Nesta tese são apresentados um novo modelo estatístico para cálculo de probabilidade de paternidade e sua implementação em software. O modelo proposto utiliza o genótipo como informação básica, em contraste com outros modelos que usam alelos. Por esta diferença, o modelo proposto resulta mais abrangente, mas que, sob certas restrições, reproduz os resultados dos modelos que usam alelos. Este modelo foi implementado em um software que recebe descrições da genealogia e dos marcadores em uma linguagem dedicada a isso e constrói uma rede bayesiana para cada marcador. O usuário pode definir livremente a genealogia e os marcadores. O cálculo da probabilidade de paternidade é feito, sobre as redes construídas, por um software para inferência em redes bayesianas e a probabilidade de paternidade combinada considerando todos os marcadores é calculada, resultando em um \"índice de paternidade. / This thesis presents a novel statistical model for calculation of the probability of paternity and its implementation as a software. The proposed model uses genotype as basic information. Other models use alleles as basic information. As a result the proposed model is broader, in the sense that, under certain constraints the results from the other models are reproduced. The software implementation receives pedigree and markers data, in a specifically designed language, as input and builds one bayesian network for each marker. The user can freely define any pedigree and any marker. Paternity probabilities for each locus are calculated, from the built networks, by a software for inference on Bayesian Networks and these probabilities are combined into a single \"paternity index\".

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-06-09T17:46:58Z No. of bitstreams: 1 Henrique Manfron Seffrin_.pdf: 4996070 bytes, checksum: facf64690edf2c78dfd329c9ec67d18c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-09T17:46:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Henrique Manfron Seffrin_.pdf: 4996070 bytes, checksum: facf64690edf2c78dfd329c9ec67d18c (MD5) Previous issue date: 2015-02-20 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / CNPQ – Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Pesquisas têm mostrado que os alunos apresentam ganhos mais significativos de aprendizagem através do ensino individualizado, pois o professor pode se focar nas dificuldades de cada um. Por ser uma estratégia de custo elevado, os Sistemas Tutores Inteligentes (STI) oferecem uma alternativa mais viável. Esses sistemas, através de técnicas de Inteligência Artificial, são capazes de se adaptar às características de cada aluno, provendo assistência individualizada. Esta adaptação personalizada é fornecida pelo componente Modelo de Aluno, que é capaz de avaliar e mapear o conhecimento de cada estudante. Na literatura, são encontrados diversos trabalhos que lidam com a questão de avaliação de conhecimento do aluno, dentre os quais encontram-se alguns trabalhos relacionados ao domínio de álgebra. Estes trabalhos, geralmente, apresentam modelagens com redes Bayesianas, que são estruturas probabilísticas amplamente utilizadas por apresentarem resultados muito interessantes no que se refere à avaliação do conhecimento dos estudantes. No entanto, nestes trabalhos, estas estruturas relacionam apenas os conceitos algébricos, ou modelam relações entre operações algébricas, com suas principais propriedades e falsas concepções. Esses trabalhos não buscam definir as relações entre os conceitos algébricos e as respectivas operações, e como os primeiros podem estar interferindo, positivo ou negativamente, na aprendizagem dos segundos. Por exemplo, na álgebra, há conceitos chave, como incógnita e a igualdade entre os lados da equação, que interferem diretamente na compreensão de certas operações algébricas. Se um estudante não os compreende, dificilmente ele será capaz de aplicar corretamente as operações relacionadas em todas as situações. Desse modo, é desejável que os modelos de inferência sejam capazes de identificar se o estudante compreende tais conceitos. Além disso, outra limitação dos trabalhos relacionados de modelos de alunos voltados para a álgebra se refere a como eles tratam as evidências. Como estes trabalhos utilizam os itens de avaliação para isto, a cada novo exercício, é necessário inserir um novo nodo na rede, e estabelecer as relações com cada conceito abordado por este item. Isso torna o projeto da rede trabalhoso e dependente de cada exercício aplicado no STI. Nesse contexto, este trabalho propõe um modelo de aluno algébrico que além de inferir o conhecimento algébrico dos estudantes de conceitos (como incógnita, igualdades, operações inversas), habilidades (operações algébricas) e falsas concepções, busca definir as relações entre conceitos e habilidades. Como foco inicial deste trabalho serão utilizadas as equações de 1o grau. Para a inferência, será empregada a estrutura de Redes Bayesianas Dinâmicas (RBD), usando como evidência a operação aplicada pelo aluno em cada passo da resolução de uma equação. Nesta estrutura de RBD, cada time slice corresponde à resolução de um passo, o que torna o modelo proposto independente dos exercícios aplicados pelo STI. Dessa forma, o modelo de inferência proposto pode ser utilizado em qualquer equação algébrica, sem a necessidade de qualquer alteração na rede, como ocorre nos outros trabalhos relacionados. Visando verificar a capacidade de inferência desta rede, foram conduzidas avaliações. A partir dos históricos dos alunos, que utilizaram o PAT2Math, foram obtidas as evidências para a rede; e a partir dos dados dos pós-testes, realizados pelos mesmos alunos, formam obtidos os percentuais a serem comparados com a inferência da rede. Como os resultados não foram satisfatórios, empregou-se a regra do limiar, instanciando toda a variável que o ultrapassasse. Avaliada sob os limiares de 96% e 98%, a rede demostrou resultados mais precisos com o limiar de 96%, no qual as diferenças entre os resultados da rede e os percentuais dos pós-testes permaneceram, em sua maioria, em até 5%. / Students learn more through personalized instruction, because the teacher can focus on each learner. Being a impracticable strategy in terms of cost, Intelligent Tutoring Systems (ITS) offers a feasible alternative. By using Artificial Intelligence techniques, these systems are able to adapt themselves to the students, providing individualized instruction. Such adaptation is provided by the Student Model, which is able to assess and map the knowledge of each student. In the literature there are several studies that deal with knowledge evaluation in ITS, some of them are related to algebra. These studies present a Bayesian Network modeling, probabilistic structures that are widely used because of their interesting results concerning the evaluation of the student knowledge. However, in this studies, the network structure only models algebraic concepts, or only model a relationship between algebraic operations and its main properties and common misconceptions. These studies do not aim to represent the relationship between concepts and algebraic operations and how the former can be interfering, in a positive or negative way, on the learning of the second one. For example, in algebra, there are key concepts, such as the unknown and equality among sides of the equation, which directly interferes with the understanding of some algebraic operations. If a student does not understand these concepts, he would hardly be able to apply correctly the related operations in every situation. Thus, it is desirable that the inference model be able to identify if the student understands such concepts. In addition, another limitation of the related work of algebraic student models refers to how they deal with the evidence. As these studies use the assessment items for evidence, for each new exercise, it is necessary to insert a new node in the network, and establish relationships with each concept addressed by this item. This makes the network design laborious and dependent on each ITS exercise. In this context, this work proposes an algebraic student model that, in addition to infer the student knowledge of algebraic concepts (as unknown, equality, inverse operation), skills (algebraic operations) and common misconceptions, defines the relationship between concepts and skill. An initial focus of this study will be the 1st degree equations. For the inference model we use the Dynamic Bayesian Networks (DBN), in which the evidences are the operations applied by the student to solve each equation step. In this structure of DBN, each time slice corresponds to a resolution step, which makes the proposed model independent of the ITS exercises. Thus, the proposed inference model can be used in every algebraic equation, without need to make changes in the network, as occurs with other works.In order to verify the inference capacity of the network, evaluations were conducted. From the resolution history of the students, that interact with PAT2Math, the evidences for the network were obtained; and from the post-test data, solved by the same students, the percentages to compare with the results of the network were obtained. As the results aren’t very satisfactory, we applied the threshold rule, every variable that exceeded this value are instantiated. The network were evaluated under the threshold of 96% and 98%. The proposed DBN has shown more accurate inference with the 96% threshold, in which the differences between the results of the network and the percentages of the post-test remained mostly with ceiling of 5%.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-03-17T16:13:01Z No. of bitstreams: 1 Leonardo Ribeiro Machado_.pdf: 1406241 bytes, checksum: d0229eb3cc9a08809b94e758fa60d7e6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-17T16:13:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leonardo Ribeiro Machado_.pdf: 1406241 bytes, checksum: d0229eb3cc9a08809b94e758fa60d7e6 (MD5) Previous issue date: 2011-03-31 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O desempenho de um SGBD é um fator crítico a ser considerado durante a sua utilização. Diversas técnicas são atualmente empregadas na tentativa de aumentar o desempenho de um SGBD. Esta pesquisa integra tecnologias de agentes e de mineração de dados para a criação de modelos probabilísticos (bayesianos) de decisão aptos a auxiliar no processo de melhoria de desempenho de um SGBD. Este modelo é usado, então, como base da ferramenta ATTuneDB de sintonia de SGBD. A partir da carga real de operação de um SGBD PostgreSQL, a ferramenta utiliza este modelo para identificar o regime de trabalho do SGBD e encontrar o melhor conjunto de valores para os parâmetros deste SGBD, apoiando o administrador do SGBD na tarefa de otimizar o desempenho deste. / The performance of a DBMS is a critical factor to be considered while using it. Several techniques are currently employed in an attempt to increase the performance of a DBMS. This research integrates agent technologies and data mining for building probabilistic decision models (Bayesian) able to assist the performance improvement process of a DBMS. This model is used to build the ATTuneDB DBMS fine-tuning tool. Receiving information about the real workload being submitted to a PostgreSQL DBMS, and using the probabilistic model, the tool is able to identify the type of the workload, and find the best set of value for the parameters of this DBMS, thus, supporting the DBA on the task of optimizing the DBMS performance.

Este estudo visa compreender a adequação dos rendimentos às necessidades e condições de vida dos brasileiros. Observando os dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) realizada pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) para o período: 2008 e 2009, o estudo identifica um modelo que se concentra na investigação sobre o fato de 75% dos domicílios brasileiros declararem dificuldades orçamentárias. Para desenvolver um modelo, foi utilizada a percepção declarada e subjetiva de adequação da renda, informada pelo chefe de família ou pessoa de referência no domicílio. O referencial teórico baseia-se no comportamento do consumidor e foca nos recursos econômicos. O método quantitativo foi desenvolvido com Inteligência Artificial, mais especificamente Redes Bayesianas. Redes Bayesianas são estruturas em forma de grafos onde as distribuições de probabilidade são representadas por nós ligados por arcos acíclicos, que podem representar ou não relações causais entre as variáveis. No final pretende-se contribuir para o conhecimento e melhoria no desenho de políticas públicas e para as empresas em geral, dando um panorama sobre o que afeta as dificuldades das famílias, proporcionando uma visão que vai além da tradicional divisão de classes econômicas. / This study aims to understand the adequacy of Brazilians´ income to their needs and living conditions. According to the data from the Household Budget Survey (POF) conducted by IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics) for the years of 2008 - 2009, the study identifies a model which focuses on the investigations about the fact that 75% of Brazilian households reported budgetary difficulties. To develop a model, was used the perceived adequacy of income declared by the householder or reference person in the household. The theoretical framework was based on consumer behavior and focuses on economic resources. The quantitative method was developed by Artificial Intelligence, specifically Bayesian Networks. Bayesian Networks are structures in the form of graphs for which the probability distributions are represented by nodes connected by acyclic arcs, which may or may not represent causal relationships between variables. At the end we intend to contribute to knowledge and improvement in the design of public policies and business in general, giving a more detailed look at what affects the difficulties of families, providing a vision that goes beyond the traditional division of economic classes.

Sistemas de transporte marítimo são essenciais para o Comércio Global, em especial, navios-tanques e seus centros de carga e descarga de produtos líquidos ou gasosos inflamáveis; portanto, é crucial entender como estes sistemas podem falhar, para que seus operadores sejam capazes de manter a sua capacidade de operação. É preciso que cada e toda análise quantitativa de risco compreenda algumas das atividades básicas que devem ser desenvolvidas, para permitir a quantificação dos riscos envolvidos e associados, na operação do sistema ou do processo. Basicamente, devem ser calculadas as probabilidades de ocorrência dos eventos indesejados identificados, bem como a magnitude de suas consequências. O objetivo deste trabalho é aferir se a técnica denominada Rede Bayesiana RB é a mais adequada, comparando-a com as técnicas de árvores de falhas e de eventos, para realizar uma Análise de Risco da operação ou processo de descarga de líquidos inflamáveis, como etanol anidro e/ou produtos petrolíferos, de um naviotanque para um terminal portuário específico Terminal de Granéis Líquidos TGL com foco na interface entre dois sistemas: o navio e o porto, observado o elemento humano, ou seja, o erro humano (Análise da Confiabilidade Humana). Além disso, será realizado um estudo das consequências do vazamento de um líquido inflamável transportado pelo navio, olhando para o pior cenário, a partir da ruptura da tubulação ou do compartimento do navio-tanque. A análise tem por base as recomendações da Organização Internacional Marítima OIM (em inglês, IMO). A OIM tem adotado a Avaliação Formal da Segurança AFS (em inglês, Formal Safety Assessment FSA), como seu modo oficial de receber as sugestões de seus membros para criar ou modificar qualquer regulamentação correlacionada. Este processo é composto de cinco passos que a OIM descreve na guia AFS (IMO, 2002). Este trabalho irá mostrar todas as etapas, mas irá focar, com especial atenção, a segunda etapa Risk Assessment, porque será aplicada ao caso sob análise, envolvendo o comportamento humano. Existem muitas técnicas e muito trabalho envolvido na estimação das probabilidades dos eventos. O mesmo ocorre para a avaliação de suas consequências. Uma vez definida a quantidade total de vazamento, um software poderá ser usado para calcular as consequências. O mesmo será feito para na Análise de Risco, utilizando RB, e, neste ponto, o trabalho apresenta uma nova contribuição. / Maritime transportation systems are essential for World Trade, in special, Tankers ships and yours loading and unloading facilities; therefore, it is crucial to understand how these systems may fail, to be able to maintain their capacity. It need that each and every quantitative risk assessment comprises some basic activities that have to be developed to allow the quantification of the risks involved in the operation of a system or process. Basically, it must be estimated the likelihood of the identified undesired events as well as the magnitude of their consequences. The objective of this study is to assess if the technique called Bayesian Networks BN is the best suited, with respect to the Fault Tree Analysis FTA and the Event Tree Analysis ETA, to perform an Risk Analysis of the operation or process of unloading of flammable bulk liquids, such as anhydrous ethanol and/or oil products, from a Tanker to a port terminal specified the Bulk Liquid Terminal BLT, focusing on the interface between the two systems: ship and port with the inclusion of the human factor, i.e., human error: Human Reliability Analysis HRA. Furthermore, a consequence analysis of a specific liquid bulk leakage will be performed, looking at the worst scenario case, from the rupture of a pipeline or tank from a Tanker. The analysis came from based on the recommendations of the International Maritime Organization IMO. The IMO has adopted the FSA (Formal Safety Assessment) as its official way of receiving suggestions of its members to create or modify any regulation correlated. It is a process composed by five steps that IMO has described in its Guidelines for FSA (IMO, 2002). This thesis will to show all steps, but will look carefully to step two (Risk Assessment) because it will be applied in the example situation, involving human behavior (HRA). There are many techniques and much work involved in the estimation of the likelihood of the events. The same occurs for the evaluation of their consequences. Once defined the total leaked quantity, software will be used to calculate the consequences. The same will be done to Risk Analysis, using BN, and at this point, the work is a new contribution.

Sistemas de suporte a decisão são utilizados em cenários com incertezas. Uma decisão normalmente é auxiliada por resultados obtidos com ações passadas em problemas semelhantes. Quando um sistema de suporte a decisão incorpora conhecimento específico de uma área, estes recebem o nome de sistemas especialistas. Tal conhecimento especifico é utilizado para inferência juntamente com as informações de entrada a respeito do problema. O objetivo deste trabalho é a avaliação e modelagem de sistemas de auxílio a decisão, foram analisadas duas abordagens para um mesmo problema alvo, sendo uma de gerenciamento do problema e outra de detecção do problema. A abordagem de gerenciamento utiliza redes Bayesianas para modelagem, tanto do conhecimento específico quanto para a inferência. As variáveis utilizadas, as relações de dependência e as probabilidades condicionais entre as variáveis foram extraídas da literatura. A abordagem de detecção do problema utilizou imagens para extração de características seguida de um algoritmo de agrupamento para comparação com a classificação de um especialista. Uma das áreas de aplicação de sistemas especialistas é na área clínica, podendo auxiliar tanto na detecção, diagnóstico e tratamento de doenças. A cárie dental é um problema generalizado que afeta a maioria das pessoas, tanto em países ricos, como em países pobres. Existem poucos sistemas para auxílio no processo de diagnóstico da cárie, sendo a maior parte dos sistemas existentes determinísticos, focando apenas na detecção da lesão. O sistema de gerenciamento da cárie desenvolvido foi apresentado a dois profissionais da odontologia, a opinião deles mostra que está abordagem é promissora e aplicável em campos como a educação e a atenção básica a saúde. Além da apresentação aos profissionais, foram utilizados casos bem estabelecidos da literatura para analisar as sugestões fornecidas pela Rede, e o resultado foi coerente com o cenário real de tomada de decisão. A metodologia de detecção da cárie resultou em um alto valor de acurácia, 96.88%, mostrando que tal metodologia é promissora em comparação com outros trabalhos da área. Além da contribuição para a área de informática odontológica, os resultados mostram que a extração da estrutura e das probabilidades condicionais da rede a partir da literatura é uma metodologia que pode ser utilizada em outras áreas com cenário similar ao do diagnóstico da cárie. Nos próximos passos do projeto alguns pontos referentes a modelagem de sistemas e redes Bayesianas serão analisados, como escalabilidade e testes de validação, tanto quantitativamente como qualitativamente, isto inclui o desenvolvimento de métodos computacionalmente efetivos para a geração de casos aleatórios utilizando o Método de Monte Carlo / Decision support systems are used in uncertainty scenarios; normally a decision is choose using similar problems actions results. Decision support systems could incorporate specific knowledge; such systems are called expert systems. The specific knowledge is used for inference about the problem scenario. This work objective is the evaluation and modeling of decision support systems, we analyzed two distinct approaches for the same problem, one for detection, another for management. The management approach uses Bayesian networks for modeling the specific knowledge and the inference engine. The variables choice, the dependences relationship and the conditional probabilities were extracted from the scientific literature. The detection approach used images and feature extraction to perform a clustering and compare the output labels with a specialist classification. One application of expert systems is clinical, supporting diseases detection, diagnosis and treatment. Dental caries is a generalized problem that affects major part of the population, few systems exists for support the caries diagnostic process, the major part is deterministic, focusing only the detection problem. The caries management system developed here was shown to two odontology professionals, and they opinion encourage such approach to be applied in fields like odontology education and basic health. Beyond this, we used well-established cases to analyze the network output suggestions, the result obtained was coherent with the real decision making scenario. The caries detection approach resulted in a high accuracy, 96.88%, showing that methodology is promising. Besides the contribution for dental informatics field, the results obtained here shows that the extraction of the network structure from the literature could be used in problems similar with caries diagnoses. The project next steps are to analyze some points of systems modeling and Bayesian networks, like scalability and validation tests, both quantitative and qualitative, and including the development of computational effectives methods for the use of Monte Carlo methodology

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-01-27T15:38:27Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AnaliseCorrelacaoFocos.pdf: 1221584 bytes, checksum: 15add606b78337363ce942524b5c7119 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-30T12:10:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AnaliseCorrelacaoFocos.pdf: 1221584 bytes, checksum: 15add606b78337363ce942524b5c7119 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-30T12:10:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AnaliseCorrelacaoFocos.pdf: 1221584 bytes, checksum: 15add606b78337363ce942524b5c7119 (MD5) Previous issue date: 2016-03-10 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A Amazônia é composta por uma grande diversidade de ecossistemas e formas de ocupação, assumindo uma grande variedade de configurações, envolvendo fatores espaciais, sociais, econômicos, agronômicos, que variam de região para região. Partindo dessa percepção do espaço amazônico, esta dissertação apresenta um estudo investigativo de cenários e suas correlações, com o intuito de quantificar e qualificar a força das relações e das dependências entre as diversas variáveis envolvidas, tais como fatores meteorológicos (umidade relativa, precipitação, velocidade do vento e temperatura) e o número de focos de queimadas, de forma a possibilitar a análise dos motivos que influenciam na degradação ambiental da área de estudo. Com a finalidade de validar a metodologia proposta, realizou-se um estudo no município de Marabá, área de projetos de assentamentos, cujo foco é analisar as correlações existentes entre as variáveis climáticas e os focos de queimadas nesta região, utilizando três cenários de estudo. Para tanto, utilizam-se alguns parâmetros estatísticos, a correlação de Pearson e as Redes Bayesianas a fim de estabelecer o grau de dependência entre as diferentes variáveis de interesse. A partir de tais estudos, é possível fazer-se um conjunto de inferências acerca do problema em estudo e possíveis alternativas, as quais equilibrem mais os cenários, em benefício da sustentabilidade do meio ambiente. / The Amazon is composed of a wide variety of ecosystems and forms of occupation, taking a wide variety of settings, including spatial, social, economic, agronomic, which vary from region to region. From this perception of the Amazon region, this work presents an investigative study scenarios and their correlations, in order to quantify and qualify the strength of relationships and dependencies between the different variables involved, such as meteorological factors (relative humidity, rainfall, speed wind and temperature) and the number of fire outbreaks, in order to enable the analysis of the reasons that influence the environmental degradation of the study area. In order to validate the proposed methodology, we conducted a study in the city of Maraba area of settlement projects, whose focus is to analyze the correlation between climate variables and fire outbreaks in the region, using three study scenarios. Therefore, we use some statistical parameters, the Pearson correlation and Bayesian networks in order to establish the degree of dependency between the different variables of interest. From such studies, it is possible to make a set of inferences about the problem under study and possible alternatives, which more balance scenarios for the benefit of environmental sustainability.

Submitted by Mariana Dornelles Vargas (marianadv) on 2015-05-05T18:45:18Z No. of bitstreams: 1 AgentSpeak.pdf: 2033275 bytes, checksum: 00fdf0cf1d5436d313d43434cbc09f20 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-05T18:45:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AgentSpeak.pdf: 2033275 bytes, checksum: 00fdf0cf1d5436d313d43434cbc09f20 (MD5) Previous issue date: 2011 / Nenhuma / Quando este trabalho foi iniciado não era possível desenvolver de forma prática e direta softwares com agentes inteligentes onde suas crenças poderiam ser probabilidades relacionadas com seu ambiente, visto que as definições formais das linguagens disponíveis não previam tal possibilidade. Quando essa necessidade precisava ser levada em conta e implementada, devia-se lançar mão de técnicas avançadas de programação onde deveria haver a integração de ambientes de desenvolvimentos e linguagens, a fim de tornar a implementação factível. Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de uma nova linguagem de programação orientada a agentes denominada AgentSpeak(PL), baseada em AgentSpeak(L), com o intuito de agregar o conceito de crenças probabilísticas através do uso de Redes Bayesianas sendo implementada através de uma extensão da ferramenta de programação Jason. / When this work was started it was not possible to develop so practical and straightforward software with intelligent agents where their beliefs could likely be related to their environment, as the settings formal language available did not foresee such a possibility. When this necessity had to be taken into account and implemented, one should resort of advanced programming techniques where there should be integration of development environments and languages in order to make the implementation feasible. This study aimed to develop a new language agent oriented programming called AgentSpeak (PL), based on AgentSpeak (L) with the intention of creating the concept of probabilistic beliefs through the use of Bayesian networks being implemented through an extension Jason's programming tool.

For the manufacture of gypsum powder applied and checked on its setting, using multiple components. One of the intrinsic components of construction gypsum is the anhydrite, completely dehydrated gypsum, working as inert part. Bayesian networks are one of the tools of industrial management. One of its most important properties is its capacity to self-learning. This research work builds on the improvement of anhydrite calcination process using a rotary kiln direct cooking. The work provide an update as new systems currently used for the manufacture of anhydrite, since in addition to improving process control via control loops more efficient and self-managed, and improvements in levels MES and SCADA provide artificial intelligence elements by applying the above Bayesian networks. / En la fabricación de yeso en polvo, aplicable y controlable en su endurecimiento, se utilizan varios componentes. Uno de los componentes intrínseco del yeso para construcción es la anhidrita o yeso totalmente deshidratado que trabaja como parte inerte. Las redes bayesianas, como sistema experto, son una herramienta de gestión industrial. Una de sus propiedades más importantes es su capacidad de autoaprendizaje. Esta investigación se basará en la mejora del proceso de calcinación de anhidrita usando un horno rotativo de cocción directa. El trabajo aportará como novedad una actualización de los sistemas usados actualmente para la fabricación de anhidrita, ya que aparte de mejorar el control del proceso mediante lazos de control más eficientes y autogestionados, así como la introducción de mejoras en los niveles MES y Scada, aportará una modelización del proceso con elementos de inteligencia artificial mediante la aplicación de dichas redes bayesianas.

?rea de concentra??o: Educa??o e Tecnologias aplicadas em Institui??es Educacionais. / Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2018-04-02T18:15:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) luiz_filipe_carreiro_salazar.pdf: 2092412 bytes, checksum: 081025a8f7b46e716f0a5878e9f2cc60 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2018-04-09T18:05:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) luiz_filipe_carreiro_salazar.pdf: 2092412 bytes, checksum: 081025a8f7b46e716f0a5878e9f2cc60 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-09T18:05:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) luiz_filipe_carreiro_salazar.pdf: 2092412 bytes, checksum: 081025a8f7b46e716f0a5878e9f2cc60 (MD5) Previous issue date: 2017 / O avan?o da tecnologia possibilitou o surgimento de ferramentas para o acesso a conhecimento e experi?ncias individuais e coletivas. As Tecnologias da Informa??o e Comunica??o e a internet criaram o conceito chamado Ciberespa?o, um local virtual onde o somat?rio de todas as experi?ncias, saberes e culturas de todos os povos que forma a Intelig?ncia Coletiva. Tal fen?meno contribuiu para o desenvolvimento da Educa??o ? Dist?ncia e os Sistemas Inteligentes para Educa??o. Um dos maiores problemas em EaD ? aus?ncia de adaptatividade do ensino ao Estilo de Aprendizagem dos estudantes, que consiste nas prefer?ncias que cada aluno tem em receber um determinado conte?do. Dessa forma, o trabalho aborda uma t?cnica de Redes Bayesianas para detectar automaticamente os Estilos de Aprendizagem dos estudantes para proporcionar uma oferta de material de ensino adaptado ?s prefer?ncias de aprendizagem nos Ambientes Virtuais de Aprendizagem. O trabalho se baseia em conceitos e t?cnicas de Intelig?ncia Artificial e Aprendizado de M?quina para compor um modelo computacional e probabil?stico de uma Rede Bayesiana para inferir e detectar qual a melhor combina??o de Estilos de Aprendizagem. Para estruturar os m?todos de detec??o dos Estilos de Aprendizagem, a pesquisa utiliza o Modelo de Estilo de Aprendizagem Felder-Silverman. Para representar o comportamento do estudante no Ambiente Virtual Aprendizagem, o trabalho utiliza utiliza um sistema para simular o desempenho do estudante em um Sistema de Tutoria Inteligente. Os m?todos utilizados resultam na constru??o de um algoritmo de detec??o autom?tica de Estilos de Aprendizagem em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Os resultados do algoritmo de Rede Bayesiana foram comparados aos resultados de outro algoritmo de detec??o de Estilos de Aprendizagem na literatura. Nos testes, o algoritmo de Rede Bayesiana se mostrou mais eficiente comparado ao da literatura, diminuindo consideravelmente o n?mero de itera??es do sistema que no final converge ao Estilo de Aprendizagem do estudante, diminuindo o tempo de execu??o e aumentando a precis?o dos resultados. O trabalho abre discuss?o quanto a robustez, efici?ncia e precis?o da aplica??o de Redes Bayesianas para detec??o de Estilos de Aprendizagem. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / The advancement of technology has enabled the emergence of tools for access to knowledge and individual and collective experiences. Information and Communication Technologies and the Internet have created the concept called Cyberspace, a virtual place where the sum of all the experiences, knowledge and cultures of all peoples that forms the Collective Intelligence. This phenomenon contributed to the development of Distance Education and Intelligent Systems for Education. One of the major problems in EaD is the lack of adaptability of teaching to students? learning style, which consists of the preferences each student has in receiving a certain content. Thus, the paper approaches a technique of Bayesian Networks to automatically detect the Learning Styles of the students to provide an offer of teaching material adapted to the preferences of learning in the Virtual Environments of Learning. The work is based on concepts and techniques of Artificial Intelligence and Machine Learning to compose a computational and probabilistic model of a Bayesian Network to infer and detect the best combination of Learning Styles. To structure Learning Styles detection methods, the search uses the Felder-Silverman Learning Style Template. To represent student behavior in the Virtual Learning Environment, the work uses uses a system to simulate student performance in an Intelligent Tutoring System. The methods used result in the construction of an algorithm for automatic detection of Learning Styles in Virtual Learning Environments. The results of the Bayesian Network algorithm were compared to the results of another learning style detection algorithm in the literature. In the tests, the Bayesian Network algorithm proved to be more efficient compared to the literature, considerably reducing the number of system iterations that in the end converges to the student?s Learning Style, reducing execution time and increasing the accuracy of the results. The paper discusses the robustness, efficiency and accuracy of the application of Bayesian Networks for the detection of Learning Styles.