Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1
3863.pdf: 3890839 bytes, checksum: 2673ad557bc976e88a3245a8854caa82 (MD5)
Previous issue date: 2011-05-31 / This research presents the Chem-Risk approach which is applied to chemical food safety domain, in order to circumvent a problem often encountered: data with little semantic or presenting low quality results that lead to results of low quality, unreliable and therefore inadequate to the reality of domain analyzed. In response to this purpose, the approach creates a Flexible Base Platform to properly pre-process the results of laboratory tests in agricultural food, allowing so many other variables, here considered as food risk factors, are observed in this analysis. Managed by the platform, the concepts of fuzzy logic and ontologies enable the incorporation of new risk factors, improve data quality and produce a superior technical expertise to that offered by traditional approaches used in the context of Brazilian public policies that aim to assess chemical risks and maximize the chemical safety of agricultural food. Due to the complexity and scope required for the ontology, a new approach to ontological engineering is presented. Data mining techniques used here play a key role, helping government officials and experts to extract higher risk levels of non-trivial knowledge, from the superior knowledge provided by the incorporation of fuzzy logic and ontology during the preprocessing step. The results obtained in mining step reveal a more faithfully semantic to the reality of food chemical safety, complement this reality and increase the level of expertise in favor of non-trivial decisions. By the other hand, if there were no proper preprocessing at the semantic level, the results, although apparently correct, would be concealing its false basis and, and thus presenting results completely wrong before the reality of chemical safety of agricultural food worldwide. We believe that what makes our real case study more remarkable is that it helps to improve the health of global population and, by extension, save our own lives. / Esta pesquisa apresenta a abordagem Chem-Risk a qual é aplicada ao domínio mundial da segurança química alimentar, visando contornar um problema freqüentemente encontrado: dados com pouca semântica, apresentando baixa qualidade, que levam a resultados de baixa qualidade, pouco confiáveis e, portanto, inadequados para corretamente expressarem a realidade do domínio analisado. Em atendimento a esta finalidade, a abordagem Chem-Risk cria uma Plataforma Base Flexível para adequadamente pré-processar os resultados das análises laboratoriais em alimentos agropecuários, permitindo que inúmeras outras variáveis, aqui consideradas como fatores de risco alimentar, sejam consideradas nestas análises. Gerenciados por esta plataforma, conceitos da lógica fuzzy e ontologias viabilizam a incorporação dos novos fatores de risco, aprimoram a qualidade dos dados e produzem um conhecimento técnico superior, àquele oferecido pelas abordagens tradicionalmente empregadas no contexto das políticas públicas brasileiras, que visam avaliar os riscos químicos e maximizar a segurança química dos alimentos agropecuários. Devido à complexidade e escopo requeridos para a ontologia, uma nova abordagem de engenharia ontológica é apresentada. As técnicas de mineração de dados aqui empregadas desempenham um papel fundamental, auxiliando as autoridades governamentais e especialistas de risco a extraírem maiores níveis de conhecimentos não-triviais, a partir do conhecimento superior fornecido pela incorporação da lógica fuzzy e ontologia, durante a etapa de préprocessamento dos dados. Os resultados alcançados na etapa de mineração revelam uma semântica mais fidedigna à realidade da segurança química alimentar, complementam esta realidade e ampliam o nível de conhecimento especializado em favor de decisões não triviais. Por outro lado, se não houvesse adequado pré-processamento de dados a nível semântico, os resultados, apesar de aparentemente corretos, estariam encobrindo bases falsas e, portanto, estariam completamente equivocados perante a realidade da segurança química mundial dos alimentos agropecuários. Acreditamos que o que torna o nosso estudo de caso mais notável é que ele ajuda a melhorar a saúde da população mundial e, por extensão, salvar nossas próprias vidas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/478 |
| Date | 31 May 2011 |
| Creators | Magalhães Junior, Walter Coelho Pereira de |
| Contributors | Santos, Marilde Terezinha Prado |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0018 seconds