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Made available in DSpace on 2014-10-01T13:08:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-04-01Bitstream added on 2014-10-01T14:02:56Z : No. of bitstreams: 1 S0100-69162014000200011.pdf: 432768 bytes, checksum: 1152b994009fbe68b51fb7c3a15b5770 (MD5) Desde o início do ano 2000, o uso de receptores de navegação aumentou consideravelmente. Muito se deve à desativação da disponibilidade seletiva ocorrida em maio de 2000. Entretanto, esses receptores não registram as observáveis, somente estimam e armazenam as coordenadas, o que impede o pós-processamento dos dados. Baseados nesse aspecto, alguns softwares foram desenvolvidos e estão disponíveis gratuitamente. Eles permitem a gravação das observáveis GPS do receptor, pseudodistâncias (código C/A) e das medidas da fase da onda da portadora. Esses programas são capazes de ler de e registrar em arquivos binários as informações referentes às observáveis GPS e realizar a conversão de formato binário para o formato RINEX. Este trabalho visa a avaliar o receptor de navegação Garmin 12 XL a partir do uso dos programas livres. Dois experimentos foram realizados na região de Presidente Prudente-SP, empregando o levantamento relativo estático. O processamento foi realizado com intervalos de tempo de 30; 15; 10 e 5 minutos. Os resultados foram comparados com as coordenadas advindas de um receptor geodésico e mostram que, para 98,9% dos pontos, os valores em relação à acurácia planimétrica foram melhores que 0,50 m. A única linha de base cujo valor foi maior ou igual a 0,50 m é o vértice M0001 (linha de base menor que 2 km), referente ao primeiro experimento. Em termos de precisão, os valores não ultrapassaram 0,30 m. Since 2000 the use of the GPS navigation increases considerably. The reason for that was the deactivation of the selective availability in May 2000. However, these receivers do not register the observables, they just estimate and store them and that prevents the post-processing data. Based in this aspect some softwares were developed and are available for free. They allow recording the GPS observables, pseudorange and carrier phase. These programs are able to read in binary files and record information concerning the GPS observables and to convert binary format to a RINEX format. This study presents the GPS Garmin 12 XL evaluation using free programs. Two experiments were carried out in Presidente Prudente-SP region using the relative static survey. The processing was carried out with intervals of 30, 15, 10 and 5 minutes. The results were compared with the coordinates from a geodetic receiver and show that 98.9 % of the points, the values in relation to the planimetric accuracy were better than 0.50 m. The only baseline which the value was larger or equal to 0.50 m is the point M0001 (baseline lesser than 2 km) referred to the first experiment. In terms of precision the values did not exceeded 0.30 m. Universidade Federal de Uberlândia Instituto de Geografia Universidade Estadual Paulista Faculdade de Ciências e Tecnologia Depto. de Cartografia Universidade Estadual Paulista Faculdade de Ciências e Tecnologia Depto. de Cartografia

Muitos problemas de classificação descritos na literatura de aprendizado de máquina e mineração de dados dizem respeito à classificação em que cada exemplo pertence a um único rótulo. Porém, vários problemas de classificação, principalmente no campo de Bioinformática são associados a mais de um rótulo; esses problemas são conhecidos como problemas de classificação multirrótulo. O princípio básico da classificação multirrótulo é similar ao da classificação tradicional (que possui um único rótulo), sendo diferenciada no número de rótulos a serem preditos, na qual há dois ou mais rótulos. Na área da Bioinformática muitos problemas são compostos por uma grande quantidade de rótulos em que cada exemplo pode estar associado. Porém, algoritmos de classificação tradicionais são incapazes de lidar com um conjunto de exemplos mutirrótulo, uma vez que esses algoritmos foram projetados para predizer um único rótulo. Uma solução mais simples é utilizar o método conhecido como método Binary Relevance. Porém, estudos mostraram que tal abordagem não constitui uma boa solução para o problema da classificação multirrótulo, pois cada classe é tratada individualmente, ignorando as possíveis relações entre elas. Dessa maneira, o objetivo dessa pesquisa foi propor uma nova adaptação do método Binary Relevance que leva em consideração relações entre os rótulos para tentar minimizar sua desvantagem, além de também considerar a capacidade de interpretabilidade do modelo gerado, não só o desempenho. Os resultados experimentais mostraram que esse novo método é capaz de gerar árvores que relacionam os rótulos correlacionados e também possui um desempenho comparável ao de outros métodos, obtendo bons resultados usando a medida-F. Many classification problems described in the literature on Machine Learning and Data Mining relate to the classification in which each example belongs to a single class. However, many classification problems, especially in the field of Bioinformatics, are associated with more than one class; these problems are known as multi-label classification problems. The basic principle of multi-label classification is similar to the traditional classification (single label), and distinguished by the number of classes to be predicted, in this case, in which there are two or more labels. In Bioinformatics many problems are composed of a large number of labels that can be associated with each example. However, traditional classification algorithms are unable to cope with a set of multi-label examples, since these algorithms are designed to predict a single label. A simpler solution is to use the method known as Binary Relevance. However, studies have shown that this approach is not a good solution to the problem of multi-label classification because each class is treated individually, ignoring possible relations between them. Thus, the objective of this research was to propose a new adaptation of Binary Relevance method that took into account relations between labels trying to minimize its disadvantage, and also consider the ability of interpretability of the model generated, not just its performance. The experimental results show that this new method is capable of generating trees that relate labels and also has a performance comparable to other methods, obtaining good results using F-measure.

Estudou-se o comportamento dos principais parâmetros da moagem a seco de mesclas binárias em batelada dos minerais dolomita e quartzo. Por meio de vários ensaios físicos com diferentes proporções desses minerais por diferentes ciclos moagem, acompanhou-se a evolução da granulação dos produtos em termos de coeficiente de agudez, a, e diâmetro, d50, parâmetros da função de distribuição de probabilidades sigmoidal de Hill, a qual foi utilizada para ajustar a nuvem de dados. Os resultados subsidiaram o desenvolvimento de sistema simulador de cominuição baseado em rede neural artificial (do tipo perceptron de multicamada com algoritmo de supervisão e treinamento de retropropagação com momento), a ser objeto de artigo futuro. The behavior of batch grinding of a dry binary mix using dolomite and quartz has been studied. Through several tests with different proportions of these minerals and different grinding cycles, the granular system evolution was observed in terms of sharpness coefficient and mean diameter d50. These parameters were fit into the Hill’s sigmoidal function of probability distribution to adjust the results. The results were used for the validation of a neural network system (multilayer perceptron-like algorithm), which will be presented in another article.

Several problems involve the classification of data into categories, also called classes. Given a dataset containing data whose classes are known, Machine Learning algorithms can be employed for the induction of a classifier able to predictthe class of new data from the same domain, performing the desired discrimination. Some learning techniques are originally conceived for the solution of problems with only two classes, also named binary problems. However, several problems requirethe discrimination of examples into more than two categories or classes. This paper surveys strategies for the generalization of binary classifiers to problems with more than two classes, known as multiclass problems. The focus is on strategies that decompose the original multiclass problem into multiple binary subtasks, whose outputs are combined to obtain the final classification., Diversos problemas envolvem a classificação de dados em categorias, também denominadas classes. A partir de um conjunto de dados cujas classes são conhecidas, algoritmos de Aprendizado de Máquina podem ser utilizados na induçãode um classificador capaz de predizer a classe de novos dados do mesmo domínio, realizando assim a discriminação desejada. Algumas técnicas de aprendizado são originalmenteconcebidas para a solução de problemas com apenas duas classes, também denominados binários. Entretanto, diversos problemas requerem a discriminação dos dados em mais que duas categorias ou classes. Neste artigo é apresentada uma revisão de estratégias para a generalização de técnicas de aprendizado binárias para a solução de problemas com mais que duas classes, intitulados multiclasses. O foco é em estratégias que decompõem o problema multiclasses original em múltiplos subproblemas binários, cujas saídas são combinadas na obtenção da classificação final.

O problema estudado neste trabalho visa minimizar o custo de energia elétrica necessário para a operação de bombas hidráulicas, que captam água de poços artesianos para os reservatórios distribuídos em bairros da cidade, de onde a população é atendida. Como o custo da energia elétrica varia ao longo do dia, se faz necessário um planejamento da operação das bombas e armazenamento de água no sistema. Um modelo de otimização linear inteira é proposto para o problema, considerando um custo de partida das bombas. Desconsiderando esse custo, as variáveis binárias do modelo são eliminadas e um segundo modelo de otimização linear é também analisado. Algumas instâncias geradas aleatoriamente são resolvidas e suas soluções analisadas, demonstrando que os modelos propostos oferecem suporte gerencial consistente para seu uso no problema real.The aim of the problem studied in this paper is to minimize the electrical energy cost necessary to manage water distribution networks. We consider water distribution systems that are designed to deliver water from pump stations suitably distributed in a city, to the final water consumers. Since the cost of the electrical energy varies during the day, it is necessary to plan the operation of the pumps and water inventory in the system. An integer linear optimization model is proposed for the problem, when considering a fixed cost for the starting of the pumps. On the other hand, when we do not consider this cost, the binary variables are eliminated and the problem can be formulated as a linear optimization model. Some randomly generated instances are solved and corresponding solutions evaluated. The examples show that the proposed models offer consistent managerial support for their use in the real problem.