É comum, em problemas de inferência bayesiana, deparar-se com uma distribuição a priori para o parâmetro de interesse, theta, que seja intratável analítica ou computacionalmente. Como a priori é uma escolha do pesquisador, tal situação ocorre por conta da intratabilidade da função de verossimilhança. Por meio de algoritmos ABC, é possível simular-se uma amostra da distribuição a posteriori, sem a utilização da verossimilhança. Neste trabalho, aplica-se o ABC no contexto de Environmental Stress Screening - ESS. ESS é um procedimento de estresse, em um processo de produção industrial, que visa evitar que peças de qualidade inferior sejam utilizadas no produto final. A partir de uma abordagem bayesiana do ESS, depara-se com uma verossimilhança (e, consequentemente, uma posteriori) intratável para o vetor de parâmetros de interesse. Utiliza-se, então, o ABC para obtenção de uma amostra da posteriori e calcula-se o tempo ótimo de duração de um futuro procedimento de estresse a partir da simulação feita. É também proposta uma generalização do problema de ESS para a situação em que existem k tipos de peças no processo de produção. Quantifica-se o problema e, novamente, aplica-se um algoritmo ABC para a obtenção de uma simulação da posteriori, bem como calcula-se o tempo ótimo de duração de um futuro teste de estresse. / In Bayesian inference problems, it is common to obtain a posterior distribution for the parameter of interest, theta, which is analytically or computationally intractable. Since the priori is chosen by the researcher, this situation arises from the intractability of the likelihood function. Through ABC algorithms it is possible to simulate a sample from the posterior distribution, without the analytical use of the likelihood function. In this work ABC is applied in the context of Environmental Stress Screening - ESS. ESS is a stress procedure, in an industrial production process, which aims to avoid low quality parts to be used in the final product. Under a Bayesian approach to ESS, an intractable likelihood (consequently, a posterior) is obtained for the paramater of interest. ABC is used to simulate a sample from the posterior and the optimal duration for a next stress procedure is calculated afterwards. A generalization of the ESS is also proposed considering that there are k types of parts in the production process. Again, ABC is used to simulate a sample from the posterior, and it is calculated the optimal duration for a next stress procedure.

Em ensaios clínicos é muito comum a ocorrência de dados longitudinais discretos. Para sua análise é necessário levar em consideração que dados observados na mesma unidade experimental ao longo do tempo possam ser correlacionados. Além dessa correlação inerente aos dados é comum ocorrer o fenômeno de superdispersão (ou sobredispersão), em que, existe uma variabilidade nos dados além daquela captada pelo modelo. Um caso que pode acarretar a superdispersão é o excesso de zeros, podendo também a superdispersão ocorrer em valores não nulos, ou ainda, em ambos os casos. Molenberghs, Verbeke e Demétrio (2007) propuseram uma classe de modelos para acomodar simultaneamente a superdispersão e a correlação em dados de contagens: modelo Poisson, modelo Poisson-gama, modelo Poisson-normal e modelo Poisson-normal-gama (ou modelo combinado). Rizzato (2011) apresentou a abordagem bayesiana para o ajuste desses modelos por meio do Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov (MCMC). Este trabalho, para modelar a incerteza relativa aos parâmetros desses modelos, considerou a abordagem bayesiana por meio de um método determinístico para a solução de integrais, INLA (do inglês, Integrated Nested Laplace Approximations). Além dessa classe de modelos, como objetivo, foram propostos outros quatros modelos que também consideram a correlação entre medidas longitudinais e a ocorrência de superdispersão, além da ocorrência de zeros estruturais e não estruturais (amostrais): modelo Poisson inacionado de zeros (ZIP), modelo binomial negativo inacionado de zeros (ZINB), modelo Poisson inacionado de zeros - normal (ZIP-normal) e modelo binomial negativo inacionado de zeros - normal (ZINB-normal). Para ilustrar a metodologia desenvolvida, um conjunto de dados reais referentes à contagens de ataques epilépticos sofridos por pacientes portadores de epilepsia submetidos a dois tratamentos (um placebo e uma nova droga) ao longo de 27 semanas foi considerado. A seleção de modelos foi realizada utilizando-se medidas preditivas baseadas em validação cruzada. Sob essas medidas, o modelo selecionado foi o modelo ZIP-normal, sob o modelo corrente na literatura, modelo combinado. As rotinas computacionais foram implementadas no programa R e são parte deste trabalho. / Discrete and longitudinal structures naturally arise in clinical trial data. Such data are usually correlated, particularly when the observations are made within the same experimental unit over time and, thus, statistical analyses must take this situation into account. Besides this typical correlation, overdispersion is another common phenomenon in discrete data, defined as a greater observed variability than that nominated by the statistical model. The causes of overdispersion are usually related to an excess of observed zeros (zero-ination), or an excess of observed positive specific values or even both. Molenberghs, Verbeke e Demétrio (2007) have developed a class of models that encompasses both overdispersion and correlation in count data: Poisson, Poisson-gama, Poisson-normal, Poissonnormal- gama (combined model) models. A Bayesian approach was presented by Rizzato (2011) to fit these models using the Markov Chain Monte Carlo method (MCMC). In this work, a Bayesian framework was adopted as well and, in order to consider the uncertainty related to the model parameters, the Integrated Nested Laplace Approximations (INLA) method was used. Along with the models considered in Rizzato (2011), another four new models were proposed including longitudinal correlation, overdispersion and zero-ination by structural and random zeros, namely: zero-inated Poisson (ZIP), zero-inated negative binomial (ZINB), zero-inated Poisson-normal (ZIP-normal) and the zero-inated negative binomial-normal (ZINB-normal) models. In order to illustrate the developed methodology, the models were fit to a real dataset, in which the response variable was taken to be the number of epileptic events per week in each individual. These individuals were split into two groups, one taking placebo and the other taking an experimental drug, and they observed up to 27 weeks. The model selection criteria were given by different predictive measures based on cross validation. In this setting, the ZIP-normal model was selected instead the usual model in the literature (combined model). The computational routines were implemented in R language and constitute a part of this work.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005-07-29Bitstream added on 2014-06-13T20:17:03Z : No. of bitstreams: 1 pegolo_nt_me_botfmvz.pdf: 771332 bytes, checksum: 2f77fa63a8f8feeff3478f76368698f9 (MD5) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / Dados de bovinos da raça Red Angus oriundos de um único criatório localizado no centro-sul norte-americano foram utilizados com o objetivo de avaliar a significância da interação genótipo-ambiente (IGA) em animais nascidos na primavera e no outono por meio da estimação da sua correlação genética. Foi utilizada a inferência bayesiana (programa MTGSAM) em análises uni-caráter e bi-caráter dos pesos ao nascer (PN), aos 205 dias (PD), aos 365 dias (PA) e ganho de peso entre 205 e 365 dias (GA), sendo estimadas as funções de densidade de probabilidade associadas às herdabilidades e correlações genéticas, tendo as últimas médias de 0,56, -0,11, 0,43 e 0,40, e modas de 0,66, -0,07, 0,39 e 0,49, respectivamente para cada caráter, mostrando uma grande significância da IGA. A metodologia mostrou-se capaz de estimar satisfatoriamente os componentes de (co)variância, mesmo em um volume limitado de dados, mostrando correlações genéticas extremamente baixas em clima heterogêneo em um mesmo local, pondo em discussão os resultados da análise uni-caráter. / Data from Red Angus cattle from a single herd located in middle-southern from USA were analyzed with the objective of evaluating the significance of genotype by environment interaction (GxEI) in calves born in Spring and Fall by estimation of its genetic correlation. The Bayesian inference (MTGSAM program) were used in an uni-character and a bi-character analysis of birth weight, 205-days weight, 365-days weight and gain between 205 and 365 days. The functions of probabilistic density of heritabilities and genetic correlations were estimated, with this last ones having averages of 0,56, -0,11, 0,43 and 0,40, and modes of 0,66, -0,07, 0,39 and 0,49, respectively for each character, showing a large significance of GxEI. The methodology was satisfactory in estimating the (co)variance components, even with a small volume of dates, showing low values of genetic correlations in a place with heterogeneous climate, generating discussion about the uni-character analysis.

Submitted by Fatima Fonseca (fatima.fonseca@sibi.ufrj.br) on 2017-10-11T15:48:31Z No. of bitstreams: 1 154101.pdf: 1579764 bytes, checksum: a743e61699ca91759a148a9fa33270d0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-11T15:48:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 154101.pdf: 1579764 bytes, checksum: a743e61699ca91759a148a9fa33270d0 (MD5) Previous issue date: 1980-08 / Avalia o efeito do uso de informações regionais e conceituais, bem como da inclusão de medidas da variação amostral, nos projetos de reservatórios. O assunto é desenvolvido através da apresentação de um estudo de caso, especificamente o aproveitamento de Carolina no rio Tocantins. A metodologia adotada é de caráter geral, podendo ser implementada em outros casos. A teoria bayesiana é o instrumento básico usado. São apresentados, de forma sucinta, os principais resultados desta teoria para o caso em que as vazões médias anuais sejam independentes e normalmente distribuídas. Outros processos estocásticos geradores de vazões anuais não são considerados. Os dados fisiográficos, pluviométricos e fluviométricos para a Bacia do Rio Tocantins são obtidos de arquivos elaborados pelo Projeto de Hidrologia e Climatologia da Amazônia (SUDAM) a partir do "método da malha quadrada". Estas informações alimentam um modelo de regressão multivariado com o objetivo de obter estimativas para a média e variância das vazões anuais no aproveitamento. Um modelo conceitual do balanço hídrico é utilizado para completar o registro fluviométrico a partir de registros de precipitação. A série estendida é então empregada na obtenção de novas estimativas. A capacidade de geração do aproveitamento hidroelétrico é definida pela curva que relaciona demanda energética com risco de não atendimento num ano qualquer. Adotando 5% como um risco aceitável o potencial energético do aproveitamento é avaliado para três casos: (i) Usando somente as informações amostrais; (ii) Informações amostrais e conceituais combinadas; (iii) Informações amostrais, conceituais e regionais combinadas. O método de Monte-Carlo é aplicado para se obter intervalos de confiança para o risco. / Aims to quantify the effect on reservoir design of regional and conceptual information as well as measures of sample variation. The subject is presented by means of the case study of Carolina hydro-electrical plant on the Tocantins River. The adopted method is general and may be developed for other cases. Bayesian theory is the framework from which the main results are derived. Background material of this theory for independent and normally distributed mean anual flows, are presented in concise form. Other stochastic models are not considered. The physiographic, precipitation and streamflow data for the Tocantins basin are obtained from files developed by the Projeto de Hidrologia e Climatologia da Amazônia (SUDAM) that used the "square grid method". A multivariate regression model has used these informations to estimate the mean and variance of the anual flows at Carolina. A conceptual model of the water balance is utilized to extend the streamflow data through the use of precipitation data. Then the extended serie is used to obtain new estimates. The generation of the hydro-electric plant is defined by the relation between annual power demand and the risk of falling below this target. Adopting the desired risk equal to 5%, the capacity of the plant is estimated for three cases: (i) Using only the sample information; (ii) Using the sample combined with the results yielding from the conceptual model results; (iii) Using the sample combined with the results yielding from the conceptual and regional models. The Monte-Carlo method is used to obtain confidence intervals for the risk.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-03-26Bitstream added on 2014-06-13T20:50:00Z : No. of bitstreams: 1 utsumi_ag_me_prud.pdf: 1431097 bytes, checksum: 2bc1ffa899f03621f77fbe12a9aaaf82 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O florescimento de cianobactérias em lagos e reservatórios é um problema em escala mundial, uma vez que pode degradar a qualidade da água, de modo a inviabilizar seu uso e consumo. Sendo assim, é imprescindível que haja meios para avaliar o nível de qualidade do corpo hídrico, de acordo com seu respectivo uso. A fluorescência dos pigmentos contidos nas cianobactérias é a única técnica disponível sensível o bastante para detectar cianobactérias em níveis naturais sem a necessidade de realização dos procedimentos de concentração e extração. O pigmento acessório ficocianina, presente apenas em cianobactérias, apresenta características específicas de absorção e espalhamento da radiação, tornando-se um indicador desse grupo fitoplanctônico. A presente pesquisa buscou realizar a inferência espacial das cianobactérias em uma área de estudos localizada no reservatório de Nova Avanhandava-SP, a partir de fluorometria de campo do pigmento fitoplanctônico ficocianina. Para espacializar a distribuição das algas azuis em toda a área de estudo foram utilizados diferentes métodos de interpolação: Média Simples, Vizinho Mais Próximo, Média Ponderada e Krigagem Ordinária. Para validar os processos de inferência espacial foi utilizado o Erro Médio Quadrático (EMQ) e para analisar a classificação temática foi usado o Índice de Exatidão Global (IEG)... / Cyanobacterial blooms in lakes and reservoirs are becoming a problem on a worldwide scale, since it can degrade water quality in order to frustrate their use and consumption. It is essential to have means to assess the quality level of the water body, according to its uses. The accessory pigment phycocyanin is present only in cyanobacteria and has specifics characteristics of absorption and scattering of radiation light, making it a good indicator of this group of phytoplankton. The fluorescence of the pigments contained in cyanobacteria is the only technique available sensitive enough to detect cyanobacteria at natural levels without the need of carrying out the procedures of extraction and concentration. In this context, this research aims to make the inference of the special distribution of cyanobacteria in a study area in Nova Avanhandava reservoir, from field fluorometry of the pigment phycocyanin. To infer the spatial distribution of algae throughout the study area, it was used different interpolation methods: Simple Average, Nearest Neighbor, Weighted Average and Ordinary Kriging. Mean Square Error (MSE) was used to validate the spatial inference and the Index of Global Accuracy (IGA) to analyze thematic classification... (Complete abstract click electronic access below)

Submitted by Regina Correa (rehecorrea@gmail.com) on 2016-09-26T20:37:35Z No. of bitstreams: 1 TeseBY.pdf: 6542096 bytes, checksum: 1e7daee9ab7afc6289f89b17dc521998 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-27T19:32:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseBY.pdf: 6542096 bytes, checksum: 1e7daee9ab7afc6289f89b17dc521998 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-27T19:32:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseBY.pdf: 6542096 bytes, checksum: 1e7daee9ab7afc6289f89b17dc521998 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-27T19:32:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseBY.pdf: 6542096 bytes, checksum: 1e7daee9ab7afc6289f89b17dc521998 (MD5) Previous issue date: 2016-05-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In this thesis, we extend some flexible cure rate models, such as the geometric, negative binomial and power series cure rate models, to allow for spatial correlations by including spatial frailties for the interval censored data setting. Parametric and semi-parametric cure rate models with independent and dependent spatial frailties are proposed and compared. The proposed models encompass several well-known cure rate models as its particular cases. Since these cure rate models are obtained by considering that the occurrence of an event of interest is caused by the presence of any non-observed risks, we also study the complementary cure model, which arises when the cure rate models are obtained by assuming the occurrence of an event of interest is caused when all of non-observed risks are activated. A new measure of model selection, based on the notion of predictive loss paradigm, for the interval-censoring data is also proposed. The MCMC method is used in a Bayesian inference approach and some Bayesian model selection criteria are used for model comparison. Moreover, we conduct an influence diagnostics to detect possible influential or extreme observations that can cause distortions on the results of analysis. Finally, the proposed models are applied to analyze a real dataset from a stop smoking study. / Nesta tese, estendemos os modelos flexíveis de sobrevivência com fração de cura, tais como os modelos de sobrevivência com fração de cura geométricos, binomial negativa e séries de potências, para permitir correlações espaciais incluindo fragilidades espaciais para os dados de censura intervalar. Modelos de cura paramétricos e semi-paramétricos com as fragilidades espaciais independentes e dependentes são propostos e comparados. Os modelos propostos abrangem vários modelos de cura bem conhecidos como seus casos particulares. Uma vez que estes modelos de cura são obtidos considerando que a ocorrência de um evento de interesse é causada pela presença de quaisquer riscos não observados, estudamos também os modelos de cura complementares, nesse caso, os modelos são obtidos assumindo que a ocorrência de um evento de interesse é causada quando todos os riscos, não observados, são ativados. Uma nova medida de seleção de modelo, baseada no paradigma da perda do preditivo, para dados de censura intervalar é proposta. Métodos MCMC são utilizados em uma abordagem de inferência Bayesiana sendo que os critérios de seleção de modelos Bayesiano são utilizados para comparação de modelos. Além disso, realizamos um diagnóstico de influência para detectar as possíveis observações influentes ou extremas que podem causar distorções sobre os resultados da análise. Finalmente, os modelos propostos são aplicados para analisar um conjunto de dados real de abstenção tabágica.

Submitted by Luciana Sebin (lusebin@ufscar.br) on 2016-09-28T18:40:06Z No. of bitstreams: 1 TeseALAS.pdf: 2684933 bytes, checksum: ca38338bf603ef9390016e59a5ba7e2b (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-10T18:36:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseALAS.pdf: 2684933 bytes, checksum: ca38338bf603ef9390016e59a5ba7e2b (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-10T18:36:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseALAS.pdf: 2684933 bytes, checksum: ca38338bf603ef9390016e59a5ba7e2b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-10T18:37:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseALAS.pdf: 2684933 bytes, checksum: ca38338bf603ef9390016e59a5ba7e2b (MD5) Previous issue date: 2016-03-16 / Não recebi financiamento / In this Thesis we expose the proposition of a new class of probability distributions, the so called alpha skew normal multivariate, an extension of the univariate Normal Alpha distribution, introduced by Elal-Olivero (2010). It can accommodates up to two modes and generalizes the distribution proposed by Elal-Olivero in its marginal components. In addition, we apply this new distribution in the construction of two new data mining methods for classi cation. The procedures developed here increment the predictive ability of the classi cation in the presence of asymmetric and / or bimodal data. The results indicate that the new proposal is signi cantly more appropriate than the usual modeling by classical normal distribution, and is also suitable for datasets without the presence of asymmetry. In this thesis it is shown, using real and synthetic data, the procedures of construction, estimation and validation for the new probability distribution and for probabilistic networks for binary classi cations, particularly for the k-dependence probabilistic networks. / Esta Tese expõe a proposição de uma nova classe de distribuições de probabilidade, denominada alfa normal assimetrica multivariada, uma extensão da distribuição alfa normal assimetrica univariada, introduzida por Elal-Olivero (2010). A distribuição proposta e muito flexível, capaz de assumir até duas modas e generaliza a distribuição proposta por Elal-Olivero em suas componentes marginais. Além disso, aplicamos esta nova distribuição na construção de dois novos métodos de data mining para classificação. Os procedimentos aqui desenvolvidos incrementam a capacidade preditiva da classificação na presença de dados assimétricos e/ou bimodais. Os resultados indicam que a nova proposição e significativamente mais apropriada que a modelagem usual por meio da distribuição normal clássica, além de ser igualmente adequada para conjuntos de dados sem a presença de assimetria. Nesta Tese são apresentados, utilizando dados reais e artificiais, os procedimentos de construção, estimação e validação tanto da nova distribuição de probabilidade quanto para as redes para classificações binárias, particularmente para redes probabilísticas de k-dependência.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-01-11T10:26:37Z No. of bitstreams: 1 DissLVS.pdf: 1824115 bytes, checksum: 71ce8c53b020b46c93876ebad01cdbc4 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-13T19:21:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLVS.pdf: 1824115 bytes, checksum: 71ce8c53b020b46c93876ebad01cdbc4 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-13T19:21:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLVS.pdf: 1824115 bytes, checksum: 71ce8c53b020b46c93876ebad01cdbc4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-13T19:21:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLVS.pdf: 1824115 bytes, checksum: 71ce8c53b020b46c93876ebad01cdbc4 (MD5) Previous issue date: 2016-10-28 / Não recebi financiamento / A metanálise tem sido amplamente utilizada em estudos médicos especialmente em revisões sistemáticas de ensaios clínicos aleatorizados. Para modelos de regressão a técnica ainda é muito escassa e limitada. Geralmente, trata-se apenas de uma medida baseada nas médias de estimativas pontuais dos diferentes estudos, perdendo-se muita informação dos dados originais. Atualmente, torna-se cada vez mais fundamental o uso da metanálise para sumarizar estudos de mesmo objetivo, em razão do avanço da ciência e o desejo de usar o menor número de seres humanos em ensaios clínicos. Utilizando uma medida metanalítica Bayesiana, o objetivo é propor um método genérico e eficiente para realizar metanálise em modelos de regressão.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:55:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DoutRGS.pdf: 2966707 bytes, checksum: 76003e0d6d999794b955bb26e523ff71 (MD5) Previous issue date: 2003-07-27 / Universidade Federal de Minas Gerais / The enzyme penicillin G acylase (E.C.3.5.1.11) is used in the production of 6-aminopenicillanic acid (6-APA) and 7-aminocephalosporinic acid (7-ACA), which are key intermediates for the production of β-lactam antibiotics. Its industrial importance was one of the motivations for this thesis. On-line measurement and monitoring of cultivations of Bacillus megaterium ATCC 14945 in a agitated and aerated bioreactor allowed the acquisition of variables such as mol fraction of CO2 and O2 in the exhaust gases, pH, dissolved oxygen. Batch and fed-batch runs, using either enzymatically hydrolyzed casein or a pool of free amino acids provided information concerning the extend of the cultivation, preservation of the microorganism and addition/exclusion of nutrients. Usual carbon sources as glucose, fructose and glycerol increased the cellular mass, but did not improve the productivity of PGA. The use of amino acids resulted in a 2.5-fold increase of productivity. Adding phenyl acetic acid at the beginning of the experiments did not inhibit cell growth. Three non-structured models of microbial growth were put forth, assuming one, two and three limiting substrates. However, these models were too simple for our purposes. Another approach was then followed, using neural networks (NN) as softsensors. Before implementing the inference algorithm, the blank noise of the instrumentation had to be reduced. A non-conventional filter was developed, combining a recursive NN, a moving average and a second recursive NN. The smoothed variables were the input for a second NN, for pattern recognition, which classified the run in one of the main growth phases: lag, exponential and stationary. The main purpose of this NN was to identify the exponential phase, which would be the domain of the next NN, a multilayer perceptron (MLP) for inference of the cellular mass. Several NN, with different topologies, were tested for this purpose. Finally, the product concentration (PGA activity in the medium) was estimated through a hybrid approach, using the growth rate inferred by the MLP NN, coupled to the cell-product yield, obtained from the fitting of the non-structured models. Another important information for this last algorithm was the knowledge that production of PGA was growth-associated, but with a 2hr-delay. The algorithm for inference was robust and accurate. / A grande importância da enzima penicilina G acilase (E.C.3.5.1.11), usada para a produção dos ácidos 6-aminopenicilânico (6-APA) e 7-aminocefalosporânico (7-ACA), compostos-chave na produção industrial de antibióticos β-lactâmicos, foi a principal motivação deste trabalho. Através de realização de experimentos de produção de PGA por Bacillus megaterium ATCC 14945 em reator convencional, utilizando sistema de aquisição de dados, foi possível monitorar em tempo real variáveis como, por exemplo, fração molar de oxigênio e dióxido de carbono nos gases de saída, pH, oxigênio dissolvido. Foram realizados cultivos em batelada e batelada alimentada tendo como substratos limitantes tanto caseína hidrolisada enzimaticamente como aminoácidos livres. Obtiveram-se informações relacionadas ao tempo de cultivo, à estocagem do microrganismo e à adição e exclusão de nutrientes. Fontes usuais de carbono, como glicose, lactose e glicerol, quando utilizadas, promoviam o crescimento da massa celular sem, no entanto, aumentar a produção de PGA. O uso de aminoácidos como principal substrato elevou em 2,5 vezes a produtividade. Observou-se, ainda, que a adição de ácido fenilacético (AFA) desde o início do cultivo não inibiu o crescimento do microrganismo. As informações experimentais permitiram a proposição e validação de três modelos cinéticos não-estruturados deste processo, com um ou mais substrato(s) limitante(s). Como essas propostas se mostraram demasiadamente simplificadas, optouse pelo uso de redes neurais como sensores baseados em software , já que não se chegou a um modelo fenomenológico satisfatório. Para implementação do algoritmo de inferência baseado em rede neural, mostrou-se necessário filtrar os ruídos das medidas provenientes do sistema de aquisição de forma a minimizar erros aleatórios da instrumentação. Propõe-se para isso filtro que utiliza redes recorrentes, combinadas a média móvel. As variáveis filtradas foram utilizadas numa segunda rede de identificação de padrões, que dividia o cultivo nas três principais fases do crescimento microbiano. O principal objetivo desta foi identificar a fase de crescimento exponencial, que seria a enfocada pelo algoritmo de inferência. Para essa inferência, com base nas variáveis medidas em tempo real, treinaram-se redes com várias topologias e entradas, de modo a escolher as variáveis que possibilitassem o aprendizado dos aspectos essenciais da dinâmica do processo. Por fim, a concentração de produto (atividade de PGA no meio de cultura) foi estimada através de enfoque híbrido, usando a velocidade de crescimento inferida por rede feedforward , acoplada ao fator de rendimento célula-produto estimado no ajuste dos modelos não-estruturados. Outra informação importante utilizada neste último algoritmo foi o fato da produção ser associada ao crescimento, mas com atraso de 2h. Novamente, os resultados quantitativos do algoritmo de inferência do produto foram muito satisfatórios.

Orientador: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo / Coorientador: Vilma Mayumi Tachibana / Banca: Luciana de Resende Londe / Banca: Edilson Ferreira Flores / Resumo: O florescimento de cianobactérias em lagos e reservatórios é um problema em escala mundial, uma vez que pode degradar a qualidade da água, de modo a inviabilizar seu uso e consumo. Sendo assim, é imprescindível que haja meios para avaliar o nível de qualidade do corpo hídrico, de acordo com seu respectivo uso. A fluorescência dos pigmentos contidos nas cianobactérias é a única técnica disponível sensível o bastante para detectar cianobactérias em níveis naturais sem a necessidade de realização dos procedimentos de concentração e extração. O pigmento acessório ficocianina, presente apenas em cianobactérias, apresenta características específicas de absorção e espalhamento da radiação, tornando-se um indicador desse grupo fitoplanctônico. A presente pesquisa buscou realizar a inferência espacial das cianobactérias em uma área de estudos localizada no reservatório de Nova Avanhandava-SP, a partir de fluorometria de campo do pigmento fitoplanctônico ficocianina. Para espacializar a distribuição das algas azuis em toda a área de estudo foram utilizados diferentes métodos de interpolação: Média Simples, Vizinho Mais Próximo, Média Ponderada e Krigagem Ordinária. Para validar os processos de inferência espacial foi utilizado o Erro Médio Quadrático (EMQ) e para analisar a classificação temática foi usado o Índice de Exatidão Global (IEG)... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Cyanobacterial blooms in lakes and reservoirs are becoming a problem on a worldwide scale, since it can degrade water quality in order to frustrate their use and consumption. It is essential to have means to assess the quality level of the water body, according to its uses. The accessory pigment phycocyanin is present only in cyanobacteria and has specifics characteristics of absorption and scattering of radiation light, making it a good indicator of this group of phytoplankton. The fluorescence of the pigments contained in cyanobacteria is the only technique available sensitive enough to detect cyanobacteria at natural levels without the need of carrying out the procedures of extraction and concentration. In this context, this research aims to make the inference of the special distribution of cyanobacteria in a study area in Nova Avanhandava reservoir, from field fluorometry of the pigment phycocyanin. To infer the spatial distribution of algae throughout the study area, it was used different interpolation methods: Simple Average, Nearest Neighbor, Weighted Average and Ordinary Kriging. Mean Square Error (MSE) was used to validate the spatial inference and the Index of Global Accuracy (IGA) to analyze thematic classification... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre