Made available in DSpace on 2014-06-11T19:34:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-07-26Bitstream added on 2014-06-13T19:44:42Z : No. of bitstreams: 1 chaves_le_dr_guara.pdf: 1947123 bytes, checksum: ee8c45d5619f8378be62c209cfe77f98 (MD5) / O presente estudo teve por objetivo verificar a associação entre a exposição aos poluentes do ar e o número de internações hospitalares por asma e pneumonia. Para a verificação foi proposto desenvolver e validar modelos fuzzy (Mamdani) e neuro-fuzzy (Sugeno) e comparar qual dos modelos apresenta uma melhor eficácia para a predição de internações. A metodologia utilizada foi dividida em três módulos: limpeza e elaboração de dados, elaboração do modelo fuzzy (Mamdani) e elaboração do modelo neuro-fuzzy (Sugeno). Foram coletados dados reais de internações do DATASUS, os quais foram utilizados como saída do modelo. Os dados de entradas foram os poluentes do ar material particulado (MP10), dióxido de enxofre (SO2), ozônio (O3) e a temperatura aparente (Tap). As saídas geradas pelos modelos foram comparadas e correlacionadas com os dados reais de internações através do Coeficiente de Correlação de Pearson. Para o estudo o nível de significância estatístico adotado foi α = 5%. A acurácia dos modelos foi realizada utilizando a Curva ROC. Neste estudo foi possível desenvolver e validar os modelos. O modelo neuro-fuzzy apresentou melhor correlação do que o modelo fuzzy; porém a acurácia foi melhor para o modelo fuzzy / This study aimed at investigating the association between exposure to air pollutants and the number of hospital admissions for asthma and pneumonia. For such verification it was proposed to develop and validate the Mamdani fuzzy and neuro-fuzzy (Sugeno) models and compare which of the two provides better efficacy in predicting hospitalization. The methodology was divided into three modules: data cleaning and preparation, elaboration of the fuzzy model (Mamdani) and elaboration of the neuro-fuzzy model (Sugeno). Data were collected from DATASUS actual admissions, which were used as the models output. The input data were air pollutants particulate matter (PM10), sulfur dioxide (SO2), ozone (O3) and the apparent temperature (Tap). The outputs generated by the models were compared and correlated with the actual data of admissions through the Pearson Correlation Coefficient. In this study the level of statistical significance adopted was α = 5%. The accuracy of the models was performed using the ROC curve. In this study it was possible to develop and validate the models. The neuro-fuzzy model showed better correlation than the fuzzy model, but the accuracy was better for the fuzzy model

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.

[pt] Esta tese visa o desenvolvimento de um ambiente integrado para o controle da geração e representação de histórias interativas dinâmicas. A geração é realizada por um processo de simulação, resultando em um conjunto de operações parcialmente ordenado que define o enredo da história. Esta história deve então ser representada graficamente por meio de um motor gráfico. Estão sendo utilizadas técnicas cinematográficas para capturar a essência das cenas, compostas por um ambiente virtual 3D, que possuem personagens e objetos. Para o desenrolar da história, os personagens, implementados como agentes reativos, interagem entre si em um ambiente multiagente e com a cena. Cada agente encapsula recursos que os permitem fazer a representação gráfica dos eventos típicos das histórias. A arquitetura como um todo é projetada para servir como meio de geração de conteúdo para a TV interativa. / [en] This thesis aims at the development of an integrated tool for managing both the generation and representation of dynamic interactive stories (storytelling). The story generation is accomplished by a simulation process resulting in a set of partially ordered operations that define the plot of the story. This story should then be graphically represented by means of a 3D engine. It has been used cinematographic techniques to capture the essence of the scenes, which are composed by a virtual 3D environment, including characters and objects. Characters, implemented as reactive agents, interact among each other in a multi-agent system and with the scene to accomplish the plot of the narrative. Each agent encapsulates resources that allow them to graphically represent typical events of stories. The overall architecture is designed as a source for Interactive TV content.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005-10-31Bitstream added on 2014-06-13T20:28:45Z : No. of bitstreams: 1 sabo_la_me_prud.pdf: 1272505 bytes, checksum: 420b25b538037de137a6798e23e7d7fc (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Experimento baseado na aplicação de uma rede neural artificial para a classificação da cobertura do solo urbano de Presidente Prudente, SP, e na análise da incerteza na representação das classes temáticas mapeadas. A ambigüidade que caracteriza essas classes foi analisada através da distribuição espacial da probabilidade por classe, da incerteza por classe e da entropia, as quais foram posteriormente representadas em imagens em tons de cinza e mapas temáticos. Os resultados mostraram que o objetivo de discriminar as variações na cobertura do solo urbano através da aplicação de uma rede neural artificial na classificação foi atingido e, a partir das representações geradas, foi possível visualizar a variação espacial da incerteza na atribuição das classes de cobertura do solo urbano ao pixel. Além disso, foi possível verificar que a classe caracterizada por um padrão definido como intermediário, quanto à impermeabilidade do solo urbano, foi aquela que apresentou maior grau de ambigüidade e, portanto, maior mistura em relação às demais. A realização do experimento confirmou a expectativa inicial quanto ao potencial da rede neural artificial em discriminar classes de cobertura do solo urbano, caracterizadas pelo alto grau de mistura que apresentam, e representar espacialmente a incerteza associada a cada classe, desde que a aplicação de interesse seja cuidadosamente modelada. / This experiment aims the classification of the urban land cover of Presidente Prudente city and the analysis of the uncertainty in the representation of the mapped thematic classes. The ambiguity that characterizes those classes was analyzed through of the spatial distribution of the probability by class, of the uncertainty for class and of the entropy, wich were represented in gray levels images and thematic maps. The results showed that the aim of discriminating the variations in the urban land cover through the application of an ANN in the classification was reached. It was also possible to visualize the spatial variation of the uncertainty in the attribution of classes of urban land cover and from the generated representations. The class characterized by a pattern that define an intermediary level, related to the impermeability of the urban soil, showed larger ambiguity degree and, therefore, larger mixture. The experiment confirmed that the ANN can discriminate classes of urban land cover with high level of mixture and represent spatially the uncertainty associated with each class, since the application of interesting be modeled carefully.

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.

Orientador: Leonardo de Souza Mendes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-10T16:36:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mattos_EklerPaulinode_M.pdf: 2049372 bytes, checksum: d292b2d52c2a0c0bf5326e8f7e533665 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O Sistema Tutor Inteligente (STI) pertence a uma categoria de sistemas de natureza educacional, utilizado como ferramenta de suporte ao ensino-aprendizagem. Possui uma estrutura modular que tem por finalidade auxiliar o aprendiz na realização de atividades educacionais, bem como a capacidade de adaptar-se de acordo com as necessidades de um aprendiz, o que faz do STI uma arquitetura interessante na construção de softwares educacionais. O trabalho proposto tem por objetivo utilizar a arquitetura de STI, aplicada à área de sistemas de e-Gov como proposta de solução de problemas de natureza distribuída. Como estudo de caso, foi escolhida a área Gestão de Materiais e Medicamentos, justamente por apresentar problema pertinente à distribuição de materiais e medicamentos, nas unidades básicas de saúde (UBS). Cada STI funciona como representante de uma UBS, que tem por função realizar o papel de um agente gestor de estoque (Agente Gestor Tutor - AGT), cargo pouco comum na rede municipal de saúde, auxiliando o administrador de cada setor (visto como o aprendiz) a realizar tarefas complexas de gestão de materiais e medicamentos. Foi realizada uma série de simulações usando o protótipo desenvolvido para testar a sua viabilidade de aplicação com relação ao tratamento do estoque distribuído de uma arquitetura de rede municipal de saúde / Abstract: The Intelligent Tutor Systems (ITS) belong to a category of educational nature systems, used as a tool to support the teaching and learning. It has a modular structure, which aim to help the apprentice in the execution of educational activities, as well as in adapting itself according to the apprentice¿s necessities, what makes the ITS, an interesting architecture in the construction of educational softwares. The proposed work aim to use the ITS architecture in the management of materials, as a solution for the problem of medicine distribution in the health basic units (HBU). Each ITS works as a HBU representative, whose function is to play the role of a managing agent of supply (Tutorial Managing Agent - TMA), a post job not so common in the municipal health¿s network. The TMA assists the administrator of each sector (seen as the apprentice) in executing complex tasks of management of materials and medicines.In this way, many simulations were carried out, using the developed prototype to test its feasibility of application, in relation to the management of the distributed materials of architecture of a municipal health¿s network / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Luis Geraldo Pedroso Meloni / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T22:52:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Melo_LeonimerFlaviode_M.pdf: 2408604 bytes, checksum: 05be2117634955c54320061f3c84f051 (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientadores : Ivan Luiz Marques Ricarte / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:22:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Coelho_AndreLuisVasconcelos_D.pdf: 18304635 bytes, checksum: fac853d8233955f9d02c12608c41455d (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Este tratado é de caráter essencialmente empírico e apresenta um estudo sistemático e abrangente em tomo da aplicação de técnicas de Computação Evolutiva para a resolução adaptativa de problemas não-triviais relacionados à disciplina de engenharia de sistemas inteligentes modulares. Os vários experimentos conduzidos e reportados tiveram como motivação maior a avaliação das potencialidades exibidas por algoritmos evolutivos mais rebuscados, inspirados em modelos artificiais de simbiose e hibridismo, tendo como referencial um leque de questões/requisitos pertinentes a sistemas modulares levantados pelo autor. Os domínios-alvo de pesquisa investigados compreendem o desenho customizado de arquiteturas de redes neurais heterogêneas; o projeto automático e hierárquico de ensembles heterogêneas de redes neurais feedforward; a seleção adaptativa de instâncias de máquinas de vetores-suporte para a composição de ensembles de SVMs; a configuração plena de arquiteturas de misturas de especialistas; e a organização emergente de times de agentes autônomos. Outros projetos correlatos ao tema são também brevemente descritos / Abstract: This treaty is of an essentially empirical nature and presents a systematic and encompassing study about the application of Evolutionary Computation techniques towards the adaptive solving of non-trivial problems under the discipline of modular intelligent systems engineering. The series of experiments conducted and reported along the text had as main stimulus the assessment of the potentials behind some advanced evolutionary algorithms, inspired from artificial models of symbiosis and hybridism, with regard to an array of issuesjrequirements pertaining to modular systems raised by the author. The target domains of investigation include the tailored design of heterogeneous neural network architectures; the automatic and hierarchical development of heterogeneous ensembles of feedforward neural networks; the adaptive selection of support vector machine instances for setting up ensembles of SVMs; the entire configuration of mixture of experts architectures; ando the emergent organization of teams made up of autonomous agents. Other correlated projects under the same research umbrella are also succinctly touched upon / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Propone un método para generar modelos de clasificación de riesgo de crédito de acuerdo a la metodología de rating de crédito. La implementación de esta metodología requiere construir dos grandes bloques de análisis: (1) la construcción de un modelo de puntuaciones, y (2) la construcción de un modelo de agrupación de clases de riesgo. Para construir el modelo de rating, este trabajo propone el uso de dos técnicas de la inteligencia artificial: (1) el uso de algoritmos genéticos para determinar el modelo de puntuaciones óptimo, y (2) el uso de clustering jerárquico aglomerativo para la segmentación de los grupos de riesgo. Los resultados de la experimentación mostraron que la presente propuesta obtiene un buen indicador de poder de predicción (58.9%). Además, se comparó este modelo con el modelo de regresión logística (un conocido método de estimación estadística), teniendo la propuesta actual un mejor desempeño que el modelo logístico. Se concluye que las técnicas de inteligencia artificial usadas en este trabajo muestran un buen resultado para generar un modelo de rating, y tienen como ventaja la fácil interpretación de sus resultados por un experto humano. / Tesis

La tecnología es un factor esencial pues transforma, influye y brinda grandes beneficios a la humanidad; dentro de ella destaca la inteligencia artificial, la cual en los últimos años ha sido de gran ayuda para diferentes rubros. Uno de ellos es el sector hotelero, el cual ha ido implementando en sus servicios la inteligencia artificial según las exigencias del mercado. La presente investigación se centra en determinar las consecuencias de la inteligencia artificial en el sector hotelero. Se analizará las consecuencias positivas y negativas de dicha tecnología y cómo se está implementando en la industria hotelera actualmente. El presente estudio se sustenta en la revisión de literatura de revistas científicas y tesis de grado. Asimismo, se utiliza el enfoque metodológico integrador, el cual sintetiza y examina la literatura encontrada sobre el tema a investigar para encontrar nuevas definiciones y perspectivas. Se obtuvo como hallazgo que el uso de la inteligencia artificial beneficia al sector hotelero de diferentes maneras, por ejemplo, automatizando servicios, reduciendo los tiempos y costos, entre otros. Asimismo, la mayoría de estudios se concentran en consecuencias positivas. En conclusión, la inteligencia artificial es de beneficio para el sector hotelero, ya que disminuye tiempos, reduce costos, y ayuda a obtener información valiosa para la toma de decisiones. / Technology is an essential factor because it transforms, influences, and provides great benefits to humanity; inside it, artificial intelligence stands out, which has been of great help to different areas in recent years. One of them is the hotel sector, which has been implementing artificial intelligence in its services according to market demands. This research work is focused on determining the consequences of artificial intelligence in the hotel sector. It will analyze this technology’s positive and negative aspects and how it is currently being implemented in the hotel industry. This study is based on the literature review of scientific journals and theses. Furthermore, this research uses the integrative methodological approach, which synthesizes and examines the literature to find new definitions and perspectives. In conclusion, the use of artificial intelligence benefits the hotel sector in different ways, for example, automating services, reducing time and costs, among others. In conclusion, artificial intelligence is beneficial for the hotel sector, since it reduces time, reduces costs, and helps to obtain valuable information for decision-making. / Trabajo de investigación