeiras matrizes de Oenocarpus bacaba Mart., em três populações naturais do Amapá, Comunidade Lontra da Pedreira, Parque Zoobotânico em Macapá e Município de Porto Grande. A divergência genética foi avaliada pela análise de agrupamento, através do algaritmo de Tocher e do método do Ward, obtido a partir da matriz de dissimilaridade pela Distância Euclidiana. A técnica dos componentes principais foi utilizada para identificar a importância relativa de cada variável para a divergência genética. Houve certa concordância nos dois métodos de agrupamento. Dos 17 caracteres avaliados 10 deles (60%) são passíveis de descarte nas três áreas de estudo / The objective of this work was to study the genetic divergence for morphological characters of fruits, disseminules, rachilles and seedlings, among matrices of Oenocarpus bacaba Mart. palm, in three natural populations of Amapa city, Lontra da Pedreira community, Park Zoobotany in Macapa and Porto Grande municipality. The genetic divergence was assessed by clusters analysis by the Tocher algaritmo and Ward's method, obtained from the matrix of dissimilarity of the Euclidian distance. The technique of principal components was used to identify the relative importance of each variable for genetic divergence. There was some agreement among the two groups The twenty characters evaluated, 10 of them (60%) are likely to discard of the three areas of study