El desarrollo de sistemas que faciliten la gestión de conocimiento es un elemento estratégico para las organizaciones en la actualidad. La necesidad de encontrar soluciones para obtener el conocimiento necesario para construir este tipo de sistemas ha sido la motivación primordial para esta tesis doctoral. La solución propuesta se basa en la mejora de los procesos de integración del conocimiento explicito disponible. Con ello, el desarrollo de sistemas para la gestión de conocimiento seria más eficiente. Dicho objetivo se ha logrado a través de las siguientes actividades: Definición y formalización de un entorno para la integración de ontologias Diseño e implementación de una aplicación software para el desarrollo cooperativo de ontologias Validación de la metodologia de construcción de ontologias Evaluación de la calidad de las ontologias obtenidas a través de los procesos de integración Evaluación de la utilidad de los procesos de integración / The development of knowledge management systems is currently an strategical organizational issue. The main aim of this thesis was the need for solutions to acquire the knowledge needed to build them. The solution here proposed is based on the enhancement of the integration processes of explicit knowledge. This would make more efficient the development of knowledge management systems. This objective has been achieved through the following activities: Definition and formalization of a framework for integrating ontologies Design and implementation of a software tool for the cooperative development of ontologies Validation of the ontology building methodology Evaluation of the quality of the ontologies built through integration processes Evaluation of the usefulness of integration processes

Los conceptos de confianza y reputación determinan un campo de investigación relevante para varias disciplinas científicas. Desde el punto de vista de las Ciencias de la Computación, una gran parte de los esfuerzos en esta dirección se ha dedicado a la definición de mecanismos de control adaptativos de las comunidades virtuales tomando como referencia las relaciones que se presentan en las sociedades humanas. El hecho de tener en cuenta elementos asociados a la confianza y la reputación contrarresta el elevado grado de incertidumbre bajo el cual los individuos toman sus decisiones. Así, un modelo de confianza y reputación hace frente a la incertidumbre asociada a las decisiones que toman las partes "inteligentes" de varios tipos de sistemas. En este sentido, resulta importante proporcionar algunos mecanismos de estimación de los valores de confianza y reputación que permitan ofrecer recomendaciones valiosas aun cuando no se disponga de la información suficie nte para hacerlo. También destaca la necesidad de adopción de algún modelo conceptual común y eficaz para la representación de los elementos dependientes del dominio de aplicación.Esta tesis está dedicada a la definición y estudio de un modelo de confianza y reputación que, adoptando un marco de representación ontológica para la definición de los elementos dependientes del dominio de aplicación, utiliza criterios de similitud para estimar el desempeño de las partes del sistema cuando la información relacionada se presenta incompleta. Se estudia el comportamiento del modelo para diferentes alternativas de definición de algunos de sus elementos, y frente a diferentes situaciones experimentales, determinadas por las variaciones del desempeño de los elementos del sistema. / . The concepts of trust and reputation determine an important research field for several scientific disciplines. From the point of view of Computer Sciences, a large amount of efforts in this direction has been devoted to the definition of adaptive control mechanisms for virtual communities based on the relationships that take place in human societies. Taking into account some elements associated with trust and reputation, the high degree of uncertainty, under which individuals make decisions, is reduced. Thus, a trust and reputation model could help to deal with the uncertainty associated with the decisions of "smart" parties, in some types of systems.This way, it is important to provide some mechanism to estimate the trust and reputation values in order to give valuable recommendations, even if there are no sufficient information to do so. It also stands out the necessity to adopt a common and effective conceptual model for the representation of the application doma in elements.This thesis is devoted to the definition and study of a trust and reputation model, based on a common ontological framework for the definition of domain-dependent elements, using similarity criteria for estimating the performance of parts of the system when related information is incomplete. Also it analyzes the behavior of the model to different alternatives for the definition of some of its elements, and in front of different experimental situations, determined by variations in the performance of the system elements.

The proposal presented in this thesis is to provide designers of knowledge based supervisory systems of dynamic systems with a framework to facilitate their tasks avoiding interface problems among tools, data flow and management.The approach is thought to be useful to both control and process engineers in assisting their tasks. The use of AI technologies to diagnose and perform control loops and, of course, assist process supervisory tasks such as fault detection and diagnose, are in the scope of this work. Special effort has been put in integrationof tools for assisting expert supervisory systems design. With this aim the experience of Computer Aided Control Systems Design (CACSD) frameworkshave been analysed and used to design a Computer Aided Supervisory Systems (CASSD) framework. In this sense, some basic facilities are required to be available in this proposed framework:· / ion Tools, for signal processing,representation and analysis to obtain significative information.· To deal with process variables, measures or numerical estimations, and expert observations, with uncertainty and imprecision.· Expert knowledge representation at different levels by using a rule-based system or simple qualitative relations.· Modularity and encapsulation of data and knowledge would be useful for structuring information.· Graphical user interface to manage all those facilities in the same environment as actual CACSD packages.Several tools from the AI domain have been added as Simulink ToolBoxes to deal with abstracted information, qualitative relationship and rule-based ES. Simple and intuitive qualitative relationship can be implemented by means of ablock-based qualitative representation language called ALCMEN. An ES shell, called CEES, has also been embedded into MATLAB/Simulink as a block toallow modularisation and partition of large expert KBs. Finally, the numeric to qualitative interfaces is performed by a set of algorithms, called abstraction tools, encapsulated also in Simulink blocks. The functionality of the wholeframework is able due to the use of object oriented approach in the development and implementation of those tools.In this thesis an attempt is undertaken to make steps towards integration of tools for expert supervision, including once for qualitative and symbolic data representation and management and symbolic knowledge processing. The main research objectives of this work include the following points :1. Incorporation of object-variables into classical numerical data processing system. The aim is to allow structural qualitative and symbolic knowledge representation. Complex information is encapsulated in a single source/sink structure, called object-variable, providing methods for knowledge access and processing.2. Implementation of selected particular tools for qualitative and symbolic knowledge representation and interfacing. Higher abstract level information processing based on the introduced object-variables.3. Embedding an object oriented rule-based expert system into a classical CACSD framework in order to provide high level knowledge processing facilities based on the domain of expert knowledge, heuristics, and logic.The object approach forces engineers to structure knowledge becoming highly locatable, modular and encapsulated. This features are very important to getexpert supervisory system design closer to process. The objective is to approach design tools to process engineers avoiding extra-time in learning application functionality and interfacing process variables and design tools. Thus, objects are used in the process variables descriptions as sources of information, encapsulating tools to provide significant (qualitative or numerical) information. Object oriented features will permit to divide large KBs into smaller ones to deal with complex systems adopting distributed solutions. Consequently, ES becomes more specialised, maintainable, and easier to validate.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-10-05Bitstream added on 2014-06-13T18:40:59Z : No. of bitstreams: 1 moretti_jf_dr_ilha.pdf: 2346139 bytes, checksum: 4b4bfcffd24744e4627ebd26e46f3196 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O concreto é o material estrutural mais utilizado na construção civil. Há mais de um século e meio ele vem sendo estudado e aperfeiçoado. É confeccionado utilizando-se de matérias primas regionais, com características técnicas diferentes de outras regiões. O cimento também se apresenta com diversas formulações. Quantificar adequadamente esses materiais é o objetivo do estudo da dosagem do concreto, de tal modo a se obter um concreto que atenda às necessidades estruturais exigidas. Sendo a principal delas a resistência à compressão. A dosagem do concreto é uma prática essencialmente laboratorial quando se pensa em resultados aceitáveis. Através de experimentos são idealizados ábacos e diagramas que podem fornecer a resistência do concreto endurecido com diversas combinações de matérias primas utilizadas. Não há uma formulação matemática abrangente e bem definida para um processo generalizado de dosagem. A complexidade aumenta quando se adicionam outros componentes a mais no concreto simples e tradicional. Obter a relação entre eles é um trabalho contínuo. As redes neurais vêm sendo utilizadas na solução de problemas da engenharia civil, com ênfase na aplicação da técnica da retropropagação. Ela realiza satisfatoriamente as iterações entre as diversas variáveis, num processo de treinamento e aprendizagem, e tem sido capaz de generalizar soluções aceitáveis. Nesta pesquisa de doutorado é utilizada uma rede neural feedfoward com algoritmo retropropagação para prever a resistência e o módulo de elasticidade do concreto. Os dados de entrada são quantidades de materiais utilizadas para confeccionar 1 m3 de concreto adensado, de forma semelhante a dosagem por diagramas. Será aplicada na interpretação de diagramas de dosagem. Tais diagramas são amplamente utilizados por empresas na confecção de concretos,... / Concrete is the most widely used structural material in construction, for more than a century and a half it has been studied and improved. It's prepared using regional raw materials with different technical characteristics of other regions. The cement also performs with various formulations. Adequately quantify these materials is the goal of the study of the concrete mixtures proportion, to obtain a concrete that meets the structural needs required. The main one being the compressive strength. The strength of concrete is essentially a practice laboratory when one considers acceptable results. Through experiments are idealized abacus and diagrams that can provide the strength of hardened concrete with various combinations of raw materials used. There is no mathematical formulation of comprehensive and well defined for a generalized process of mixes. The complexity increases when other components is added in the most simple and traditional concrete. Obtain the relationship between them is a work in progress. Neural networks have been used in solving engineering problems, with emphasis on applying the technique of backpropagation. It performs satisfactorily iterations between the different variables in a process of training and learning, and has been able to generalize acceptable solutions. In this work is used a feedforward neural network with backpropagation algorithm to predict the compressive strength and modulus of elasticity of the concrete. The input data are quantities of materials used to fabricate 1,0 m3 of concrete hardened, similar dosing for diagrams and abacus. Such diagrams are widely used by companies in the manufacturing of concrete, yielding good precision in the final results. They are produced on the vast experience with the same materials and are highly regional representative to provide subsidies for training neural networks. This... (Complete abstract click electronic access below)

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T01:16:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T18:09:51Z : No. of bitstreams: 1 173796.pdf: 10868870 bytes, checksum: 2b0b1cacfe6d30a487520d28882a1c1f (MD5) / Este trabalho é relativo ao desenvolvimento de um sistema aplicado a processos de coleta de dados em caráter diacrônico. Três estruturas de reflexão aplicada foram consideradas: o processo de pesquisa através de questionários; desenvolvimento em ambiente distribuído; utilização de Agentes, Raciocínio Baseado em Caso e Multicritério Difuso, gerando Um Modelo Baseado em Agentes Para o Processo de Coleta de Dados Via Web. Para se alcançar tais propósitos, parte-se de uma crítica aos modelos tradicionalmente aplicados em processos de desenvolvimento de pesquisas quantitativas e qualitativas realizadas com aplicação de questionários por pesquisadores de campo bem como por meio de redes interligadas internet. A construção da variável tempo é determinante neste trabalho. Ao invés de considerá-lo em perspectiva sincrônica, apresentamos aplicabilidade da pesquisa em sentido diacrônico com total habilitação do pesquisador sobre o intervalo de tempo e o prolongamento do período de coleta de dados. Desta forma, durante a aplicação da pesquisa o pesquisador dispõe de instrumentos de medidas como a confiabilidade, fidedignidade e a validade. Uma das vantagens apresentadas é a capacidade de autogerenciamento e dimensionamento dos processos de coleta de dados, com racionalização do tempo e diminuição de custos por parte de empresas que buscam a projeção de serviços e produtos no mercado.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-18T04:28:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T00:45:10Z : No. of bitstreams: 1 182793.pdf: 11520486 bytes, checksum: 45abbbd434b7b3f79ac6a2bb317b17ba (MD5) / Este trabalho descreve a construção de sistemas baseados em conhecimento aplicados ao apoio a diagnóstico clínico utilizando sistemas especialistas probabilísticos. Desenvolveu-se um protótipo para apoio ao cálculo da dieta enteral, uma das formas de tratamento da desnutrição energético protéica infantil, que é uma das carências nutricionais de maior importância no país. Este sistema, denominado SANEP (Sistema de Apoio a Nutrição Enteral Pediátrica), é capaz de indicar e calcular a dieta enteral para crianças desnutridas até 2 anos de idade. A base de conhecimento do SANEP foi construída utilizando redes bayesianas, por meio da shell Netica, realizando o raciocínio inferencial por meio do Teorema de Bayes. Serão usuários do sistema médicos, nutricionistas e demais profissionais de um equipe de suporte nutricional, desta forma o SANEP foi desenvolvido no ambiente Delphi 5, que oferece uma interface agradável, e integrando-se a base de conhecimento através das DLL's da shell Netica. A avaliação qualitativa realizada junto a médicos pediatras, especialistas do domínio de conhecimento, verificou-se que o SANEP é de fácil utilização, apresentando resultados satisfatórios às diversas consultas realizadas. A avaliação quantitativa foi realizada gerando ruídos nas probabilidades condicionais da rede bayesiana, concluindo-se que esta permaneceu robusta para aumentos em até 40% nos menores valores de probabilidade. Com a implantação em maternidades e ambulatórios tem-se a possibilidade de utilização prática do SANEP, com a diminuição do tempo dispendido no cálculo manual da nutrição enteral, disponibilizando para os profissionais da equipe nutricional a oportunidade de preocupar-se mais com a fisiopatologia das doenças, com o diagnóstico e o atendimento da criança.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-18T04:37:24Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / O mercado consumidor mudou muito nas últimas décadas. Atualmente, as empresas têm que lidar com um consumidor extremamente exigente. Para se manter no mercado, elas precisam desenvolver, em um curto período de tempo, produtos altamente personalizados e especializados, com custos reduzidos. Neste sentido, o monitoramento do processo de fabricação é de fundamental importância para otimizar a produção, em termos de custo e tempo, e melhorar a qualidade do produto final. Através deste monitoramento, pode-se evitar que um produto defeituoso seja fabricado e chegue ao consumidor. Esta dissertação aborda o desenvolvimento de um sistema de visão para a medição do desgaste de flanco de ferramentas de corte. Este documento inicia descrevendo o problema do desgaste de flanco e as tecnologias existentes para o monitoramento do processo de fabricação. Em seguida, apresentam-se todas as fases do desenvolvimento deste sistema de visão, desde o projeto óptico até a implementação do software. Por fim, é apresentado, detalhadamente, o sistema de medição desenvolvido, concluindo com uma avaliação do projeto e um conjunto de sugestões para futuros trabalhos.

Com o crescimento das empresas que fazem uso das tecnologias de bancos de dados, os administradores destes bancos de dados criam novos esquemas a cada instante, e na maioria dos casos não existe uma normalização ou procedimentos formais para que tal tarefa seja desempenhada de forma homogênea, resultando assim em bases de dados incompatíveis, o que dificulta a troca de dados entre as mesmas. Quando os Sistemas de Bancos de Dados (SBD) são projetados e implementados independentemente, é normal que existam incompatibilidades entre os dados de diferentes SBD. Como principais conflitos existentes nos esquemas de SBD, podem ser citados problemas relacionados aos nomes dos atributos, armazenamento em diferentes unidades de medida, diferentes níveis de detalhes, atributos diferentes com mesmo nome ou atributos iguais com nomes diferentes, tipos de dado diferentes, tamanho, precisão, etc. Estes problemas comprometem a qualidade da informação e geram maiores custos em relação à manutenção dos dados. Estes problemas são conseqüências de atributos especificados de forma redundante. Estes fatos têm provocado grande interesse em descobrir conhecimento em banco de dados para identificar informações semanticamente equivalentes armazenadas nos esquemas. O processo capaz de descobrir este conhecimento em banco de dados denomina-se DCDB (Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados). As ferramentas disponíveis para a execução das tarefas de DCDB são genéricas e derivadas de outras áreas do conhecimento, em especial, da estatística e inteligência artificial. As redes neurais artificiais (RNA) têm sido utilizadas em sistemas cujo propósito é a identificação de padrões, antes desconhecidos. Estas redes podem aprender similaridades entre os dados, diretamente de suas instâncias, sem conhecimento a priori. Uma RNA que tem sido usada com êxito para identificar equivalência semântica é o Mapa Auto-Organizável (SOM). Esta pesquisa objetiva descobrir, de modo semi-automatizado, equivalência semântica entre atributos de bases de dados, contribuindo para o gerenciamento e integração das mesmas. O resultado da pesquisa gerou uma sistemática para o processo de descoberta e uma ferramenta que a implementa. / With the increasing number of companies using database technologies, the database’s administrators create new schemes at every moment, and in most cases there are no normalization or formal procedures to do this task in a homogeneous form, it results in incompatible databases, that difficult data exchange. When the Database Systems (DBS) are projected and implemented independently, it is normal that data incompatibilities among different DBS. Problems related to the names of the attributes, storage in different measurement units, different levels of detail, different attributes with the same name or equal attributes with different names, different type of data, size, precision, etc, can be cited as main conflicts existing in the DBS schemes. These problems compromise the quality information and generate higher costs regarding the data maintenance. These problems arise as the consequence of redundant attributes’ specification. These facts have caused great interest in discovering knowledge in database to identify information semantically equivalent stored in schemes. The process capable to discover this knowledge in database is called KDD (Knowledge Discovery in Database). The available tools to do KDD tasks are generic and derived from other areas of knowledge, in special, statistics and artificial intelligence. The artificial neural networks (ANN) have been used in systems which aim is the identification of previously unknown patterns. These networks can learn similarities among the data directly from instances, without a priori knowledge. An ANN that has been used with success to identify semantic equivalence is the Self-Organizing Map (SOM). This research aims to discover, in a semi-automatic way, semantic equivalence on database attributes, contributing for the management and integration of these databases. This work resulted in a systematic for the discovery process and a tool that implements it.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Progarama de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-24T07:20:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 266776.pdf: 1780748 bytes, checksum: eb4eef9e7377bc5bc3d3c3ab55c7de1f (MD5) / O Gerenciamento de Ativos é considerado uma atividade estratégica no âmbito das empresas de energia elétrica, merecendo a atenção de pesquisadores e profissionais do setor elétrico, que têm por objetivo propor metodologias que substituam a prática tradicional que considera apenas a minimização de custos e a maximização da confiabilidade na definição de políticas de compra, operação, manutenção e substituição de equipamentos e que, em alguns casos, se baseia apenas na experiência e no conhecimento dos profissionais das áreas envolvidas no processo, sem nenhum caráter científico. Apresenta-se neste trabalho, uma metodologia para o tratamento do problema de Gerenciamento de Ativos, concebida sobre as bases da teoria do Apoio à Decisão Multicritério e da técnica de Sistemas Especialistas Fuzzy e que considera os valores e objetivos de cada indivíduo participante do processo de tomada de decisão. Para a aplicação dessa metodologia utiliza-se um modelo computacional modularizado, a partir de uma abordagem multicritério, do conhecimento especializado e do tratamento matemático da incerteza, buscando estruturar o problema e fornecer aos indivíduos responsáveis pelo gerenciamento do ciclo de vida de equipamentos nas empresas do setor elétrico, informações referentes aos efeitos de ações alternativas de manutenção sobre aspectos técnicos, econômicos e ambientais e sobre o cumprimento da missão da empresa, subsidiando a tomada de decisão.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Contribuye con un diagnóstico de cáncer de mama más efectivo, construyendo una herramienta de apoyo al diagnóstico médico, que permita un análisis más eficiente de las mamografías, aportando a disminuir el índice de error en el diagnóstico de cáncer de mama. Esta herramienta utiliza la técnica de máquina de soporte vectorial multinivel por ser la que mejor desempeño tiene según el análisis de diversos estudios que se ha realizado, superando a las clásicas técnicas estadísticas, técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos. De esta investigación se concluye que entre las técnicas de análisis de imágenes, las técnicas que tienen un mejor desempeño son las máquinas de aprendizaje híbrido, que son resultado de mezclar técnicas clásicas propias de la inteligencia artificial generando de esta manera nuevas técnicas que tienen en algunos casos mejor desempeño. / Trabajo de suficiencia profesional