Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-09-12T19:09:12Z No. of bitstreams: 1 JOÃO NAILSON DE CASTRO SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2017.pdf: 6066847 bytes, checksum: 06d6d215ba35522ddc64fb5c435d43f4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-12T19:09:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOÃO NAILSON DE CASTRO SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2017.pdf: 6066847 bytes, checksum: 06d6d215ba35522ddc64fb5c435d43f4 (MD5) Previous issue date: 2017-08-25 / Capes / A Caatinga é um bioma único que só ocorre na região do Semiárido do Brasil (SAB). Este bioma se diferencia principalmente pela capacidade de desenvolver mecanismos de adaptação aos baixos índices pluviométricos da região, além de apresentar alta resiliência nesse ambiente de elevada pressão antrópica. Tendo em vista que a cobertura vegetal exerce um papel muito importante no equilíbrio ambiental, as técnicas de sensoriamento remoto têm sido muito utilizadas para extrair informações biofísicas da vegetação. Este trabalho, teve como objetivo estabelecer uma metodologia que incorpore a capacidade de caracterização temporal do índice de vegetação à técnica de classificação de imagens para melhorar a identificação das classes de cobertura da Terra na bacia do Rio Sucuru, no Cariri paraibano. Neste sentido, busca-se uma classificação de referência dos padrões de cobertura da terra a partir de imagens de SR, para um período específico, no qual, seja possível uma validação em campo. Além disso, é realizada uma avaliação de uma série temporal de um índice de vegetação para melhoria da classificação realizada. Nessa pesquisa foi adotado parte da metodologia proposta por Chaves et al. (2008), para classificar os padrões de cobertura do solo e uma série temporal de EVI, processadas com 88 imagens selecionadas dos sensores ETM+ e OLI/TIRS, da série Landsat, para o período entre outubro de 2014 a setembro de 2016. Os resultados evidenciaram que analisar a cobertura vegetal utilizando apenas um único momento não retrata fidedignamente os padrões de cobertura do solo, visto que nesse ambiente semiárido as respostas que a vegetação apresenta diante da presença ou ausência de chuva são muito rápidas. Nesse sentido, os resultados mostram que uma análise espaço-temporal, utilizando um índice de vegetação, pode estabelecer uma melhor distinção das categorias atribuídas em uma classificação de padrões de cobertura do solo, possibilitando uma melhor percepção do comportamento da vegetação para um período de 24 meses observado. / The Caatinga is a unique biome that only occurs in the semi-arid region of Brazil. This biome is distinguished, mainly, by the capacity to develop mechanisms of adaptation to the low rainfall rates of the region. Plus, it also has a high resilience level upon high anthropic pressure. Considering that land cover plays a very important role in environmental balance, remote sensing techniques have been widely used to extract biophysical information from vegetation. The objective of this work is to establish a methodology that incorporates a time series vegetation index characterization to the image classification technique for improving the land cover classification in the Sucuru River basin in Cariri, Paraíba. In this sense, a Land Cover classification is acquired from SR images, for a specific data. For this data, there is a ground truth validation. In addition, an evaluation of a vegetation index time series is performed to improve the classification. In this research was adopted part of the methodology proposed by Chaves et al. (2008), to classify land cover patterns and a time series of EVI, processed with 88 images selected from the ETM + and OLI / TIRS sensors of the Landsat series for the period between October 2014 to September 2016. The results evidence that analyzing the land cover for a single time stamp could not reliably portray the land cover patterns since we often have fast changes before and after a rainfall event in this semi-arid environment. In this sense, the results show that a spatiotemporal analysis, using a vegetation index, can establish a better distinction of the categories assigned to a classification of land cover patterns, allowing a better perception of vegetation behavior for a period of 24 Months observed.

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-07-10T22:11:27Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Victor Fernando Câmara Viana.pdf: 1694471 bytes, checksum: 050565bd1be14f202ceef0288ba8f603 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-10T22:11:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Victor Fernando Câmara Viana.pdf: 1694471 bytes, checksum: 050565bd1be14f202ceef0288ba8f603 (MD5) Previous issue date: 2017-02-21 / CAPES / O processo de classificação de projetos pode ser determinante para o sucesso de um ou vários projetos em uma organização. Este trabalho propõe a aplicação de um modelo de classificação de projetos no intuito de atribuir projetos a categorias predefinidas e ordenadas de acordo com a necessidade em priorizar determinadas ações, respeitando a categoria na qual os projetos foram alocados. A classificação dos projetos em diferentes categorias permite às empresas planejar com antecedência a disponibilidade dos recursos comuns entre dois ou mais projetos, além de mitigar custos provenientes de superalocações e atrasos nos cronogramas dos projetos. O modelo é composto por cinco etapas: a priori, é realizada uma elicitação dos elementos básicos para estruturar o modelo; sistemas de relação de preferências individuais (s.r.p.) são definidos a partir de um método multicritério não compensatório; o processo de agregação de preferências gera pelo menos um sistema de relações de preferências coletivo; o processo de exploração dos s.r.p. coletivos definem uma ou mais atribuições dos projetos; o processo de busca por consenso, juntamente com uma possível formação de grupos com similaridades, por fim, validam ou sugerem novas interações entre os decisores para o resultado encontrado. Dois estudos de caso foram realizados com uma amostra de seis e de vinte e dois projetos, ambos com três decisores cada, em uma empresa com atuação em todo território nacional no setor de gerenciamento de resíduos sólidos e em outro em uma empresa com atuação no ramo de energia. Os resultados gerados com o trabalho visam proporcionar o aprimoramento do processo de priorização de ações imediatas, possibilitando a redução de consequências negativas geradas com os atrasos na condução dos projetos, além disso, também possibilitam uma melhor organização dos projetos para atribuições futuras de acordo com o perfil de cada gestor ou gerente de projetos. / The process of project classification can be decisive for the success of one or several projects in an organization. This work proposes the application of a project classification model in order to assign projects to predefined and ordered categories according to the need for prioritize certain actions, respecting the category in which the projects were allocated. Classification of projects into different categories allows companies to plan in advance the availability of common resources between two or more projects, as well as mitigate costs from over-allocations and delays in project schedules. The model is composed of five steps: a priori, an elicitation of the basic elements to structure the model is performed; Individual preferences relational systems (p.r.s.) are defined from a non-compensatory multicriteria method; The process of aggregating preferences generates at least one collective system of preference relations; The process of p.r.s.’ exploration; Define one or more project assignments; The process of searching for consensus, together with a possible formation of groups with similarities, finally, validate or suggest new interactions between decision makers for the result found. Two case studies were carried out with a sample of six and twenty-two projects, both with three decision-makers each, in a company that operates throughout the national territory in the solid waste management sector and in another in a company operating in the field power. The results generated with the work aim to provide the improvement of the process of prioritization of immediate actions, enabling the reduction of negative consequences generated by the delays in the conduction of the projects, in addition, also allow a better organization for future project assignments according to the profile of each manager or project manager.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:12:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Texto.pdf: 670987 bytes, checksum: 264fe3069938dd9253b87d19da74b774 (MD5) Previous issue date: 2009-08-13 / Inorganic constituents found in cigarettes come from the tobacco plant, as it absorbs them from the soil, which can be contaminated by chemical fertilizers and environment factors. Inorganic constituents are necessary for many vital functions of human metabolism, but their lack or excess in human body can lead to biological disorder. Lead and cadmium are particularly toxic. While cobalt, cupper and nickel can be highly toxic if inhaled as carbon composites, and that is what happens as a person smokes. In this work, twenty cigarette brands, commonly available to consumers, were classified using chemometric methods, regarding the concentration of potentially toxic inorganic constituents, as Cd, Co, Cu, Pb and Ni. A method of acid digestion in microwave oven was used for opening the samples that was done in triplicate, using HNO3 65% and H2O2 35% as reagent. Flame Atomic Absorption Spectrometry (FAAS) was used as analytical technique for the five inorganic constituents determination in the cigarette brands, which results were expressed in μg g-1. Results points to Cu, Pb and Co, as the main elements in every sample. Ni is an element of intermediate content while Cd presents values under 0,6 μg g-1. PCA and HCA, Chemiometric Methods, were applied, after determination of these inorganic constituents in cigarette samples. PCA from original data in five spatial dimensions inside the three main component plane explains 83,25% of total variance, being verified the formation of four distinct classes. HCA presented the same groups formed by PCA. Therefore this research goal is to verify if popular cigarette brands are potentially toxic inorganic constituents source and to classify them as the concentration of these elements by Chemometric Methods / Os constituintes inorgânicos potencialmente tóxicos presente no cigarro são oriundos da própria planta do tabaco, que os absorve através do solo como conseqüência da utilização dos fertilizantes e fatores ambientais. Para muitas das funções vitais do metabolismo humano os constituintes inorgânicos são necessários, de modo que o excesso ou deficiência podem gerar desordem biológica no organismo. Os elementos chumbo e cádmio são particularmente tóxicos. No caso de cobalto, cobre e níquel, esses podem tornar-se altamente tóxicos se inalados como compostos de carbono, e, é o que ocorre durante o ato de fumar. Neste trabalho, vinte marcas de cigarros, popularmente consumidos no Brasil, foram classificadas de acordo com a concentração de Cd, Co, Cu, Pb e Ni. Para a abertura das amostras foi empregado o método de digestão ácida em forno de microondas. Todas as amostras foram abertas em triplicatas, utilizando como reagentes HNO3 65% e H2O2 35%. A técnica analítica usada para a determinação dos constituintes inorgânicos nas marcas de cigarros foi a Espectrometria de Absorção Atômica em Chama (FAAS), onde os resultados foram expressos em μg g-1. Conforme os resultados obtidos, Cu, Pb, Co, apresentaram teores mais significativos nas amostras analisadas. Ni é um elemento com conteúdo intermediário e o Cd apresenta valores inferiores a 0,6 μg g-1. Após a determinação desses constituintes inorgânicos nas amostras de cigarro, aplicou os Métodos Quimiométricos, Análises Componentes Principais (PCA) e Análise Hierárquica de Agrupamentos (HCA). A PCA, a partir dos dados originais em cinco dimensões espaciais dentro do plano das três primeiras componentes principais, explica 83,25% da variância total e foi verificada a formação de quatro classes distintas. A HCA apresentou os mesmos grupos obtidos na PCA. Portanto, este trabalho teve como finalidade verificar se os cigarros popularmente consumidos no Brasil são fontes de constituintes inorgânicos potencialmente tóxicos e classificá-los quanto a concetraçãos desses elementos pelos Métodos Quimiométricos

Submitted by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-05-04T17:50:41Z No. of bitstreams: 1 TESE Lucimário Gois de Oliveira Silva.pdf: 1773160 bytes, checksum: 544f69e8bf9e030500afed15f5669888 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-04T17:50:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE Lucimário Gois de Oliveira Silva.pdf: 1773160 bytes, checksum: 544f69e8bf9e030500afed15f5669888 (MD5) Previous issue date: 2016-12-21 / This paper contains the compendium of three articles on the representation of uncertainty. The two first ones deal with the classical theory of evidence or Dempster - Shafer theory. In these articles, the classification of conflict in the theory of evidence is approached, since bodies of evidence with high level of conflict lead to counterintuitive results when the Dempster Rule of Combination is used. In the first article, the conflict classification is made from class profiles by using the ELECTRE TRI method. In the second article, the classification is made from reference alternatives of each conflict class, the classification of conflict having been obtained through the outranking flow of the PROMETHEE method among the reference alternatives and the alternatives to be classified. In both articles, the parameters of the two methods are obtained by means of disaggregation approaches where the parameters are generated from alternatives pre-classified in conflict in the first article and reference alternatives in the second. Finally, the third article deals with the financial analysis in the development of a new product where a real options model is added by using dynamic programming, the modeling of uncertainty through FUZZY triangular numbers. Thus, in this model it is possible to consider the different types of uncertainty contained in the development of new products. / Este trabalho contém o compêndio de três artigos sobre representação da incerteza. Os dois primeiros artigos tratam sobre a clássica teoria da evidência ou teoria Dempster - Shafer. Nesses artigos, é abordada a classificação do conflito na teoria da evidência, uma vez que corpos de evidência com alto teor de conflito conduzem a resultados contra intuitivos quando a regra de Dempster é utilizada. No primeiro artigo, a classificação do conflito é feita a partir de perfis de classe, utilizando o método ELECTRE TRI. No segundo artigo, a classificação é feita a partir de alternativas referência de cada classe de conflito, sendo a classificação do conflito obtida por meio do fluxo de sobreclassificação do método PROMETHEE entre as alternativas de referência e as alternativas a serem classificadas. Em ambos os artigos, os parâmetros dos dois métodos são obtidos por meio de abordagens de desagregação onde os parâmetros são gerados a partir de alternativas pré-classificadas em conflito no primeiro artigo e alternativas referência no segundo artigo. Por último, o terceiro artigo trata da análise financeira no desenvolvimento de um novo produto onde é agregado um modelo de opções reais, que utiliza programação dinâmica, a modelagem da incerteza através de números triangulares FUZZY. Assim, nesse modelo é possível considerar os diferentes tipos de incerteza que estão contidos no desenvolvimento de novos produtos.

Submitted by DIEGO HENRIQUE EMYGDIO LÁZARO null (diegoemygdio@gmail.com) on 2016-06-27T15:28:11Z No. of bitstreams: 1 Aplicação de Máquinas de Vetores de Suporte na Identificação de Perfis de Alunos de acordo com Características da Teoria das Inteligências Múltiplas.pdf: 2758329 bytes, checksum: 02e2c2154153f7f78fdc32629f761d03 (MD5) / Rejected by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo a orientação abaixo: O arquivo submetido não contém o certificado de aprovação. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-06-27T17:22:37Z (GMT) / Submitted by DIEGO HENRIQUE EMYGDIO LÁZARO null (diegoemygdio@gmail.com) on 2016-06-27T20:26:31Z No. of bitstreams: 1 Aplicação de Máquinas de Vetores de Suporte na Identificação de Perfis de Alunos de acordo com as Características das Inteligências Múltiplas.pdf: 2980004 bytes, checksum: d8b55bde9f111d6df2e3cc9a8db5e8e9 (MD5) / Rejected by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo a orientação abaixo: O arquivo submetido está sem a ficha catalográfica. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-06-28T18:22:33Z (GMT) / Submitted by DIEGO HENRIQUE EMYGDIO LÁZARO null (diegoemygdio@gmail.com) on 2016-06-28T19:33:55Z No. of bitstreams: 1 Aplicação de Máquinas de Vetores de Suporte na Identificação de Perfis de Alunos de acordo com Características da Teoria das Inteligências Múltiplas.pdf: 2736602 bytes, checksum: 51b12df288fa6ceb2ba0e0a908303beb (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-06-28T19:59:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 lazaro_dhe_me_sjrp.pdf: 2736602 bytes, checksum: 51b12df288fa6ceb2ba0e0a908303beb (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T19:59:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lazaro_dhe_me_sjrp.pdf: 2736602 bytes, checksum: 51b12df288fa6ceb2ba0e0a908303beb (MD5) Previous issue date: 2016-05-31 / Nesta dissertação foi desenvolvido um mecanismo de classificação capaz de identificar o perfil de um aluno de acordo com características da teoria das inteligências múltiplas, baseado em Support Vector Machines (SVMs, sigla em inglês para Máquinas de Vetores de Suporte), métodos de agrupamento e balanceamento de classes. O objetivo dessa classificação consiste em permitir que os tutores responsáveis por gerar o material para aulas em ferramentas de apoio ao ensino à distância possam utilizar este método de classificação para direcionar o conteúdo ao aluno de forma a explorar sua inteligência múltipla predominante. Para realização dos experimentos, duas SVMs foram criadas, utilizando o método de classificação baseado em k problemas binários, que reduzem o problema de múltiplas classes a um conjunto de problemas binários. Os resultados obtidos durante as fases de treino e teste das SVMs foram apresentados em percentuais por meio de um algoritmo de agrupamento particionado. Esses percentuais ajudam a interpretar a classificação do perfil de acordo com as inteligências predominantes. Além disso, com o uso de métodos de balanceamento de classes, obteve-se melhora no desempenho do classificador, assim, aumentando a eficácia do mecanismo, pois, suas taxas de incorreções foram baixas. / In this work, it was developed a mechanism in order to classify students’ profiles according to the Theory of Multiple Intelligences, based on Support Vector Machines (SVMs), cluster methods and classes balancing. By using these classifications, tutors, who prepare materials for classes in specific tools for distance education purposes, are able to suggest contents for students so that they are able to explore their predominant multiple intelligence. To perform these experiments, SVMs were created by using classification methods based on binary problems that reduce multiple classes problems into a set of binary problems. The results generated during the training and the SVM test stages were presented in percentages by using partitioning clustering algorithm. These percentages are helpful for analysis of profiles classifications according to multiple intelligences. Besides that, by using classes balancing methods, it was possible to obtain improvements on the classifier performance and, consequently, the mechanism efficiency was increased as well, considering the fact that inaccuracy rates were low.

Nesta tese é apresentada uma investigação de possibilidades em Inteligência Artificial na detecção de padrões e previsão de acidentes em rodovias. Para tanto, é realizada uma avaliação de diferentes técnicas de Aprendizado de Máquina baseadas em abordagens de agrupamento, classificação e predição de links, com base em dados de acidentes georreferenciados e modelados em estruturas de clustering, árvores (CART) e redes (redes neurais artificiais, redes bayesianas e redes complexas). Os resultados revelaram que as abordagens baseadas em redes complexas possibilitaram a detecção de estruturas de agrupamentos mais robustas, quando comparadas as técnicas tradicionais de clustering, uma vez que consideram na estrutura topológica dos dados conceitos de vizinhança. O agrupamento dos dados proporciona a redução da heterogeneidade das bases de dados, bem como a obtenção de regras de decisão (CART) com maior probabilidade de ocorrência e taxa geral de acerto. A classificação supervisionada da severidade dos acidentes em redes, utilizando as modelagens de redes neurais artificiais e redes bayesianas, permitiu identificar simultaneamente os fatores contribuintes a ocorrência dos acidentes, sejam estes associados ao motorista, as variáveis de infraestrutura viária ou as condições do ambiente. No entanto, por considerar o peso das variáveis utilizadas no processo de modelagem, a classificação por redes bayesianas tende a ser mais realista, sendo menos sensível ao overfitting. Quanto à predição dos acidentes, foi possível pela predição de links utilizando a abordagem de redes complexas bipartidas, identificar alta correlação entre os acidentes preditos e os acidentes observados para uma determinada época. A abordagem proposta é flexível ao número de variáveis necessárias ao processo de modelagem, o que permite a realização de um diversificado número de estudos. No entanto, quando se considera a modelagem simplificada, formada pelas variáveis recomendadas pelo Highway Safety Manual (HSM), da Association of State Highway na Transportation (AASHTO), verifica-se que a predição é mais precisa e acurada, uma vez que esta modelagem considera fundamentalmente variáveis de infraestrutura viária, enquanto que na modelagem geral são consideradas também variáveis ambientais, que são mais variantes no tempo e no espaço. Até o presente momento, o método proposto é o mais adequado para explicar o comportamento e aspectos dinâmicos em ambientes rodoviários. No entanto, a abordagem proposta foi limitada pela quantidade de dados explorados, bem como por anomalias decorrentes a processos de execução de obras no trecho da rodovia em análise. Ademais, pode ser aplicada em problemas de diferentes escalas e para diversos estudos de caso. Portanto, por meio da modelagem de redes bipartidas georreferenciadas é possível não apenas realizar a predição de acidentes em rodovias, como também verificar a variação da acidentalidade viária e os níveis de segurança e desempenho de uma rodovia. / This thesis presents an investigation of Possibilities in Artificial Intelligence in the detection of patterns and prediction of accidents on highways. For this, it is performed an evaluation of different machine learning techniques based on grouping, classification and prediction of links, based on data from georeferenced accidents and modeled on clustering structures, trees (CART) and networks (artificial neural network, Bayesian network and complex network). The results revealed that the approaches based on complex networks enabled the detection of structures of groupings more robust, when comparing traditional clustering techniques, when they consider in the structure topological data neighborhood concepts. The grouping of data provides the reduction of heterogeneity of the database, as well as obtaining decision rules (CART) with the higher probability of occurrence and general rate of hit. The classification supervised of the severity of accidents in networks, using the modelling of artificial neural networks and Bayesian networks, it allowed to simultaneously identify the factors contributing to the occurrence of accidents, whether these are associated with the driver, the road infrastructure variables or the environmental conditions. However, considering the weight of the variables used in the modeling process, the classification by Bayesian networks tends to be more realistic, being less sensitive too overftting. Regarding the prediction of accidents, it was possible to predict links using the approach of complex bipartite networks, to identify high correlation between predicted accidents and accidents observed for a certain time. The proposed approach is flexible to the number of variables necessary for the modeling process, which allows the realization of a diversified number of studies. However, when you consider the \"simplified modelling\", formed by the variables recommended by the Highway Safety Manual (HSM), of the Association of State Highway na Transportation (AASHTO), it is verified that the prediction is more accurate and precise, since this modelling considers fundamentally variables of road infrastructure, while that the \"general modelling\" are considered the also environmental variables, which are more variants in time and space. Up to the present moment, the proposed method is best suited to explain the behavior and dynamic aspects in the environment road. However, the proposed approach was limited by the amount of data explored, as well as by anomalies resulting from processes of execution of works in the stretch of the highway under analysis. Moreover, it can be applied to problems of different scales and for several case studies. Therefore, through the modeling of geo-referenced bipartite networks, it is possible not only to predict accidents on highways, but also to check he variation of road accidents and the safety and performance levels of a highway.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Este trabalho de pesquisa descreve dois estudos de caso de métodos quimiométricos empregados para a quantificação de hidrocarbonetos policíclicos aromáticos HPAs (naftaleno, fluoreno, fenantreno e fluoranteno) em água potável usando espectroscopia de fluorescência molecular e a classificação e caracterização de sucos de uva e seus parâmetros de qualidade através de espectroscopia de infravermelho próximo. O objetivo do primeiro estudo é a aplicação combinada de métodos quimiométricos de segunda ordem (N-PLS, U-PLS, U-PLS/RBL e PARAFAC) e espectrofluorimetria para determinação direta de HPAs em água potável, visando contribuir para o conhecimento do potencial destas metodologias como alternativa viável para a determinação tradicional por cromatografia univariada. O segundo estudo de caso destinado à classificação e determinação de parâmetros de qualidade de sucos de uva, densidade relativa e teor de sólidos solúveis totais, foi medida por espectroscopia de infravermelho próximo e métodos quimiométricos. Diversos métodos quimiométricos, tais como HCA, PLS-DA, SVM-DA e SIMCA foram investigados para a classificação amostras de sucos de uva ao mesmo tempo que métodos de calibração multivariada de primeira ordem, tais como PLS, iPLS e SVM-LS foram usadas para a predição dos parâmetros de qualidade. O princípio orientador para o desenvolvimento dos estudos aqui descritos foi a necessidade de metodologias analíticas com custo, tempo de execução e facilidade de operação melhores e menor produção de resíduos do que os métodos atualmente utilizados para a quantificação de HPAs, em água de torneira, e classificação e caracterização das amostras de suco de uva e seus parâmetros de qualidade / This research work describes two studies of chemometric methods employed for the quantification of polycyclic aromatic hydrocarbons PAHs (naphthalene, fluorene, phenanthrene and fluoranthene) in tap water using molecular fluorescence technique, and the classification and characterization of grape juice and its quality parameters by near infrared spectroscopy. The goal of the first study is the combined application of the second-order chemometric methods (N-PLS, U-PLS, U-PLS/RBL, PARAFAC) and spectrofluorimetry technique for direct determination of HPAs in tap water, aiming to contribute for the growth of knowledge about the potential of these methodologies as viable alternatives to the traditional univariate chromatographic determination. The second study aimed at the classification and determination of grape juice quality parameters, as relative density and total soluble solids, were measured with the aid of near infrared spectroscopy and chemometric methods. Several chemometric methods, such as HCA, PLS-DA, SVM-DA, SIMCA, were investigated for the classification of grape juice samples as the same time first-order multivariate calibration methods, such as PLS, iPLS, SVM-LS, were used for prediction of quality parameters. The guiding principle for the development of the studies herein described was the need for analytical methodologies with cost, execution time, ease of operation, and residue output better or lower than present day methods employed for the quantification of PAHs in tap water and the classification and characterization of grape juice sample and its quality parameters