Orientador: Rosaura de Menezes Selles Ribeiro / Coorientador: Anderson Paulo de Paiva / Banca: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: Marcela Aparecida Guerreiro Machado de Freitas / Banca: Marly Monteiro de Carvalho / Banca: Carlos Henrique Pereira Mello / Resumo: Este trabalho propõe o desenvolvimento, validação e teste de um indicador multivariado para o diagnóstico de práticas da Aprendizagem Organizacional (AO) nas organizações, com vistas ao planejamento da Gestão do Conhecimento (GC). Este indicador, construído a partir da Análise de Componentes Principais (ACP), estende a aplicação do Índice Global Multivariado (IGM) de Paiva et al. (2010) para dados ordinais, com a extração de escores de componentes principais realizada a partir da matriz de correlação policórica. Este novo indicador, denominado "Indicador Multivariado Policórico (IMP)", fornece uma forma mais robusta de análise da estrutura de correlação e covariância de variáveis aleatórias discretas que se adéquam à distribuição de probabilidade Multinomial, característica dos protocolos estabelecidos com base em escalas ordinais do tipo Likert. Assim, para desenvolver a proposta, foi utilizada uma adaptação do protocolo Organizational Learning Survey de Goh e Richards (1997), que permitiu uma série de simulações para verificar a adequação e a sensibilidade do indicador frente a diferentes cenários. Como forma de validação e teste, o protocolo foi aplicado no Laboratório Nacional de Astrofísica (LNA), onde se obteve o diagnóstico da AO. A principal constatação desta tese foi a correlação positiva detectada entre o viés da média e IMP e o aumento da correlação dos questionários, o que implicada em diagnósticos ora subestimados, ora superestimados. Além de diagnósticos enviesados pela utilização da média, constatou-se também a alta correlação positiva observada entre o segundo autovalor da matriz de correlação policórica e o alfa de Cronbach, o que mostra como o indicador pode sugerir também o nível de confiabilidade interna dos questionários. Diferenças significativas também foram... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This study proposes the development, validation and test of a multivariate indicator for the diagnostic of Organizational Learning (OL) practices in the organizations in order to contribute to the planning of Knowledge Management (KM). This indicator was built from the Principal Component Analysis (PCA) ), extends the application of the Global Multivariate Index (GMI) for ordinal data, with the extraction of principal component scores taken from the polychoric correlation matrix. This new indicator, called Multivariate Polychoric Indicator (MPI), provides a more robust analysis of covariance and correlation structure of discrete random variables that fit the Multinomial probability distribution, characteristic of established protocols based on the ordinal scales Likert. Thus, to develop the proposal, we used an adaptation of the Goh and Richards' Organizational Learning Survey protocol, which allowed a series of simulations to verify the appropriateness and sensitivity of the indicator against different scenarios. As a form of validation and testing, the protocol was applied in the National Astrophysical Laboratory (LNA), which revealed the diagnosis of OL. The main finding of this thesis was the detected positive correlation among the average bias and MPI and the increased correlation of the questionnaires, which sometimes involved in diagnostics under or overestimated. Besides diagnostics skewed by the use of the average, there was also a high positive correlation observed between the second eigenvalue of the polychoric correlation matrix and Cronbach's alpha, which shows how the indicator can also suggest the level of internal reliability of the questionnaires. Significant differences were also observed in relation to the extraction of components based on the Pearson's correlation r matrix, observed both on simulated data as in the... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Jorge Chahine / Banca: Alexandre Suman de Araújo / Banca: José Roberto Ruggiero / Resumo: O tetradecapeptídeo Eumenine mastoparano - AF (EMP-AF) extraído do veneno de vespa, em solução aquosa contendo trifluoretanol (TFE) mostra conformação helicoidal anfipática de acordo com os dados de Ressonância Magnética Nuclear (RMN) e Dicroísmo Circular (CD). A seqüência de aminoácidos tem o N-terminal amidado e três lisinas carregadas (5, 8 e 12). Nesse trabalho, investigamos a estrutura conformacional desse peptídeo em solução aquosa contendo TFE por simulação de dinâmica molecular usando o pacote GROMACS. As simulações foram feitas usando uma caixa cúbica que inclui o TFE (30%) e moléculas de água (70%). O método da troca de réplica foi usado para simular o sistema no intervalo de temperatura (280K - 350K) uniformemente distribuída em 14 processadores. Cada réplica numa dada temperatura T tem uma estrutura aleatória como conformação inicial. Em intervalos fixos de tempo, duas réplicas vizinhas tentam trocar conformações de acordo com a probabilidade de Boltzmann ( - onde = ( )( U), é 1/kBT e U a energia potencial). Apresentamos trajetórias que mostram claramente a formação de uma estrutura helicoidal (resíduos 3 e 12). Juntamente com a estrutura helicoidal, outras conformações tais como estruturas helicoidais parciais e folhas- também exibem estabilidade relativamente alta. A estrutura helicoidal está de acordo com as 20 estruturas disponíveis obtidas por RMN, com valores pequenos de RMSD. Também mostramos que a diversidade de estruturas obtidas por RMN está relacionada com flutuações globais da cadeia, como indicado pela análise de componentes principais. A projeção da trajetória de equilíbrio na primeira componente principal, de uma estrutura helicoidal obtida como conformação inicial, mostrou flutuações que aproximadamente reproduzem a diversidade de estruturas de RMN, que são devidas principalmente à flexibilidade do N- terminal do peptídeo. / Abstract: Tetradecapeptide eumenine mastoparan-AF (EMP-AF) (14 residues) extracted from wasp venom, in solution with water and trifluoroethanol (TFE) show amphiphatic helical conformation, according with Nuclear Magnetic Resonance (NMR) and Circular Dichroism (CD) data. The amino acid sequence has amidated N-terminus and three charged lysine (5, 8 and 12). In this work, we have investigated structural conformations of this peptide in TFE aqueous solution by molecular dynamics simulations using GROMACS package. The simulations have been done using a cubic box that included TFE (30%) and water molecules (70%). The replica-exchange method was used to simulate the system in the temperature range (280K - 350K) uniformly distributed in 14 processors. Each replica, at a given T has a coil structure as the initial conformation. At fixed time intervals, two neighboring replica try to exchange configurations with Boltzmann probability e-D, where D = (Db)(DU), b is 1/kBT and U is potential energy. We present trajectories, which clearly show the formation of the helix structure of the peptide (residues 3 to 12). Along with the helix structure, other conformations, such as partial helical structure and b-sheet, also show relatively high stability. The helical structure shows good agreement with the twenty available NMR structures, with relatively small values of RMSD. It is also shown that this diversity of the NMR structures is related to global fluctuations of the chain, as indicated by a principal component analysis. The projection of equilibrium trajectory, with the obtained helix as the initial conformation, on the first principal component, showed fluctuations that nearly reproduce the diversity of the NMR structures, which are due, mainly, to the flexibility of the N-terminus of the peptide. / Mestre

Submitted by Danielle Karla Martins Silva (danielle.martins@ufpe.br) on 2015-03-13T14:16:30Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Renato César da Silva.pdf: 4551591 bytes, checksum: e7d717e148bd95890c67dfefdc1e3c53 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T14:16:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Renato César da Silva.pdf: 4551591 bytes, checksum: e7d717e148bd95890c67dfefdc1e3c53 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014 / FACEPE / O potencial carcinogênico do carbendazim e seus metabólitos foi analisado utilizando um tratamento estatístico dos parâmetros eletrônicos obtidos a partir de cálculos AM1 e DFT/BLYP/6-311++G(d,p). A interação carcinógeno-DNA é descrita através da Teoria da Ressonância Não Sincronizada da Ligação Covalente como um processo de transferência de elétron envolvendo os orbitais de fronteira HOMO e LUMO, modelo já desenvolvido por Pavão e Leão. Através de uma Análise de Componentes Principais da afinidade eletrônica, energia de interação carcinógeno-DNA, atração eletrostática e permeabilidade da membrana celular (momento de dipolo e coeficiente de partição) obtivemos evidência que o carbendazim exibe atividade carcinogênica. Para os metabólitos do carbendazim, a análise dos parâmetros eletrônicos também exibiram similaridade aos carcinógenos conhecidos. Embora existam poucos dados na literatura sobre a carcinogenicidade destes compostos, os resultados do presente estudo indicam que o uso deste fungicida representa um risco para a saúde da população, em especial para os trabalhadores rurais. Desta forma, os resultados aqui obtidos podem servir de subsídios para a aplicação de uma política de saúde pública baseada no princípio da precaução.

Made available in DSpace on 2018-08-24T22:53:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_6733_dissertação_julianabottonidesouza.pdf: 938852 bytes, checksum: b0a1bf04acc8131a60aec1f21129e053 (MD5) Previous issue date: 2013-04-30 / Esta dissertac~ao faz uso do casamento entre duas ferramentas estatsticas, a Analise de Componentes Principais (ACP) e o Modelo Aditivo Generalizado (MAG), para estimar o efeito da associacão entre a exposic~ao atmosferica dos poluentes PM10, SO2, NO2, O3 e CO e o numero de atendimentos por doencas respiratorias em criancas menores de 6 anos na regi~ao da Grande Vitoria, ES, Brasil. Usualmente os poluentes atmosfericos s~ao considerados as covariaveis explicativas no MAG; porem, por possurem estrutura de autocorrelac~ao, estes devem ser utilizados com cautela. A tecnica de ACP fornece novas variaveis ortogonais, essas s~ao combinac~oes lineares das variaveis ambientais, nessa direc~ao as componentes principais ser~ao utilizadas no MAG, denotado aqui por MAG-ACP. Entretanto, as componentes principais obtidas por meio da matriz de vari^ancia/covari^ancia aplicada a processos indexados no tempo tambem apresentam as propriedades de correlac~ao temporal. Como procedimento alternativo, para atenuar a correlac~ao temporal das componentes o metodo de -ltragem e sugerido para transformar os dados atmosfericos num processo Rudo Branco. A matriz de resduos e utilizada para obter as componentes e essas aplicadas ao modelo MAG - metodo aqui denominado VAR-MAG-ACP. Os resultados empircos mostram que esse modelo remove as autocorrelac~oes das componentes principais e indica estimativas mais signi-cantes do Risco Relativo (RR) para cada poluente. Os resultados comprovam as hipoteses estabelecidas, as componentes principais selecionadas possuem correlac~ao e autocorrelac~ao nas defasagens. No ajuste -nal do modelo MAG-ACP foi necessaria a inclus~ao de modelos do tipo ARMA(p,q) nos resduos, ja que esses carregavam as estruturas de autocorrelac~ao presente nas componentes. O modelo VAR-MAG-ACP, alem de produzir estimativas mais signi-cantes no RR, gerou melhores ajustes residuais. Comparadas a modelagem MAG usual, as duas vertentes propostas apresentaram melhores resultados, tanto na estimativa do RR quanto na qualidade do ajuste. Palavras Chave: Poluicão do Ar Analise de Componentes PrincipaisDoencas Respiratorias Modelo Aditivo Generalizado Modelo Vetorial Autoregressivo Series Temporais.

Orientador: Ronei Jesus Poppi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-26T11:40:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Barthus_RosangelaCristina_M.pdf: 1861932 bytes, checksum: 0a25ea9e326caf2623670359d1a22c43 (MD5) Previous issue date: 1999 / Mestrado

Orientador : Ademir Jose Petenate / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-27T16:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Colacioppo_RobertoCelso_M.pdf: 12338744 bytes, checksum: 00d3c22c16e51f67a013a7a58ad5aae3 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Propomos nesta dissertação um roteiro de técnicas simples de serem implementadas para auxílio no entendimento da variabilidade de processos cujas observações são individuais e multivariadas. A motivação básica para o uso do controle estatístico multivariado de processos (CEMP) vem do fato de se ter que levar em conta a estrutura de correlação dos dados para se responder adequadamente a pergunta: "o processo está sob controle?". No início do texto, o CEMP é revisto enquanto técnica utilizada para subgrupos racionais e uma ilustração de seu uso é mostrada tanto para a fase I (exame retrospectivo para se estimar os parâmetros do processo) como para a fase II (análise de futuros subgrupos). Um tratamento especial deve ser dedicado quando os subgrupos têm tamanho 1 (observações individuais), principalmente na fase I em que as estimativas dos parâmetros não são independentes das próprias observações a serem testadas, além disso, a estimativa usual da matriz de covariância pode ser inflacionada caso tenhamos causas assinaláveis no conjunto de dados inicial. Por essa razão, estimadores robustos dessa matriz, similares ao de amplitudes móveis do caso univariado, são estudados e limites adequados do gráfico de controle são desenvolvidos. Mostramos que nesses casos eles apresentam um bom desempenho para causas especiais tipo degrau e rampa. Por outro lado, sinais provocados por observações aberrantes são mais difíceis de serem detectados, principalmente se o afastamento não é tão evidente, e alternativas são sugeri das baseadas em técnicas de exploração da estrutura interna dos dados como Análise de Componentes Principais. Abordamos, em seguida, uma técnica de fácil implementação e interpretação para diagnóstico das causas assinaláveis. Ao final, utilizamos essas técnicas para análise de dados de um processo de montagem de cabinas de caminhões / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Dalton Soares Arantes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T14:33:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nicolosi_DenysEmilioCampion_D.pdf: 8955129 bytes, checksum: 8f8ef3bc0a751ee4e96a249a94724a59 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: A área de Compressão de Dados de sinais digitalizados de Eletrocardiograma, ECG, tem grande importância prática pela economia de espaço de memória, de arquivo, ou de tempo de transmissão que ela viabiliza, e é considerada uma área efervescente, onde trabalhos científicos de excelente nível têm sido publicados. Neste trabalho, desenvolve-se um procedimento novo de criação experimental da função taxa da distorção ("Rate Distortion Function"), R(D), utilizada em comunicações e com raízes na Teoria da Informação. O método desenvolvido realiza a decomposição do sinal em componentes principais (Principal Component Analysis) e cria a curva R(D) através da recuperação parcial desses componentes principais. A taxa R é computada através da entropia das Funções de Densidade de Probabilidade dos pesos (scores) de cada componente principal utilizado nesta recuperação parcial, obtendo-se então a relação RxD. Os resultados obtidos representam uma referência para esta área, pois impõem um limitante inferior para a melhor taxa de compressão que se pode obter para esses sinais. Foi possível também caracterizar a Função de Densidade de Probabilidade para sinais de ECG, que não tinha sido bem explorada na literatura. Constatou-se que ela se aproxima fortemente de uma função Laplaciana. ...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: Data Compression of Electrocardiogram digitalized signals is a very important subject in many aspects, such as memory and space economy or data transmission, and it is considered an area in constant development with excelent scientific works worldwide. In this work, a new procedure for the experimental computation of the Rate Distortion Function, R(D), is developed. This is a function which is commonly used in Communications and whose origins are in the Information Theory. This work presents a novel procedure for determining the R(D) function, by means of a decomposition of the signal in its principals components (Principal Components Analysis). The R(D) curve is then created through the partial recuperation of these principals components, as a function of the distortion D obtained from this partial recovery. The Rate "R", is then obtained using each of the Principal Component score values derived from its probability density function, in such a way that the relation "R x D" is obtained. It was also possible in this work, to characterize the probability density function for ECG signals, which have not been well explored in the literature : We have concluded that this density is very dose to a Laplacian function, which is a surprising result. ...Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Este estudo teve como objetivo selecionar os descritores botânico-agronômicos que melhor se prestam para caracterizar acessos das espécies paspalum guenoarum e paspalum plicatulum. Através de componentes principais, baseando-se nos artigos de Jolliffe (1972 e 1973). Foram avaliados 15 descritores reprodutivos, 22 vegetativos e 21 agronômicos, sendo que os agronômicos compreenderam 7 descritores para a avaliação anual, 7 descritores para a avaliação de inverno e 7 descritores para a avaliação de verão. Após a seleção de descritores reprodutivos, vegetativos e agronômicos separadamente, foi realizada uma análise de componentes principais considerando estes caracteres conjuntamente. A fim de se proceder a uma nova seleção. O método utilizado permitiu uma redução de 53%, 68% e 43%. Dos descritores reprodutivos, vegetativos e agronômicos, respectivamente, do conjunto inicialmente considerado. Como descritores importantes destacaram-se: PR, CE, EFL (reprodutivos), DIPB, CMB, LMBBASE (vegetativos) e PORMSANO, DIVERAO (agronômicos), o que representa um descarte de 86% do total de descritores utilizados na caracterização dos acessos. Verificou-se também que os descritores agronômicos por serem mais influenciados por fatores ambientais tiveram uma menor participação nesta caracterização, uma vez que dos oito descritores selecionados, seis foram reprodutivos e vegetativos. Para os descritores vegetativos o método de descarte não foi tão satisfatório quanto para os demais, devendo-se ressaltar que suas estimativas podem não ter refletido com boa exatidão as associações existentes entre os mesmos tendo em vista o pequeno número de acessos (26) e a quantidade elevada de descritores (22) considerados. O método de componentes principais mostrou-se útil para selecionar os descritores mais importantes na descrição da variabilidade presente na coleção de acessos do germoplasma estudado / not available

Orientadores: Milton Mori, Roy Edward Bruns / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-12T02:03:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_KarlaPatriciaSantos_M.pdf: 2043020 bytes, checksum: d2a11b877ef2ef646132cc413b195dd7 (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: O uso industrial dos corpos hídricos, rios e lagos, tem sido motivo de grande preocupação nacional e mundial visto às condições de captação de água e de destinação da grande quantidade de resíduo gerada diariamente. A atividade industrial da RIPASA S/A não foge a esta regra, assim vê-se a necessidade de um trabalho constante de controle e otimização do seu sistema de tratamento de efluente. Este trabalho teve como objetivo geral fornecer subsídios à RIP ASA SI A de prever a demanda bioquímica de oxigênio (DBO5) em situações futuras de despejo de sua lagoa aerada ll. Utilizou-se assim as técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e de Análise de Componentes Principais (PCA) para modelagem do sistema e pré-processamento dos dados, respectivamente. Tomou-se um período de dois anos para a formação do banco de dados, sendo analisados inicialmente os seguintes parâmetros: DBO5, demanda química de oxigênio (DQO), vazão, produção de papel e celulose, pH e sólidos suspensos. Os pacotes computacionais NeuroSolutions e Statistica foram utilizados. Como o tempo de residência do sistema de lagoas aeradas da RIPASA S/A não era conhecido, trabalhou-se com as possibilidades de três a sete dias, tendo o de seis dias apresentado melhores resultados. A vasta quantidade de lacunas no banco de dados impossibilitou o uso dos parâmetros pH e sólidos suspensos reduzindo-se o número de dados disponíveis para a formação do modelo. Os resultados da modelagem via RNA foram comparados com o obtido através de um dos métodos clássicos de modelagem, PCR (Principal Component Regression), e verificou-se que nenhuma das técnicas foi capaz de predizer bem o comportamento do sistema em estudo quando utilizadas separadamente. Entretanto, uma boa performance da RNA foi obtida quando realizado um pré-processamento dos dados de entrada antes de serem alimentados à rede. Desta forma a ortogonalização de variáveis via PCA é apresentada como uma importante ferramenta de auxílio na definição da topologia das RNAs e no seu mapeamento não linear / Abstract: In recent years, computer-based methods have been applied to many areas of environmental chemistry. In the process industry the use of modern control strategies is required due to increasing demands on the quality of its effluent treatment systems. In this work a wastewater treatment system of a pulp and paper industry has been studied using Artificial Neural Networks (ANN) and the Principal Components Analysis to predict output environment parameters (BOD). Control process data sets generated from input and output of the current treatment system (an aerated lake) are used in this research. Variation within sampling of some auxiliary and process parameters including chemical oxygen demand (COD), biochemical oxygen demand (BOD), flow, pulp and paper production, pH and suspended solids are evaluated over a two-year period. Predictive models are presented calculated from ANN and Principal Component Regressions (PCR) for the estimation of biochemical oxygen demand, one of the main process control variables. The results show that neither principal component regression nor artificial neural network treatment is satisfactory when used separately in modeling and simulation. Neural network presents superior results for the training set but poorer ones than those from PCR for the test set. One explanation is that there are too few data resulting in an overfit of the training set. Best prediction performance is achieved when the data are preprocessed using PCA, before they are fed to a backpropagated neural network composed of three neurons in a hidden layer and the Delta-Bar-Delta (DBD) learning algorithm. The PCA technique orthogonalizes the input original variables and helps the ANN nonlinear mapping / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Orientador : Roberto Rittner / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-01T19:46:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tasic_Ljubica_D.pdf: 2855637 bytes, checksum: 21ca2861cfdf26fa08dd422d710fc9e4 (MD5) Previous issue date: 2002 / Doutorado