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The aim of this study was to select superior materials of Eucalyptus spp. using univariate and multivariate statistical analyzes. Twenty-five genetic materials from Eucalyptus spp. collected in Itamarandiba, Minas Gerais were used. The properties of wood and charcoal were determined for all genetic materials, in addition to the gravimetric yield. Data were submitted to Scott-Knott hierarchical clustering algorithm as univariate analysis. For the multivariate approach, a combination between principal component analysis and hierarchical cluster analysis was used. Both analyzes were efficient in the selection of genetic materials for charcoal production. According to the Scott-Knott test, genetic materials 9 and 21 were the most suitable to produce charcoal. By means of the multivariate analyzes the most indicated were 9, 10 and 21. The Scott-Knott test allowed the visualization of the results of each quality parameter independently. On the other hand, the multivariate tools enabled the observation of the relation between the properties of wood and charcoal. Resumo O objetivo deste trabalho foi selecionar os materiais superiores de Eucalyptus spp. a partir de análises estatísticas univariada e multivariada. Utilizaram-se 25 materiais genéticos de Eucalyptus spp., coletados no município de Itamarandiba, Minas Gerais. Foram determinadas as propriedades da madeira e do carvão vegetal para todos os materiais genéticos, além do rendimento gravimétrico. Os dados foram submetidos ao algoritmo de agrupamento hierárquico Scott-Knott, como análise univariada. Para a realização da abordagem multivariada, utilizou-se uma combinação entre as análises de componentes principais e a análise de agrupamentos hierárquicos. Ambas as análises se mostraram eficientes na seleção de materiais genéticos para a produção de carvão vegetal. De acordo com o teste de Scott-Knott, os materiais genéticos 9 e 21 foram os mais indicados para a produção de carvão vegetal. Por meio das análises multivariadas, os mais indicados foram o 9, 10 e 21. O teste de Scott-Knott permitiu a visualização dos resultados de cada parâmetro de qualidade de forma independente, por outro lado, as ferramentas multivariadas possibilitaram a observação das relações entre as propriedades da madeira e do carvão vegetal.

RESUMO O objetivo desse trabalho foi selecionar medidas de parecença e métodos de aglomeração mais apropriados à análise de conglomerados para a caracterização da variabilidade vertical e horizontal da resistência à penetração em Latossolo Vermelho Distrófico sob pastagem degradada. Compararam-se as técnicas e se avaliaram algoritmos e medidas de parecença em AAH. A RP foi medida a intervalos de 10 mm até 300 mm de profundidade, em 4 pontos afastados 0,50 m dos 30 vértices de uma malha de 6 x 10 m e, em mais 3 sítios com 18 pontos radialmente distanciados em 0,125 m. AF e AAH foram aplicadas para avaliação da variabilidade vertical da RP e por AAH se avaliou também sua dispersão horizontal. A camada de maior RP média se localizou entre 20 e 60 mm de profundidade em 94,22% dos perfis avaliados e nos 5,78% perfis restantes, foi mais espessa e mais profunda se estabelecendo entre 60 e 190 mm. A técnica de AAH utilizando o algoritmo da ligação média aritmética entre grupo e o coeficiente distância euclidiana se mostrou eficiente como a AF na caracterização da variabilidade vertical da RP, resultando estratificação do seu perfil mais coerente com a dinâmica da RP em pro- fundidade. Os valores de RP no solo sob pastagem degradada são superiores ao limite crítico, sendo a camada de 20 a 60 mm de profundidade a de maior impedância mecânica. ABSTRACT The objective of this work was to select similarity measures and agglomeration methods most appropriate to cluster analysis to characterize the vertical and horizontal variability of resistance to penetration in Latossolo Vermelho Distrófico under degraded pasture. The PR was sampled at intervals of 10 mm until 300 mm depth, in 4 points spaced 0.50 m from the 30 vertices of a 6 x 10 m mesh and at 3 more sites with 18 radially distanced points by 0.125 m. AF and HCA were applied to evaluate the soil PR variability in depth and by HCA its horizon- tal dispersion too. The highest PR values was between 20 and 60 mm deep in 94.22% of the evaluated profiles and in the remaining 5.8%, thicker and deeper, this layer it was established between 60 and 190 mm. The HCA technique by algorithm of arithmetic mean linkage between group and, Euclidean distance coefficient proved efficient, as well as, AF in the evaluation of the vertical PR variability, resulting a stratification of the resistance profile more coherent with the dynamics of the PR in depth. The PR values in the soil under degraded pasture are higher than the critical limit, with the layer of 20 to 60 mm deep having the highest mechanical impedance.

As cidades inteligentes, como aposta para a gestão urbana, têm despertado a atenção de pesquisadores e gestores públicos ao redor do mundo. Em 2020, na Região Nordeste do Brasil, 36 municípios estão categorizados como “cidades inteligentes”. Este artigo descreve os métodos usados para analisar, visualizar e discutir algumas informações sobre essas 36 cidades. A utilização de mapas temáticos permitiu demonstrar, numa perspectiva espacial, algumas características desses municípios, e sua associação ao uso de métodos de mineração de dados e a uma perspectiva teórica crítica mostrou-se útil para compreender as dinâmicas territoriais das cidades inteligentes. Ao combinar variáveis das cidades pesquisadas, a análise de componentes principais e o agrupamento hierárquico identificaram automaticamente similaridades e diferenças entre elas. Em comparação com as metrópoles e capitais incluídas neste estudo, e tomando-se como referência a REGIC 2007, os resultados mostram-se úteis para identificar as cidades com potencialidades para melhor promover e/ou abrigar dinâmicas territoriais características de cidades inteligentes, que são: Jaboatão dos Guararapes-PE, Olinda-PE, Igarassu-PE, São Lourenço da Mata-PE, Moreno-PE, Itapissuma-PE, que fazem parte da Região Metropolitana de Recife; e Parnamirim-RN, pertencente à Região Metropolitana de Natal. Smart cities, as a bet for urban management purposes, have attracted the attention of researchers and public managers around the world. In 2020, 36 municipalities are categorized as “smart cities”, in the Brazil’s Nordeste. This article describes the methods used to analyze, visualize, and discuss some variables related to these 36 cities. From a spatial perspective, the use of thematic maps allowed to evince some characteristics of these municipalities. The association of thematic maps with data mining methods and a critical theoretical perspective proved to be useful to understand the territorial dynamics of smart cities. By combining the variables from the studied cities, principal component analysis and hierarchical clustering automatically identified similarities and differences between them. In comparison with the metropolises and capitals included in this study, cities with the conditions to better promote and/or harbor territorial dynamics characteristic of smart cities are: Jaboatão dos Guararapes-PE, Olinda-PE, Igarassu-PE, São Lourenço da Mata-PE, Moreno-PE, Itapissuma-PE, which are part of the Metropolitan Region of Recife; and Parnamirim-RN from the Metropolitan Region of Natal. Les villes intelligentes comme pari pour la gestion urbaine attirent l'attention des chercheurs et des gestionnaires publics du monde entier. En 2020, dans la Région Nord-Est du Brésil, 36 villes ont été classées comme «villes intelligentes». Cet article décrit les méthodes utilisées pour analyser, visualiser et discuter certaines informations sur ces 36 villes. Dans un point de vue spatial, l'utilisation de cartes thématiques a démontré certaines de leurs caractéristiques qui, associées à l'utilisation de méthodes d'exploration de données et à une perspective théorique critique, sont utiles pour comprendre la dynamique territoriale des villes intelligentes. En combinant les variables des villes étudiées, l'analyse des composantes principales et le regroupement hiérarchique ont permis d'identifier automatiquement les similitudes et les différences entre elles. En comparaison avec les métropoles et les capitales du Nordeste, les villes présentant les conditions pour mieux promouvoir et/ou abriter les dynamiques territoriales caractéristiques des villes intelligentes sont: Jaboatão dos Guararapes-PE, Olinda-PE, Igarassu-PE, São Lourenço da Mata-PE, Moreno-PE, Itapissuma-PE, qui font partie de la région métropolitaine de Recife; et Parnamirim-RN, qui appartient à la région métropolitaine de Natal.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2020-10-13T18:22:44Z No. of bitstreams: 2 Laiza_Albuquerque Silva2020.pdf: 7307143 bytes, checksum: 9f9005ebb1beb36c53a832eab857b14f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-10-13T18:22:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Laiza_Albuquerque Silva2020.pdf: 7307143 bytes, checksum: 9f9005ebb1beb36c53a832eab857b14f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2020-05-29 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Precision Agriculture is constantly concerned with coherent use of natural resources, which makes it key in optimizing management, as it considers the spatial variability of an area and allows its segmentation into subregions (Management Zones – MZ). One of the possible ways to evaluate such variability is by using spectral data, i.e., via orbital, sub-orbital, and terrestrial sensors. Among the suborbital sensors, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) enable non-intrusive surveys with high level of detail and at lower cost. Thus, this work proposes to create MZ focused on temporal analysis on a short period (one harvest) from three datasets: visible vegetation indexes from UAVs and Sentinel-2, and soil data; comparing the MZs with yield maps. In this study, one area was monitored throughout two harvest cycles (soybean, during the 2018/2019 crop, and maize, crop of 2019), collecting UAV images, field data (soil sampling and yield). MZs were designed for the subsets through spectral data (VANT and Sentinel-2) and soil sampling using hierarchical clustering with spatial constraints weights, evaluating different spatial contiguity matrices (Queen, Rook, and KNN). Among the visible vegetation indexes ExG, GLI, GRVI, RGBVI, and VARI, GRVI and VARI achieved higher results. MZs created by UAV or Sentinel-2 for both crops achieved higher performance with two groups; and for soil data, by four groups. None of the MZs shared any similarities regarding their cultures’ productivity. Visible vegetation index achieved poor results for MZ creation, regardless of the sensor employed (VANT or Sentinel-2). A Agricultura de Precisão possui contínua preocupação com o uso coerente dos recursos naturais, tornando-se uma peça-chave na otimização do manejo, por considerar a variabilidade espacial da área e segmentá-la em sub-regiões (Zonas de Manejo, ZM). Uma das formas de avaliar esta variabilidade é por dados espectrais, ou seja, por sensores orbitais, suborbitais e terrestres. Dentre os sensores suborbitais, os acoplados aos Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANTs) possibilitam o acompanhamento da área de forma não intrusiva, com elevado nível de detalhamento e sob menor custo. Nesse sentido, este trabalho tem como objetivo criar ZM focadas na análise temporal sob curto período (uma safra), por índices de vegetação derivados de imagens de VANT e do sensor Sentinel-2, e por variáveis de solo. Após isso, compará-las com a produtividade. No estudo, monitorou-se uma propriedade agrícola ao longo de dois ciclos produtivos (soja, safra 2018/2019 e trigo, safra 2019), coletando-se dados espectrais na faixa do visível e dados de campo (amostragem de solo e produtividade). Construíram-se ZMs para o subconjunto de dados espectrais (VANT e Sentinel-2) e amostragem do solo pelo método de agrupamento hierárquico com restrição espacial, e foram avaliadas diferentes matrizes de contiguidade (Rainha, Torre e KNN). Dentre os índices de vegetação ExG, GLI, GRVI, RGBVI e VARI, os de melhor desempenho foram o GRVI e VARI. A quantidade ideal de ZMs para os subconjuntos de dados espectrais foi duas para ambas as culturas e quatro para as variáveis do solo. Nenhuma das ZMs se assemelharam à produtividade das culturas. Constatou-se que índices derivados do visível não apresentaram bons resultados para o delineamento das Zonas de Manejo, independente do sensor utilizado (VANT ou Sentinel-2).

O Transtorno Afetivo Bipolar (TAB) é uma desordem de humor caracterizada por episódios recorrentes de depressão ou mania. O TAB geralmente causa uma drástica redução na qualidade de vida de uma pessoa, podendo levar até o suicídio. O Systematic Treatment Enhancement Program for Bipolar Disorder (STEP-BD) é um estudo ambulatorial de longo prazo desenvolvido para descobrir quais tratamentos ou combinações de tratamentos são mais eficazes no tratamento de episódios de depressão e mania e na prevenção de episódios recorrentes em pessoas com TAB. O grupo de pesquisa tem trabalhado com o STEP-BD com o objetivo de apoiar decisões médicas a partir dos dados obtidos no estudo. Neste trabalho, em particular, a técnica conhecida como Agrupamento Hierárquico Aglomerativo (AGNES) foi utilizada com a intenção de detectar possíveis comorbidades psiquiátricas características de dois grupos: de pacientes que tiveram e que não tiveram história de tentativa de suicídio. Os resultados deste trabalho indicam ser possível não apenas detectar as comorbidades de cada grupo, como também foi possível estudar algumas características individuais, sintomas de humor atual e características do sono presentes em cada grupo de estudo. Os resultados obtidos reforçam resultados encontrados na literatura. Bipolar Affective Disorder (BD) is a mood disorder characterized by recurrent episodes of depression or mania. BD usually causes a drastic reduction in person’s quality of life, which can even lead to suicide. The Systematic Treatment Enhancement Program for Bipolar Disorder (STEP-BD) is a long-term outpatient study designed to find out which treatments or treatment combinations are most effective in treating episodes of depression and mania and in preventing recurrent episodes in people with BD. The research group has been working with STEP-BD in order to support medical decisions based on the data obtained in the study. In this work, in particular, the technique known as Hierarchical Agglomerative Clustering (AGNES) was used with the intention of detecting possible psychiatric comorbidities characteristic of two groups: patients who had and who had no history of attempted suicide. The results of this study indicate that it is possible not only to detect the comorbidities of each group, but it was also possible to study some individual characteristics, symptoms of current mood and sleep characteristics present in each study group. The results obtained reinforce results found in the literature. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

The present study consists of the in situ characterization and selection of minimal morphoagronomic descriptors in Passiflora cincinnata genotypes. Forty-one quantitative morphoagronomic descriptors were used, divided in “Plant and Leaf”, “Floral” and “Fruit”. Principal component analysis were used to eliminate descriptors that were less important in the study of multivariate dissimilarity among genotypes. The formation of groups was carried out using Ward’s hierarchical grouping method. The importance of the characters was estimated through the participation of the components by Singh’s method (1981) in order to verify the similarity between lower participation variables in the components. For the set of descriptors “Plant and Leaf” the characteristics that presented the greatest relative contributions were: maximum leaf width 76.1% and leaf blade length 17.2%. For the set of descriptors “Floral” the characteristics that presented the greatest relative contributions were: pedicel length 42.1%, corona tip diameter 32.6% and petal length 11.8%. For the set of descriptors “Fruit” the characteristic that presented the greatest relative contribution was: number of seeds per fruit 89.2%. From the results obtained, we can infer that from the 41 descriptors, only 15 were relevant for the evaluation of the genetic diversity among the individuals of the population. These descriptors were: titratable acidity, bract length, leaf blade length, petal length, sepal length, pedicel length, corona filament ring length, corona tip diameter, fruit longitudinal diameter, sepal width, maximum leaf width, number of fruits, number of seeds per fruit, bark weight and fruit mass. Resumo O presente estudo consiste na caracterização e na seleção de descritores morfoagronômicos mínimos em genótipos de Passiflora cincinnata in situ. Foram utilizados 41 descritores morfoagronômicos quantitativos, divididos em “Planta e Folha”, “Floral” e “Fruto”. Utilizou-se a análise de componentes principais com o objetivo de eliminar descritores que tivessem menor importância no estudo de dissimilaridade multivariada entre genótipos. Foi realizada a formação de grupos por meio do método de agrupamento hierárquico de Ward. Foi estimada a importância dos caracteres por meio da participação dos componentes pelo método de Singh (1981), com o intuito de verificar a similaridade entre variáveis de menor participação dos componentes. Para o grupo de descritores “Planta e Folha”, as características que apresentaram as maiores contribuições relativas foram: largura máxima da folha (76,1%) e comprimento da lâmina foliar (17,2%). Para o grupo de descritores “Floral”, as características que apresentaram as maiores contribuições relativas foram: comprimento do pedicelo (42,1%), diâmetro da ponta da corona (32,6%) e comprimento da pétala (11,8%). Para o grupo de descritores “Fruto”, a característica que apresentou a maior contribuição relativa foi: número de sementes por fruto (89,2%). A partir dos resultados obtidos, pode-se inferir que, dos 41 descritores, apenas 15 se mostraram relevantes para a avaliação da diversidade genética entre os indivíduos da população. Estes descritores foram: acidez titulável, comprimento da bráctea, comprimento da lâmina foliar, comprimento da pétala, comprimento da sépala, comprimento do pedicelo, comprimento dos anéis dos filamentos corona, diâmetro da ponta da corona, diâmetro longitudinal do fruto, largura da sépala, largura máxima da folha, número de frutos, número de sementes por fruto, peso da casca e massa do fruto.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) A ideia principal do aprendizado por comitês é aprimorar os resultados de métodos de aprendizagem de máquina combinando múltiplos modelos. Inicialmente aplicada a problemas de aprendizagem supervisionada, esta abordagem permite produzir resultados com qualidade superior em relação a um único modelo. Da mesma forma, aprendizagem de comitê aplicados ao aprendizado não supervisionado, ou consenso de agrupamento, produz agrupamentos de alta qualidade. A maioria dos métodos de comitê para agrupamento de dados são destinados a algoritmos particionais, e apresentam resultados de qualidade superior aos agrupamentos simples. Deste modo, é razoável esperar que a combinação de agrupamentos hierárquicos possa levar a um agrupamento hierárquico de melhor qualidade. Os estudos recentes não consideram as particularidades inerentes aos diferentes métodos de agrupamento hierárquico durante o processo do consenso. Este trabalho investiga a consistência dos resultados do consenso considerando diferentes métodos de agrupamento hierárquico utilizados para gerar o comitê. Uma abordagem é proposta para preservar um tipo de transitividade presente nos dendrogramas. Neste algoritmo, os dendrogramas representando os resultados individuais dos agrupamentos bases são convertidos em matrizes ultramétricas. Então, após um processo de fuzzificação, alguns operadores de agregação com a capacidade de preservar uma t-transitividade geram uma matriz consenso. O agrupamento hierárquico final é obtido a partir da matriz consenso. A análise de resultados dos experimentos realizados em conjuntos de dados conhecidos e a visualização da operação do algoritmo em conjunto de dados visuais (duas dimensões) indica que esta abordagem consegue melhorar a acurácia enquanto é consistente com o método gerador. The main idea of ensemble learning is improved machine learning results by combining several models. Initially applied to supervised learning, this approach usually produces better results in comparison with single methods. Similarly, unsupervised ensemble learning, or consensus clustering, create individual clustering that is more robust in comparison to unique methods. The most common methods are designed for flat clustering, and show superior in quality to clustering unique methods. Thus, it can be expected that consensus of hierarchical clustering could also lead to higher quality in creating hierarchical clustering. Recent studies not been taken to consider particularities inherent in the different methods of hierarchical grouping during the consensus process. This work investigates the impact of the ensemble consistency in the final consensual results. We propose a process that retains intermediate transitivity in dendrograms. In this algorithm, firstly, the dendrograms describing the base clustering are converted to an ultrametric matrix. Then, after one fuzzification process, the consensus functions based on aggregation operator with preserve transitivity property is applied to the matrices and form the final consensus matrix. The final clustering will be a dendrogram obtained from this aggregate matrix. Analyzing the results of the experiments performed on the known dataset and also visualizing algorithm’s process on the visual (two-dimensional) datasets shows this approach can significantly improve the accuracy performance while retaining the consistency property.

Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2021-12-02T15:36:13Z No. of bitstreams: 1 SAULO DANIEL DOS SANTOS.pdf: 1928921 bytes, checksum: 678e9fdd44f4ef9c33ffb17a30e9e8c4 (MD5) Made available in DSpace on 2021-12-02T15:36:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SAULO DANIEL DOS SANTOS.pdf: 1928921 bytes, checksum: 678e9fdd44f4ef9c33ffb17a30e9e8c4 (MD5) Previous issue date: 2017-12-04 The Lattes platform has been used by universities, development agencies and research groups as the main source of information on researchers’ academic history, influencing curriculum analysis. Due to this fact, it is practically obligatory in Brazil that all researchers keep their curricula duly updated in this platform. Faced with this, many researchers explore this basis of curricula to discover new knowledge about the construction of science in Brazil.In this sense, the ScriptLattes tool has been widely used throughout the national territory by a range of researchers, to extract information from the curricula registered on the Lattes platform. The results obtained so far have been of great value for the extraction of knowledge from this basis of curricula. Based on the above, this work makes use of ScriptLattes to extract curriculum information from the Lattes platform. Thus, hierarchical clustering concepts are applied to construct a method for constructing group hierarchies. Based on this method, applications were built to:(i) produce reports that help fill the Sucupira and e-Mec platforms; (ii) to visualize similarities among postgraduate programs through area indicators. A plataforma Lattes passou a ser utilizada pelas universidades, agências de fomentos e grupos de pesquisa, como fonte principal de informações sobre o histórico acadêmico dos pesquisadores, influenciando na análise curricular. Devido a esse fato, é praticamente obrigatório no Brasil que todos os acadêmicos mantenham seus currículos devidamente atualizados nesta plataforma. Diante disso, muitos pesquisadores exploram essa base de currículos para descobrir novos conhecimentos sobre a construção da ciência no Brasil. Nesse sentido, a ferramenta ScriptLattes tem sido amplamente utilizada em todo o território nacional por uma gama de estudiosos, para extrair informações a partir dos currículos cadastrados na plataforma Lattes. Os resultados obtidos até então têm sido de grande valia para a extração de conhecimento desta base de currículos. Diante do exposto, esse trabalho faz o uso do ScriptLattes para extrair informações de currículos da plataforma Lattes. Assim, são aplicados conceitos de agrupamento hierárquico para construir um método para computação de hierarquias de agrupamentos. Com base nesse método proposto, foram construídas aplicações para: (i) produzir relatórios que auxiliam os preenchimentos das plataformas Sucupira e e-Mec; (ii) visualizar similaridades entre programas de pósgraduações por meio de indicadores de área.

Tese de mestrado em Bioestatística, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012 Submitted by Cristina Manessiez (camanessiez@fc.ul.pt) on 2013-10-18T14:14:06Z No. of bitstreams: 1 ulfc104903_tm_Luisa_Seco.pdf: 1926216 bytes, checksum: 83072116cd761c8df1830a8bb0575576 (MD5) Made available in DSpace on 2013-10-18T14:14:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ulfc104903_tm_Luisa_Seco.pdf: 1926216 bytes, checksum: 83072116cd761c8df1830a8bb0575576 (MD5) Previous issue date: 2012