Neste trabalho, foram utilizadas as vantagens da ferramenta matemática de análise temporal e espectral, a transformada wavelet discreta (DWT), além dos coeficientes de predição linear (LPC) e do algoritmo de inteligência artificial, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), para aplicações em análise de sinais de voz e classificação de vozes patológicas. Inúmeros trabalhos na literatura têm demonstrado o grande interesse existente por ferramentas auxiliares ao diagnóstico de patologias da laringe. Os componentes da DWT forneceram parâmetros de medida para a análise e classificação das vozes patológicas, principalmente aquelas provenientes de pacientes com edema de Reinke e nódulo nas pregas vocais. O banco de dados com as vozes patológicas foi obtido do Departamento de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP). Utilizando-se o algoritmo de reconhecimento de padrões, LS-SVM, mostrou-se que a combinação dos componentes da DWT de Daubechies com o filtro LP inverso levou a um classificador de bom desempenho alcançando mais de 90% de acerto na classificação das vozes patológicas. / The main objective of this work was to use the advantages of the time-frequency analysis mathematical tool, discrete wavelet transform (DWT), besides the linear prediction coefficients (LPC) and the artificial intelligence algorithm, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), for applications in voice signal analysis and classification of pathological voices. A large number of works in the literature has been shown that there is a great interest for auxiliary tools to the diagnosis of laryngeal pathologies. DWT components gave measure parameters for the analysis and classification of pathological voices, mainly that ones from patients with Reinke\'s edema and nodule in the vocal folds. It was used a data bank with pathological voices from the Otolaryngology and the Head and Neck Surgery sector of the Clinical Hospital of the Faculty of Medicine at Ribeirão Preto, University of Sao Paulo (FMRP-USP), Brazil. Using the automatic learning algorithm applied in pattern recognition problems, LS-SVM, results have showed that the combination of Daubechies\' DWT components and inverse LP filter leads to a classifier with good performance reaching more than 90% of accuracy in the classification of the pathological voices.

A Determinação da Estrutura tridimensional de Proteínas (DEP) a partir da sua seqüência de aminoácidos é importante para a engenharia de proteínas e o desenvolvimento de novos fármacos. Uma alternativa para este problema tem sido a aplicação de técnicas de computação evolutiva. As abordagens utilizando Algoritmos Evolutivos (AEs) tem obtido resultados relevantes, porém estão restritas a pequenas proteínas, com dezenas de aminoácidos e a algumas classes de proteínas. Este trabalho propõe a investigação de uma abordagem utilizando AEs para a predição da estrutura terciária de proteínas independentemente do seu tamanho e classe. Os resultados obtidos demonstram que apesar das dificuldades encontradas a abordagem investigada constitue-se em uma alternativa em relação aos métodos clássicos de determinação da estrutura terciária das proteínas. / Protein structure determination (DEP) from aminoacid sequences is very importante to protein engineering and development of new drugs. Evolutionary computation has been aplied to this problem with relevant results. Nevertheless, Evolutionary Algorithms (EAs) can work with only proteins with few aminoacids and some protein classes. This work proposes an approach using AEs to predict protein tertiary structure independly from their size and class. The obtained results show that, despite of the difficulties that have been found, the investigate approach is a relevant alternative to classical methods to protein structure determination.

Orientadores: Maria Regina Wolf Maciel, Mario Eusebio Torres Alvarez / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-11T16:17:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Araujo_WilsonAndaleciode_D.pdf: 2993508 bytes, checksum: 29abb03a65a80f6c9835367e0cb49d50 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Os processos de separação com membranas (PSM) têm sido considerados como alternativa a processos clássicos de separação. Esta é uma área de estudo que apresenta uma forte interdisciplinaridade. Há um crescente interesse nestes processos para diversas aplicações como, por exemplo, tratamento de efluentes industriais, desalinização de águas, purificação e concentração de correntes da indústria alimentícia. A separação, em geral, não envolve mudança de fase, o que significa economia no consumo de energia e operações a temperaturas moderadas. Na tecnologia de separação com membranas, os componentes das misturas líquidas ou gasosas são separados ao permearem de forma seletiva através de uma membrana. As membranas podem ser poliméricas ou cerâmicas. A corrente de alimentação é dividida em duas correntes de saída: a que permeou através da membrana (permeado) e a corrente concentrada retida (¿retentate¿). Estes processos têm sido aplicados no processamento de bebidas, sucos, e aromas. Neste trabalho, dois PSM foram estudados, a Osmose Inversa (OI) e a Pervaporação (PV). Experimentos em escala piloto foram realizados empregando-se o processo de OI (membrana de poliamida) para a concentração de suco de laranja a 20°Brix. Avaliou-se a retenção de compostos de voláteis (acetaldeído, metanol e etanol) monitorando-se as correntes de alimentação e permeado. Os resultados de retenção de aromas obtidos não foram satisfatórios. A membrana apresentou baixas retenções para os voláteis monitorados na temperatura usada para realização dos experimentos. Na segunda etapa do trabalho, o processo de PV foi avaliado para recuperação de um importante éster do suco de laranja, o etil butirato. O software PERVAP, um simulador Fortran essencialmente preditivo, foi empregado no estudo de desempenho do processo para duas membranas, polidimetilsiloxano (PDMS) e polioctilmetilsiloxano (POMS). Realizou-se a predição de propriedades de membranas poliméricas para incremento da capacidade preditiva do simulador. Foram empregados métodos de contribuição de grupos para predição das propriedades dos polímeros. Os dados de viscosidade preditos para o POMS viabilizaram a realização de cálculos para obtenção de parâmetros requeridos para operação do simulador. A abordagem proposta proporcionou maior versatilidade ao simulador / Abstract: The membrane separation processes (MSP) have been considered as alternative for conventional separation processes. In this research area a strong interdisciplinarity is observed. There is an increasing of interest for these processes considering many aplications (e.g., industrial wastewater treatment, water desalination, purification and concentration of food industry streams). The separation usually does not requires phase change, which means energy savings and moderate temperatures. A membrane separation system separates an inlet stream into two effluent streams known as the permeate and the retentate. The permeate is the portion of the fluid that has passed through the membrane. Whereas the retentate stream contains the constituents that have been rejected by the membrane. The membrane can be polymeric or ceramic. These processes have been applied for processing beverages, juices and aromas. In this work, two of these processes were studied, Reverse Osmosis (RO) and Pervaporation (PV). Pilot scale experiments were accomplished using RO (poliamide membrane) for concentrating single strength orange juice at 20ºBrix. The retention of volatile compounds (acetaldehyde, methanol and ethanol) was evaluated by monitoring feed and permeate streams. The retention results obtained were unsatisfactory. The membrane presented low retention for monitored volatiles under studied temperature conditions. In the second stage of this work, the PV process was evaluated for recovering an important ester of orange juice, the ethyl butyrate. The PERVAP software, an essentially predictive Fortran simulator, was used for evaluating process performance considering two membranes, polydimethylsiloxane (PDMS) and polyoctylmethylsiloxane (POMS). It was accomplished the prediction of properties for polymeric membranes targeting the software predictivity improvement. Viscosity data predicted for POMS was crucial for calculating parameters required by simulator. The predictive approach proposed improved the software versatility / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

O objetivo principal desta tese foi de verificar se as variáveis contábeis resultado líquido contábil, os accruals e os fluxos de caixa operacionais divulgados (FCOs) possuem capacidade de prever fluxos de caixa operacionais das empresas do mercado segurador brasileiro reguladas pela Susep. Adicionalmente foi verificado qual das três variáveis contábeis foi a mais eficiente na previsão, bem como se os accruals conseguem incrementar a capacidade preditiva dos FCOs. Foram analisadas 2.876 demonstrações contábeis semestrais divulgadas por 200 empresas relativas ao período iniciado em 30 de junho de 2005 e terminado em 31 de dezembro de 2013. A base de dados é original. As empresas foram segregadas em cinco segmentos (seguradoras, resseguradoras, sociedades de capitalização, entidades abertas de previdência complementar sem fins lucrativos (EAPCs) e empresas de vida e previdência), em função de suas especificidades. Foram realizadas análises descritivas e análise de dados em painel para verificar a relação existente entre as variáveis. Percebeu-se que as entradas e saídas de caixa provenientes das aplicações financeiras das empresas (resgates e aplicações) são alocadas na Demonstração dos Fluxos de Caixa (DFC) como atividades operacionais e não como de investimentos. Diante deste fato, os procedimentos estatísticos aplicados aos FCOs também foram aplicados aos fluxos de caixa operacionais modificados (MODs), os quais contemplam a reclassificação das movimentações das aplicações financeiras das atividades operacionais para as atividades de investimentos da DFC. A finalidade de também testar o MOD foi de verificar se o mesmo é mais adequado do que o atualmente divulgado (FCO) e se há melhora na sua capacidade preditiva. Os resultados da previsão dos FCOs mostram que as seguintes variáveis contábeis possuem capacidade de prever FCOs do período subsequente, em cada segmento: (a) as três variáveis, nas empresas de vida e previdência e nas seguradoras; (b) o resultado líquido contábil e o FCO, nas resseguradoras; (c) o resultado líquido contábil, nas sociedades de capitalização; e (d) nenhuma variável contábil, nas EAPCs. Os resultados mostram que somente nas empresas de vida e previdência os accruals incrementam a capacidade preditiva do FCO. Quanto ao preditor mais eficiente, os resultados apresentados apontam que o resultado líquido contábil foi mais eficiente nas resseguradoras e nas sociedades de capitalização e os accruals foram mais eficientes nas seguradoras e nas empresas de vida e previdência. A análise dos resultados dos MODs mostram, para cada segmento: (a) quais variáveis possuem capacidade de prever MOD no período subsequente; (b) qual variável foi mais eficiente para prever MOD; e (c) se os accruals incrementam a capacidade preditiva de MOD. Conclui-se que, apesar de distintos resultados entre os segmentos, as variáveis contábeis possuem capacidade preditiva, confirmando entendimentos do FASB e do IASB de que a informação contábil é relevante, pois é capaz de fazer a diferença nas decisões tomadas pelos usuários. Adicionalmente é entendimento do autor desta tese de que as entradas e saídas de caixa proveniente das aplicações financeiras dessas empresas deveriam ser alocadas nas atividades de investimento da DFC. / The main objective of this dissertation was to verify if the accounting variables: earnings, accruals and operating cash flows (FCOs) have the capacity to predict operating cash flows of the companies of the Brazilian insurance market regulated by SUSEP. Additionally, was checked which of the 3 (three) accounting variables was most efficient in the forecast and if the accruals can help to increase the predictive ability of FCOs. 2.876 financial statements were analyzed that were released by 200 companies for the semiannual period beginning on June 30, 2005 and ended December 31, 2013. The database is original. The companies were separated by 5 (five) segments (insurers, reinsurers, capitalization companies, not for profit open private pension entities (EAPCs) and life and pension companies), according to their specificities. Descriptive analysis and panel data analysis were performed to verify relationship between the variables. It was noticed that the cash inflows and outflows from financial investments companies (redemptions and applications) are allocated in the Statements of Cash Flows (DFC) as operating activities and not as investing. Due to this fact, the statistical procedures applied at the FCOs were also applied at modified operating cash flows (MODs), which include the reclassification of movement of financial investments of operating activities for the investing activities of DFC. The purpose to also test the MOD was to verify if it is more appropriate than the currently released (FCO) and if there is any improvement in their predictive ability. The results of FCOs forecasts show that the following accounting variables have the ability to predict FCOs of the subsequent period, in each segment: (a) the 3 (three) variables in the life and pension companies and insurers; (b) the earnings and the FCO in reinsurers; (c) the earnings in capitalization companies; and (d) none of the accounting variables in EAPCs. The results show only in life and pension companies the accruals increment the predictive ability of FCO. As the most efficient predictor, the results show that the earnings was more efficient for reinsurers and the capitalization companies and accruals were more efficient in insurance and in life and pension companies. The results of MODs show, for each segment: (a) which variables have the ability to predict MOD in the subsequent period; (b) which variable was more efficient to predict MOD; and (c) if the accruals increment the predictive ability of MOD. It follows that, although different results between the segments, the accounting variables have predictive ability, confirming understanding of the FASB and IASB that the accounting information is relevant, because it can make a difference in the decisions made by users. Additionally it is the understanding of the author of this dissertation that the cash inflows and outflows from financial investments of these companies should be allocated in investing activities of DFC.

Submitted by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2015-10-14T22:00:35Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Poliana Regina Carloni Di Prado - 2013.pdf: 1121268 bytes, checksum: de6b8400cf11e9a39e0a3bb61045e84e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-10-16T10:53:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Poliana Regina Carloni Di Prado - 2013.pdf: 1121268 bytes, checksum: de6b8400cf11e9a39e0a3bb61045e84e (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-16T10:53:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Poliana Regina Carloni Di Prado - 2013.pdf: 1121268 bytes, checksum: de6b8400cf11e9a39e0a3bb61045e84e (MD5) Previous issue date: 2013-03-13 / The consumption of pepper genus Capsicum is in increasing demand worldwide. However few works have been conducted aiming their utilization in plant breeding research as well as in preserving their genetic patrimonium. The objectives of this work were to estimate the genetic parameters of a pimenta de bode (Capsicum chinense Jacq) population from the Southwest of Goiás as well as to assess gains from selection carried out in that population based on six selection criteria. Twenty seven genotypes and three commercial controls were used and the experiment arranged in a completely randomized bloc design with three replicates and four plants per plot spaced by 1.2 X 0.8 m. The estimated parameters were: genetic variance σ²g, environmental variance σ²e, phenotypic variance σ²g; genetic variance coefficient CVg%, the ratio between the genetic coefficient of variance and the environmental ratio CVg/CVe, and the heritability in broad sense term h2. The criteria used from gains selection were: selection I – shortening the flowering period; II - increase harvested fruit weight in the first harvest; III – increase fruit production; IV – increase 10 fruit weight; V – reduce 10 fruit weight; VI –shorten ripening period The CVg% was above 10% for the majority of the traits tested as well as the CVg/CVe , above 1, indicating the predominance of the genetic traits in relation to the environmental factors; being these traits considered ideal for use in genetic breeding programs. Heritability in broad sense (h2) varied from 54.27 to 99.66%. The selection criteria used presenting gains from selection were I, III, IV and VI, with 10.30, 69.59, 181 and 1.31 % respectively of gains obtained for the selected trait. / O consumo de pimentas, do gênero Capsicum, possui uma crescente demanda em nível mundial. Por outro lado, poucos trabalhos têm sido realizados com a finalidade de preservar o patrimônio genético dessas espécies e também utilização deste em programas de melhoramento genético. Os objetivos deste trabalho foram estimar os parâmetros genéticos de uma população de pimenta de bode (Capsicum chinense Jacq) do sudoeste goiano e os ganhos de seleção realizados nessa população baseados em seis critérios de seleção. Foram utilzados 27 genótipos e 3 testemunhas comerciais, o experimento foi conduzido em blocos casualizados, com três repetições, quatro plantas por parcela e espaçamento de 1.2x0.8m. Os parâmetros estimados foram variâncias genética σ²g, ambiental σ²e, fenotípica σ²f, o coeficiente de variação genético CVg%, a razão entre o coeficiente de variação genético e o ambiental CVg/CVe e a herdabilidade em sentido amplo h2. Os critérios utilizados foram; seleção I: reduzir os dias para florescimento, II: aumentar o peso na primeira colheita, III: aumentar a produção de frutos, IV: aumentar o peso de 10 frutos, V: reduzir o peso de 10 frutos e VI: reduzir os dias para maturação. O CVg% foi acima de 10% para a maioria das características, o CVg/CVe foi acima de 1 para a maioria das características indicando que os fatores genéticos são predominantes em relação aos ambientais. A h2 variou de 54.27 à 99.66%. Os critérios de seleção utilizados que apresentaram ganhos de seleção foram I, III, IV, VI com 10.30, 69.59, 181, 1.31% respectivamente de ganho realizado para característica selecionada.

O transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) tem um impacto negativo na vida de seus portadores. Conhecer os traços de personalidade mais preponderantes nas pessoas com TEPT pode auxiliar no sucesso do tratamento, tornando possível planejar intervenções mais adequadas. A terapia cognitivo-comportamental (TCC) é considerada um dos tratamentos mais eficazes para este transtorno; entretanto, nem todos aqueles que completam a terapia evoluem para uma melhora significativa. Uma das razões pode ser encontrada nas características individuais de personalidade de cada pessoa. Portanto, o presente estudo busca explorar a relação existente entre os domínios e traços de personalidade que estão associados à melhora do paciente que realizou a TCC. Método: 66 pacientes com diagnóstico de TEPT, segundo o DSM-IV-TR, com idade entre 18 e 60 anos participaram do estudo. Instrumentos: Para avaliar os traços de personalidade foi utilizado o instrumento NEO-PI-R. Para avaliar a gravidade e melhora da doença foi utilizada a escala de Impressão Clínica Global (CGI). Procedimento: Os pacientes passaram por avaliação psiquiátrica para assegurar o diagnóstico de TEPT. Após aceitarem participar do estudo, responderam ao NEO-PI-R e foram avaliados por médicos quanto a gravidade da doença, utilizando o CGI. Os participantes passaram por 13 sessões de TCC realizadas por profissionais devidamente treinados. Ao final, foram reavaliados para verificar se houve melhora após tratamento. Resultados: Quanto ao perfil de personalidade 71,2% apresentaram neuroticismo (N) alto, 75,8% relataram escore elevado em extroversão (E) e 45,5% eram baixos em conscienciosidade (C). Já os traços amabilidade (A) e abertura para experiência (O) apresentaram pontuações na média. As análises também demonstraram que os participantes que apresentavam o domínio de personalidade denominado consicienciosidade (C) foram associados ao resultado favorável do tratamento. Estima-se que a chance de melhora cresça 3,77 vezes se o paciente apresentar esse traço, quando comparado com os demais que não possuem essa característica. Duas facetas (assertividade e ações variadas) também foram correlacionadas com a melhora no tratamento. Conclusão: Embora a amostra do presente estudo seja limitada, os resultados apontam para a importância de se avaliar a personalidade do paciente. Acessar a personalidade é importante com a finalidade de tentar predizer qual o melhor tipo de tratamento terapêutico para cada um. As terapias breves (frequentemente administradas nos hospitais públicos) possuem um tempo limitado de tratamento, de modo que informações sobre as variáveis de personalidade podem ser particularmente muito útil / The Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) has a negative impact on the patients lives. Get to know their personality traits can help on the treatment success, by making possible to plan most appropriate interventions. Cognitive-Behavioral Therapy (CBT) is considered a first line treatment for PTSD. However, treatment response is not universal. One reason may be found in personality characteristics. The present study aims at investigating the association between personality dimensions and traits associated with improvement of patients who underwent CBT. Method - 66 PTSD patients diagnosed according to the DSM-IV-TR criteria were included in the study. The patients included were aged 18 to 60 years old. Instruments - We employed the NEO-PI-R instrument for the evaluation of personality dimensions and the Clinical Global Impressions Scale (CGI) for evaluation of clinical outcome. Procedure - Patients were assessed by Psychiatrists to ensure the diagnosis of PTSD. After accepting to participate of the study, they answered the NEO-PI-R Scale and were assessed by doctors to know the disease severity, using the CGI scale. Participants underwent 13 CBT sessions and were reassessed at the end of treatment. Results - The personality profile showed that 71.2% were high in neuroticism (N) and 75.8 reported low Extraversion. 45.5 were low in conscientiouness and the Agreableness (A) and openess (O) factors presented average scores. The analysis also showed that patients presenting the Conscientiousness (C) personality dimension showed a higher chance of improvement (OR=3.77). Two facets other dimensions (Assertiveness and Varied Actions) were also associated with better clinical outcome. Conclusion - determining predictors of outcome such as a patient\'s personality dimensions may point to the use of therapeutic treatment options with the higher odds of success, without too much therapeutic treatment experimentation. As therapies become briefer, information on personality variables may be particularly useful

Este trabalho teve como objetivo avaliar Características de carcaça por ultra-sonografia de 48 animais confinados (24 Brangus e 24 Nelore), com sistema de controle de consumo individual através de portões eletrônicos(Calan Gates), recebendo diferentes níveis de energia na ração (20, 40, 60 e 80%). Foi utilizado um equipamento de ultra-som Piemedical Scanner 200 Vet, com transdutor linear de 18 cm e 3,5 MHz, a cada intervalo de aproximadamente 28 dias, para obter a área de olho de lombo (AOLU), espessura de gordura subcutânea (EGSU) entre a 12ª e a 13ª costelas e a espessura de gordura na picanha (EGPU), sob o terço superior do músculo Bíceps femuris. Após 142 dias de confinamento os animais foram abatidos e obteve-se o peso de carcaça quente (PCQ) e o rendimento de carcaça (RC). Após 24 horas de resfriamento, as carcaças foram cortadas entre a 12ª e a 13ª costelas e obtidas a área de olho de lombo (AOLC) e a espessura de gordura (EGSC) na carcaça. As correlações entre as medidas por ultra-som e na carcaça foram de 0,83 entre AOLU e AOLC e 0,86 entre EGSU e EGSC. Os animais Brangus apresentaram melhores respostas ao tratamento com 60% de concentrado, enquanto que os animais Nelore responderam melhor ao tratamento 40%. Equações de regressão utilizando o peso vivo (PV), AOLU, EGSU e EGPU explicaram 71% da variação do PCQ quando a medida foi realizada no início do experimento e cerca de 97% quando realizada imediatamente antes do abate, nos animais Brangus. Nos animais Nelore as equações explicaram cerca de 50% na medida realizada no início do trabalho e 96% na medida antes do abate. As equações para estimar o RC utilizando as mesmas características explicaram cerca de 28% da variação quando a medida foi realizada 142 dias antes do abate e 25%imediatamente antes do abate, nos animais Brangus. Nos animais Nelore, as equações explicaram cerca de 15% e 21% quando realizadas no início do experimento ou 142 dias depois, respectivamente. A estimativa da espessura de gordura subcutânea ao abate através do PV, AOLU, EGSU e EGPU explicaram cerca de 20% quando utilizados os dados obtidos no início do trabalho até 73% quando os dados utilizados foram os obtidos imediatamente antes do abate. As medidas de ultra-som apresentaram boa acurácia e podem ser utilizadas para estimar diferenças entre grupos de animais, mas as equações para estimar RC e ponto ideal de abate necessitam maiores estudos. / The objective of this experiment was to evaluate trough ultrasonography the carcass characteristics of 48 young bulls (24 Brangus and 24 Nellore), fed diets with four energy levels(20, 40, 60 and 80% of concentrate) in pens with Calan gates. The Piemedical Scanner 200 ultrasound with a linear transductor of 18 cm and 3,5 MHz was utilized, and the measurements taken at 28 days intervals of the rib eye area (AOLU) and subcutaneous fat thickness (EGSU) between the 12 th and 13 th ribs and also over the Biceps femoris muscle (EGPU). After 142 days on feed all the animals were slaughtered and the hot carcass weight (PCQ) was taken and the carcass dressing percentage (RC) calculated. After 24 hours of chilling the carcasses were separated between the 12 th and 13 th ribs and the rib eye area (AOLC) and fat thickness (EGSC) measured directly. The correlations between ultra-sound and carcass measurements were 0,83 for AOLU and AOLC and 0.86 for EGSU and EGSC. The Brangus bulls showed better performance with 60% concentrate diets and the Nellore with 40% concentrate diets. Regression equations using live weight (PV), AOLU, EGSU and EGPU explained 71% of the variation in the PCQ when measured 142 days before slaughter and 97% immediately before slaughter for the Brangus bulls. For the Nellore bulls the equations explained 50% in the first measurement and 96% the day before slaughter. The equations to estimate RC using the same ultrasound measurements explained 50 and 96% and 15 and 21% of the variation when taken 142 days before or in the day before slaughter for the Brangus and Nellore, respectively. To estimate a determined endpoint the PV, AOLU, EGSU and EGPU explained 20% of the variation when the data was taken in the beginning of the feeding period and increased up to 73 when the data were taken just before slaughter. The ultrasound measurements showed good accuracy and could be used to estimate differences among cattle groups, but equations to estimate RC and determined endpoint need further studies.

A quantificação de biomassa e carbono em florestas requer a aplicação de métodos adequados para se obter estimativas confiáveis de seus estoques. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação de alguns métodos utilizados para a predição e estimação dessas variáveis em florestas nativas e restauradas da Mata Atlântica. Para isso, um primeiro capítulo aborda o uso do índice de vegetação NDVI como ferramenta auxiliar no inventário de estoques de biomassa em áreas de restauração florestal. Diferentes métodos de amostragem foram comparados em termos de precisão e conservadorismo das estimativas. Os resultados demonstraram que o NDVI apresentou adequada correlação com a biomassa estimada nas parcelas do inventário florestal instaladas em campo, sendo viável sua aplicação, seja para auxiliar na determinação de estratos, na aplicação da amostragem estratificada, seja como variável suplementar na utilização de um estimador de regressão relacionando-o à biomassa, no procedimento da amostragem dupla. Este último método, possibilitou minimizar as incertezas acerca das estimativas, valendo-se de uma intensidade amostral reduzida, fato que torna seu uso interessante, principalmente aos estudos em escala ampla, de modo a aumentar a confiabilidade das quantificações de estoques de carbono presentes na biomassa florestal, a custos de inventário reduzido. Um segundo capítulo discute a abordagem metodológica utilizada para inferir sobre a qualidade de modelos preditivos quando da seleção de modelos concorrentes para a aplicação em estudos de biomassa de florestas nativas. Para tanto, seis modelos considerando diferentes combinações de variáveis preditoras, incluindo diâmetro, altura total e alguma informação relativa à densidade da madeira, foram construídos a partir de dados de uma amostra de 80 árvores. As equações de predição de biomassa seca geradas por estes modelos foram avaliadas quanto à sua qualidade de ajuste e desempenho de aplicação. Neste segundo caso, aplicando-as aos dados de outra amostra composta por 146 árvores presentes em nove parcelas destrutivas instaladas em diferentes estágios sucessionais da floresta, de modo a possibilitar a avaliação dos vieses preditivos. No intuito de se verificar as discrepâncias nas estimativas de biomassa devido à aplicação das diferentes equações de predição de biomassa, as equações desenvolvidas, junto a outras disponíveis na literatura, foram aplicados aos dados de um inventário florestal realizado na área estudada. O estudo confirma a natureza empírica destas equações, atentando para a necessidade de prévia avaliação de seu desempenho de predição antes de sua aplicação, em especial, das ajustadas com amostras de outras florestas, expondo alguns dos principais fatores associados às causas de incertezas nas quantificações dos estoques de biomassa nos estudos realizado em florestas nativas. / The biomass and carbon quantification requires the application of appropriate methods to obtain reliable estimates of their stocks in natural and planted forests. The aim of this study was to evaluate different applicable methods to estimate biomass in both, natural and restored Atlantic Forests. The first chapter discusses the use of the vegetation index (NDVI) as an auxiliary tool in the inventory of biomass stocks in forest restoration areas. Different sampling methods were compared in terms of its accuracy and conservativeness. The results shown an adequate correlation between the vegetation index and the measured biomass, making the NDVI applicable either as supporting decision tool to define strata in the stratified sampling or as a predictor in the double sampling procedure. The last method allowed to the minimization of the uncertainties related to the biomass estimation combined to the reduction of sampling efforts. It makes the approach very interesting, especially in the context of large-scale surveys. The second chapter discusses the methodological approach used to evaluate the quality of predictive models applied to biomass studies in natural forests. For this, six models were fitted from 80 sample trees, using different combinations of predictor variables, such as, total height and information of wood density. The predictive equations generated by the models were evaluated according to their quality of fit and prediction performance. In order to evaluate its prediction performance, the equations were applied to the dataset of another 146 sample trees measured in nine destructive sample plots. The plots were located in different forest successional stages allowing the evaluation of model predictive bias among the stages. A third step of the analysis was the application of literature equations to a dataset of a forest inventory conducted in the study area, in order to verify the discrepancies in the estimates due to the use of these different models. The study confirms the empirical nature of the biomass equations and the need of previous evaluation in terms of prediction performance. This conclusion is even more relevant when we consider the equations that were obtained from other forests types, exposing some of the key factors associated to the causes of uncertainty in the biomass estimation applied to natural forests.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:47:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carolina_Natali_Langer.pdf: 3347830 bytes, checksum: e0c654ce879cbbab0be9d34b37c74f3d (MD5) Previous issue date: 2013-07-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The proposed objectives in this study were the metabolizable energy (ME) prediction of corn, sorghum and wheat bran from the chemical and energy composition of these foods in national and international literature data; the stepwise procedure validation of regressive selection by bootstrap simulation; the ME determination of these foods for growing pigs and subsequent validation of equations estimated in ME values observed in the experiment, using the bootstrap resampling procedure. For the ME prediction in chemical composition function, we used data from trials of pig metabolism and chemical composition of corn, sorghum and wheat bran, available in national and international scientific literature. Five models of multiple linear regression were adjusted to estimate the ME. In the stepwise procedure validation of regressive selection, it was used the non-parametric bootstrap resampling method, with each sample replacement, from the database formed via meta-analysis. It was observed the significance percentage by regressive (SPR) and the joint occurrence percentage of the model regressive (JOPMR). In the complete model and in the model without the digestible energy inclusion (DE), the DE and the gross energy (GE) were the regressive which presented the highest SPR (DE = 100% and GE = 95.7%), respectively, suggesting the importance of such regressive to explain the ME of energetic foods for pigs. However, the JOPMR were low, with values among 2.6 and 23.4%, indicating a low reliability of the predicted models to estimate the ME of corn, sorghum and wheat bran for pigs. Based on the SPR, the regressive of the models ME4 = 3824.440 - 105.294Ash + 45.008EE - 37.257DA1*CP (R2 = 0.90); ME5 = 3982.994 - 79.970Ash - 44.778DA1*CP - 43.416DA2*Ash (R2 = 0.92) are valid to estimate the ME of energetic food for pigs. In the field trial, we used 44 crossbred pigs, male and castrated, with an average initial weight of 24.3 ± 1.12 kg, in a randomized block experimental design, with ten treatments and a reference ratio. The ten treatments consisted of six corn and two sorghum cultivars, which replaced in 30% the RR, and two wheat brans, which replaced 20% of the RR. The method of total collection of feces and urine was used for determining the ME of food by using ferric oxide as a fecal marker to define the beginning and end of the collection period. The ME values of corn, sorghum and wheat bran for pigs vary from 3.161 to 3.275, from 3.317 to 3.457 and from 2.767 to 2.842 kcal kg-1 of natural matter, respectively. The validation of the ME prediction models was performed through adjusting the linear regression models of 1st degree from the observed values experimentally determined in function of ME predicted values, calculated by replacement of chemical and energetic composition values of foods, determined in laboratory, in the estimated models via meta-analysis, using the ordinary minimum squares method. The validation of 1st degree models and prediction models of ME was verified by testing the joint null hypothesis for the linear regression parameters (H0: β0 = 0 and β1 = 1). The crossvalidation percentage of each estimated model was evaluated by the same validation tests described in the single test validation. The model ME1 generated similar predicted EM values (p>0.05) to the experimentally observed ME values for national corn and sorghum cultivars in single test validation and had the highest percentage of validation (68%) in 200 bootstrap samples. The other models had a low percentage of cross-validation (0 to 29.5%), and the validated model by both procedures, and that can be used for national corn and sorghum is the ME1 = 2.547 + 0.969DE / Os objetivos propostos neste trabalho foram a predição da energia metabolizável (EM) do milho, sorgo e farelo de trigo a partir da composição química e energética desses alimentos em dados de literatura nacional e internacional; a validação do procedimento stepwise de seleção de regressoras por simulação bootstrap; a determinação da EM desses alimentos para suínos em crescimento e a subsequente validação das equações estimadas nos valores de EM observados no experimento, com utilização do método de reamostragem bootstrap. Para a predição da EM em função de composição química, foram utilizados dados de ensaios de metabolismo de suínos e de composição química do milho, sorgo e farelo de trigo, disponibilizados na literatura científica nacional e internacional. Foram ajustados cinco modelos de regressão linear múltipla para estimar a EM. Na validação do procedimento stepwise de seleção de regressoras, utilizou-se o método de reamostragem bootstrap não paramétrico, com reposição de cada amostra, a partir do banco de dados formado via metaanálise. Foi observado o percentual de significância por regressora (PSR) e o percentual de ocorrência conjunta de regressoras do modelo (POCRM). No modelo completo e no modelo sem inclusão de energia digestível (ED), a ED e a energia bruta (EB) foram as regressoras que apresentaram os maiores PSR (ED = 100% e EB = 95,7%), respectivamente, sugerindo a importância de tais regressoras para explicar a EM de alimentos energéticos para suínos. Entretanto, os POCRM apresentaram-se baixos, com valores entre 2,6 e 23,4%, indicando uma baixa confiabilidade dos modelos preditos para estimar a EM do milho, sorgo e farelo de trigo para suínos. Com base no PSR, as regressoras dos modelos EM4 = 3824,44 - 105,29MM + 45,01EE - 37,26DA1*PB (R2 = 0,90) e EM5 = 3982,99 - 79,97MM - 44,78DA1*PB - 43,42DA2*MM (R2 = 0,92) são válidas para estimar a EM de alimentos energéticos para suínos. No experimento de campo, foram utilizados 44 suínos mestiços, machos e castrados, com peso médio inicial de 24,3 ± 1,12 kg, em delineamento experimental de blocos ao acaso, com dez tratamentos e uma ração referência (RR). Os dez tratamentos consistiram em seis cultivares de milho e dois de sorgo, que substituíram em 30% a RR, e dois farelos de trigo, que substituíram em 20% a RR. O método da coleta total de fezes e urina foi utilizado para determinação da EM dos alimentos. Os valores de EM dos milhos, sorgos e farelos de trigo para suínos variam de 3.161 a 3.275, de 3.317 a 3.457 e de 2.767 a 2.842 kcal kg-1 de matéria natural, respectivamente. A validação dos modelos de predição da EM foi realizada por meio do ajuste de modelos de regressão linear de 1º grau dos valores observados determinados em ensaio sobre os valores preditos de EM, calculados por substituição dos valores de composição química e energética dos alimentos, determinados em laboratório, nos modelos estimados via meta-análise, utilizando-se do método dos mínimos quadrados ordinários. A validação dos modelos de 1º grau e dos modelos de predição da EM foi verificada por meio de teste da hipótese de nulidade conjunta para os parâmetros da regressão linear (H0: β0 = 0 e β1 = 1). O percentual de validação cruzada de cada modelo estimado foi avaliado por meio dos mesmos testes de validação descritos no teste único de validação. O modelo EM1 gerou valores de EM predita semelhantes (p>0,05) aos valores de EM observados em experimento para milhos e sorgos nacionais em teste único de validação e apresentou o maior percentual de validação (68%) em 200 amostras bootstrap. Os demais modelos tiveram baixo percentual de validação cruzada (0 a 29,5%) e o modelo validado por ambos os procedimentos, e que pode ser utilizado para o milho e sorgo nacionais é o EM1a = 2,547 + 0,969ED

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_RAQUEL MACHADO DE SOUSA.pdf: 3658389 bytes, checksum: 42d5adba41b1c3d2c90530fe77f43b2c (MD5) Previous issue date: 2015-02-26 / To ensure efficient combustion and emissions quality, as well as safety in the transport and handling of biodiesel, the National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels (ANP) establishing, through Resolution No. 14 of 2012, quality standards and specifications for this biofuel, and for that many official or alternative methods may be used. In literature, it is possible to identify an increasing use of linear methods and non - linear in the recognition and classification standards applied to the monitoring of biodiesel quality. In this context, the Artificial Neural Networks (ANN) have shown to be quite viable, as a tool non - linear, in predicting biofuel properties. The present work proposes to assess the prediction of biodiesel quality properties using supervised training algorithms of ANNs. In order to contribute to a study to provide a network structure with a training algorithm that can perform better with good results in the prediction. Through the prediction of the properties of the biodiesel from the composition of the esters of the raw material, it is possible to assess the feasibility of using such raw materials for the synthesis of a quality biodiesel. In this work we obtained a better ANN architecture for iodine value prediction and viscosity. The results of the simulations showed that the ANNs are a technology that can be used to predict these properties, like other related composition of fatty acid esters. / Para assegurar uma combustão eficiente e qualidade nas emissões, bem como a segurança no transporte e manuseio do biodiesel, a Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) institui, por meio da Resolução nº 14 de 2012, parâmetros de qualidade e especificações para esse biocombustível, e para isso diversos métodos oficiais ou alternativos podem ser utilizados. Na literatura, é possível identificar uma crescente utilização de métodos lineares e não- lineares no reconhecimento e classificação de padrões aplicados ao monitoramento da qualidade de biodiesel. Nesse contexto, as Redes Neurais Artificiais (RNAs) vêm se mostrando bastante viáveis, como ferramenta não lineares, na predição de propriedades de biocombustíveis. O presente trabalho propõe avaliar a predição de propriedades de qualidade de biodiesel utilizando algoritmos de treinamento supervisionado de RNAs. De modo a contribuir com um estudo para se obter uma estrutura de rede com um algoritmo de treinamento que consiga bons resultados com melhor desempenho na predição. Por meio da predição das propriedades do biodiesel a partir da composição dos ésteres da matéria-prima, será possível avaliar a viabilidade da utilização de tal matéria-prima para a síntese de um biodiesel de qualidade. No presente trabalho obteve-se uma melhor arquitetura de RNA para predição de índice de iodo e viscosidade. Os resultados obtidos das simulações mostraram que as RNAs são uma tecnologia que pode ser utlizada para predizer essas propriedades, como outras relacionadas a composição de ésteres de ácidos graxos.