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Acesso aberto (Open Access)
Análise de correlação de focos de queimadas com variáveis climáticas no município de Marabá
(Universidade Federal do Pará, 2016-03-10) ARANHA, Priscila Siqueira; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
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.
Acesso aberto (Open Access)
Uma análise sócio-demográfica da incidência de hanseníase na Amazônia legal brasileira: abordagem baseada em redes bayesianas
(Universidade Federal do Pará, 2019-02-08) GOMES, José Maria da Silveira; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
A Hanseníase é uma doença infectocontagiosa milenar, de caráter crônico e estigmatizante, desde os tempos mais remotos da humanidade até os dias de hoje. Caracteriza-se por uma doença da pobreza e o Brasil é o segundo país do mundo com a maior incidência. A falta de políticas públicas para a redução da pobreza através da melhoria dos indicadores sócio-econômicos do país, estão diretamente relacionados à incidência da doença no Brasil. As estratégias para o controle e monitoramento devem perpassar por ações inteligentes. Uma das soluções para o monitoramento da doença é a utilização das redes bayesianas como método probabilístico para a tomada de decisões no controle e na tomada de decisão quanto aos procedimentos a serem adotados para a redução da incidência da doença. O trabalho tem como objetivo analisar a associação da incidência da doença Hanseníase em relação aos indicadores do desenvolvimento humano, habitação e nível de renda, considerando os municípios da Amazônia Legal brasileira em relação ao Brasil. Estudo ecológico, baseado em dados obtidos sobre os casos de Hanseníase no Brasil no ano de 2010, disponibilizados pelo Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) através do Departamento de Informática do SUS (DATASUS) e os indicadores socioeconômicos através da base da Pesquisa de Domicílios do Censo Demográfico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE e componentes do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal, referentes à educação e renda foram obtidos a partir da plataforma de consulta Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil, também adotando como referência o ano de 2010. A metodologia combina as etapas da mineração de dados obtidos através dos bancos de dados consultados, com a análise da distribuição espacial. Foi utilizada a técnica de redes bayesianas com o objetivo de medir a associação entre as variáveis do domínio do problema e para estabelecer a analogia dos dados entre os municípios estudados com os dados encontrados para os demais municípios brasileiros. Com a aplicação do algoritmo K2, foram encontradas associações relevantes com os seguintes indicadores aplicados no estudo: Amazônia Legal Brasileira, Índice de Desenvolvimento Humano Municipal de Renda e Educação e Condição de Habitação dos Domicílios. No modelo de rede bayesiana encontrado, existe uma associação significativa entre os percentuais de domicílios com densidade maior que 2 e taxa de incidência de Hanseníase. Embora a relação entre a taxa de incidência, fatores socioeconômicos, baixos índices educacionais e de renda já tenha sido evidenciada em vários estudos, a inserção do indicador que considera a densidade populacional do domicílio foi uma proposta inovadora deste trabalho, sendo o indicador mais significativo neste estudo. A análise da incidência da Hanseníase pela distribuição espacial comparativa entre a Amazônia Legal e o Brasil, contribuiu para demonstrar que a política pública de habitação para a região estudada é quase inexistente, já que a densidade populacional por moradia é muito alta, facilitando o aparecimento de doenças infectocontagiosas, como a Hanseníase.
Acesso aberto (Open Access)
Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência
(Universidade Federal do Pará, 2009-12-10) ROCHA, Cláudio Alex Jorge da; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.
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Estratégia do planejamento e otimização de sistemas sem fio, considerando redes interferentes: abordagem baseada em cross-layer
(Universidade Federal do Pará, 2011-06-30) ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
Apesar do aumento significativo do uso de redes locais sem fio (WLAN) nos últimos anos, aspectos de projeto e planejamento de capacidade da rede são ainda sistematicamente negligenciados durante a implementação da rede. Tipicamente um projeto de rede local sem fio é feito e instalado por profissionais de rede. Esses profissionais são extremamente experientes com redes cabeadas, mas são ainda geralmente pouco experientes com redes sem fio. Deste modo, as instalações de redes locais sem fio são desvantajosas pela falta de um modelo de avaliação de desempenho e para determinar a localização do ponto de acesso (PA), além disso, fatores importantes do ambiente não são considerados no projeto. Esses fatores se tornam mais importante quando muitos pontos de acesso (PAs) são instalados para cobrir um único edifício, algumas vezes sem planejamento de freqüência. Falhas como essa podem causar interferência entre células geradas pelo mesmo PA. Por essa razão, a rede não obterá os padrões de qualidade de serviço (QoS) exigidos por cada serviço. O presente trabalho apresenta uma proposta para planejamento de redes sem fio levando em consideração a influência da interferência com o auxílio de inteligência computacional tais como a utilização de redes Bayesianas. Uma extensiva campanha de medição foi feita para avaliar o desempenho de dois pontos de acesso (PAs) sobre um cenário multiusuário, com e sem interferência. Os dados dessa campanha de medição foram usados como entrada das redes Bayesianas e confirmaram a influência da interferência nos parâmetros de QoS. Uma implementação de algoritmo genético foi utilizado permitindo uma abordagem híbrida para planejamento de redes sem fio. Como efeito de comparação para otimizar os parâmetros de QoS, de modo a encontrar a melhor distância do PA ao receptor garantindo as recomendações do International Telecomunication Union (ITU-T), a técnica de otimização por enxame de partículas foi aplicada.
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Estratégia para análise da concentração de infraestrutura de acesso às tecnologias da informação e comunicação nos municípios da Amazônia legal Brasileira
(Universidade Federal do Pará, 2016-03-31) BRITO, Silvana Rossy de; COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque; http://lattes.cnpq.br/9622051867672434; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
O acesso à informação é um direito fundamental em sociedades democráticas, considerado essencial para o desenvolvimento econômico, igualdade social, melhoria nos serviços sociais, de saúde, educação e governança. Este estudo está situado sobre a concentração do acesso às Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) nos municípios da Amazônia legal brasileira. Para isso, nós propomos um modelo conceitual, a partir do qual são identificadas as principais variáveis de infraestrutura de acesso às TICs nos domicílios urbanos e rurais. Nossa estratégia permite: (i) analisar a concentração da infraestrutura de TICs nos domicílios, tomando por base os municípios da Amazônia legal brasileira em relação às demais regiões do país; (ii) analisar a distribuição espacial da concentração da infraestrutura de TICs no domicílios urbanos e rurais por município; e, (iii) investigar as associações entre os parâmetros que descrevem a posse de recursos de TICs nos domicílios urbanos e rurais com indicadores de renda, educação, tamanho populacional e existência de energia elétrica nos municípios. Para entender essas associações, a partir de indicadores municipais, nó propomos uma estratégia que aplica a técnica de Redes Bayesianas para revelar as dependências entre as variáveis do estudo e os indicadores de concentração. Os resultados da aplicação da estratégia proposta mostram que, para domicílios urbanos, a concentração média da posse de computador com acesso à Internet e de telefone fixo nos domicílios é mais baixa nos municípios da Amazônia do que nas demais regiões do país; entretanto, a concentração da posse de telefone móvel e de domicílios sem acesso aos recursos de TICs é maior nos municípios da Amazônia. Para domicílios rurais, a concentração média de computador com acesso à Internet nos domicílios, telefone móvel e telefone fixo é mais baixa nos municípios da Amazônia, enquanto a concentração dos domicílios sem acesso é maior nos municípios da Amazônia. O estudo mostra que os indicadores de educação e renda são determinantes da desigualdade no acesso às TIC nos lares brasileiros. Adicionalmente, a estratégia permitiu avançar para analisar a associação com a concentração da ocorrência de gravidez na adolescência nos municípios, revelando que a posse de computador com acesso à Internet nos domicílios é uma variável de influência sobre esse indicador.
Acesso aberto (Open Access)
Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
(Universidade Federal do Pará, 2013-06-11) COSTA, Juliana Santiago Monteiro; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/2265948982068382
A adoção de sistemas digitais de radiodifusão sonora, que estão em fase de testes no país, permite realizar novos estudos visando um melhor planejamento para a implementação dessas novas emissoras. O que significa reavaliar os principais modelos de radiopropagação existentes ou propor novas alternativas para atender as demandas inerentes dos sistemas digitais. Os modelos atuais, conforme Recomendações ITU-R P. 1546 e ITU-R P. 1812, não condizem fielmente com a realidade de algumas regiões do Brasil, principalmente com as regiões de clima tropical, como a Região Amazônica, seja pelo elevado índice pluviométrico seja pela vasta flora existente. A partir dos modelos adequados ao canal de propagação, torna-se viável desenvolver ferramentas de planejamento de cobertura mais precisas e eficientes. A utilização destas ferramentas é cabível tanto para a ANATEL, para a elaboração dos planos básicos de distribuição de canais quanto para os radiodifusores. No presente trabalho é apresentada uma metodologia utilizando a inteligência computacional, baseada em Inferênciass Baysianas, para predição da intensidade de campo elétrico, a qual pode ser aplicada ao planejamento ou expansão de áreas de cobertura em sistemas de radiodifusão para frequências na faixa de ondas médias (de 300 kHz a 3MHz). Esta metodologia gera valores de campo elétrico estimados a partir dos valores de altitude do terreno (através de análises de tabelas de probabilidade condicional) e estabelece a comparação destes com valores de campo elétrico medidos. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados na região central do Brasil, próximo à cidade de Brasília. O sinal transmitido era um sinal de rádio AM transmitido na frequência de 980 kHz. De posse dos dados coletados durante as campanhas de medição, foram realizadas simulações utilizando tabelas de probabilidade condicional geradas por Inferências Bayesianas. Assim, é proposto um método para predizer valores de campo elétrico com base na correlação entre o campo elétrico medido e altitude, através da utilização de inteligência computacional. Se comparados a inúmeros trabalhos existentes na literatura que têm o mesmo objetivo, os resultados encontrados neste trabalho validam o uso da metodologia para determinar o campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando Inferências Bayesianas.
Acesso aberto (Open Access)
Métricas de QoE/QoS de vídeo em redes sem fio para auxilio ao planejamento de ambientes indoor utilizando uma abordagem bayesiana
(Universidade Federal do Pará, 2015-03-30) CARVALHO, André Augusto Pacheco de; CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/2265948982068382
A evolução das aplicações em redes sem fio tem crescido nos últimos anos, devido ao aumento do número de usuários de smartphone, tablets e outros. A disponibilidade de serviços exigentes, como a transmissão de vídeo, afeta a Qualidade de Experiência (QoE) e Qualidade de Serviço (QoS) provida aos usuários domésticos e comerciais, isto tem estimulado ao estudo de novas técnicas de gerência de recursos de redes, tendo como objetivo proporcionar serviços com qualidade a um cliente cada vez mais exigente. Essa dissertação apresenta uma metodologia de Inteligência Artificial, utilizando uma Rede Bayesiana, com uma estratégia híbrida de avaliação analisando o comportamento de métricas de QoE e QoS, no projeto de redes locais sem 50. Para isto houve a necessidade da realização de campanhas de medições, para a geração de uma base de medidas reais, e com o artificio da simulação utilizando uma Radial Base Function (RBF), realizou-se a extensão dos dados, para que tivesse o volume de dados ideal para inserção na Rede Bayesiana. A diversidade do local de medições escolhido, composto de materiais como: tijolo, vidros, madeiras e concreto. Foi necessário realizar previamente um mapeamento de todos os pontos a serem medidos, posicionando propositalmente antes e depois de cada barreira ultrapassada pelo sinal. As Métricas como nível de sinal Receiver Signal Strength Intensity (RSSI), Jitter, atraso fim a fim da rede durante a transmissão do vídeo, PeakSígnal-to-NoíseRatío (PSNR) e Structural Símz'larízj/ (SSIM) foram coletadas durante as medições realizadas. E utilizando a Rede Bayesiana foram feitas inferências para cada métrica e foi possível encontrar resultados satisfatórios para que a solução proposta auxilie o planejamento de redes sem fio em ambientes indoor. Possibilitando demonstrar que até 10 metros de distância do transmissor, o sinal tem sua melhor potência, e a métrica de atraso fim a fim tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa de atraso e acompanhando este ótimo desempenho o Jítter tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa. E as métricas de QoE, PSRN e SSIM possuem um comportamento similar e tem mais de 80% de probabilidade de obter seu maior valor, e consequentemente o vídeo tem a sua melhor qualidade de recepção. Resultados estes demonstram que não exclui a possibilidade do uso desta proposta em outras situações.
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Mineração de dados educacionais aplicada à busca de perfis de alunos em casos de evasão ou retenção: uma abordagem através de Redes Bayesianas
(Universidade Federal do Pará, 2017-09-12) COUTO, Diego da Costa do; SANTANA, Ádamo Lima de; http://lattes.cnpq.br/4073088744952858
Este trabalho investiga os perfis de alunos de cursos da graduação da Universidade Federal do Pará propensos a dois problemas enfrentados em diversas universidades brasileiras denominados evasão e retenção. Estas problemáticas estimularam o estudo de metodologias que detectassem padrões que suscitam a extrapolação ou o fim prematuro dos estudos. A ferramenta elegida a este fim, a Rede Bayesiana é poderosa ao propiciar raciocínio sobre incertezas, especialmente em diagnósticos de causas e efeitos tendo como pressuposto o relacionamento das variáveis e suas probabilidades de ocorrências conjuntas e marginais. Outro aspecto inerente a estrutura das Redes Bayesianas diz respeito à compreensibilidade da representação e dos resultados, os quais geram subsídios voltados a especialistas e usuários inseridos no domínio. Considerando tais colocações, essas potencialidades da metodologia em questão fortaleceram a sua aplicação nesta pesquisa. Dessa forma, registros acadêmicos contendo dezenas de milhares de amostras oriundas de alunos imersos em ambientes de ensino presencial pertencentes aos alunos de graduação ingressantes na Universidade Federal do Pará até o ano de 2016 foram submetidos ao processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados, especificamente na etapa de Mineração de Dados os padrões desejados foram extraídos valendo-se da tarefa de classificação. Em adição, realizou-se na etapa de Mineração de Dados várias análises de desempenhos da Rede Bayesiana junto a outros algoritmos clássicos do aprendizado supervisionado, e aquela revelou a sua grande acurácia e eficiência, ressaindo dentre as melhores soluções encontradas, isto posto o seu uso foi certificado sobre a base de dados selecionada. Em três estudos de casos avaliados, os resultados indicaram a qualidade do classificador baseado em Redes Bayesianas que apresentou acurácia superior a 82%, condição que legitima a sua utilidade no domínio pesquisado. Assim, os resultados atingidos foram satisfatórios e apontaram fortes influências de algumas variáveis à propensão da evasão ou retenção.
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Mineração de dados educacionais: um estudo sobre os dados socioeconômicos na educação na base de dados do INEP
(Universidade Federal do Pará, 2019-04-09) SANTOS, Aurea Milene Teixeira Barbosa dos; SILVA, Marcelino Silva da; http://lattes.cnpq.br/7080513172499497
Este trabalho investiga os perfis dos alunos do terceiro ano do ensino médio brasileiro da rede escolar pública e privada, a fim de identificar quais fatores extraescolares e interescolares influenciam para que o estudante possa vim a ter um desempenho consideravelmente bom no Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). Dessa forma, foram realizados dois estudos de caso, um com os registros socioeconômicos contendo dezenas de milhares de amostras oriundas de alunos que realizaram o exame, dividido por cada região brasileira, possibilitando uma análise dos fatores socioeconômicos (extraescolares) influentes em cada região. E o outro estudo analisou os atributos relacionados às condições de infraestrutura escolar ofertada pelas escolas públicas (estaduais) de ensino médio no estado do Pará, para esse estudo foi relacionada cada nota que o estudante conseguiu no exame do Enem com a base do censo escolar, ou seja, esta base detalha as condições das escolas secundárias correspondente a cada aluno que participou da prova do Enem ambos de 2016. Para alcançar o objetivo proposto, os dois estudos de casos foram submetidos ao processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados, a mineração de dados educacionais (MDE). No processo da MDE foi empregada a técnica de análise de componentes principais (PCA) na etapa do pré-processamento, com o intuito de diminuir a quantidade de variáveis sem perder as informações fornecidas pelo conjunto total, utilizando essa técnica foi possível diminuir de 43 para 22 o número de variáveis analisadas no estudo de caso um, e de 39 para 9 no segundo estudo de caso, com o percentual de 0.8226 % e 0.9099 % respectivamente. Tal técnica foi utilizada para propiciar a execução de mais outra técnica aplicada na pesquisa, as Redes Bayesianas, fazendo uso do software Bayesware Discoverer, sendo utilizada na etapa de mineração de dados, a escolha por essa técnica se deu por ela possibilitar o raciocínio sobre incertezas, especialmente em diagnósticos de causas e efeitos tendo como pressuposto o relacionamento das variáveis e suas probabilidades de ocorrências. Outro aspecto inerente é a sua estrutura que diz respeito à compreensibilidade da representação e dos resultados, os quais geram subsídios voltados para que especialistas e usuários inseridos no domínio realizem análises mais aprofundadas sobre o assunto tratado pelos dados. Os resultados atingidos apontaram o sucesso dessa metodologia e as técnicas empregadas, a pesquisa nos possibilitou ter uma análise a nível nacional dos estudantes do terceiro ano do ensino médio brasileiro, onde nenhum estudo realiza essa análise a nível Brasil se tratando dos dados do Enem. Foram apontadas fortes influências de variáveis socioeconômicas destacando como fatores influentes diretos no desempenho dos estudantes a diferença se ele estudou em escolas pública, privada ou federal. Aliada a essa variável encontra-se a questão da renda familiar, se o estudante abandonou ou reprovou no ensino fundamental, se tem acesso a computador e internet na sua residência e o turno em que estudou no ensino médio, a partir dessas variáveis foi possível realizar inferências e analisar o comportamento probabilístico das notas obtidas pelo aluno com cada uma dessas variáveis. Se tratando da análise da influência da estrutura escolar no desempenho do estudante paraense da escola pública, destacou-se as variáveis biblioteca e laboratório de ciências. Ao analisar só o estado do Pará se verificou que mais de 80% dos alunos da rede pública tiveram um desempenho ruim tirando notas iguais ou menores que 450 no Enem, mesmo que em sua escola tenha as duas variáveis aponta como influentes.
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Otimização do processo de aprendizagem da estrutura gráfica de Redes Bayesianas em BigData
(Universidade Federal do Pará, 2014-02-20) FRANÇA, Arilene Santos de; SANTANA, Ádamo Lima de; http://lattes.cnpq.br/4073088744952858
A automação na gestão e análise de dados tem sido um fator crucial para as empresas que necessitam de soluções eficientes em um mundo corporativo cada vez mais competitivo. A explosão do volume de informações, que vem se mantendo crescente nos últimos anos, tem exigido cada vez mais empenho em buscar estratégias para gerenciar e, principalmente, extrair informações estratégicas valiosas a partir do uso de algoritmos de Mineração de Dados, que comumente necessitam realizar buscas exaustivas na base de dados a fim de obter estatísticas que solucionem ou otimizem os parâmetros do modelo de extração do conhecimento utilizado; processo que requer computação intensiva para a execução de cálculos e acesso frequente à base de dados. Dada a eficiência no tratamento de incerteza, Redes Bayesianas têm sido amplamente utilizadas neste processo, entretanto, à medida que o volume de dados (registros e/ou atributos) aumenta, torna-se ainda mais custoso e demorado extrair informações relevantes em uma base de conhecimento. O foco deste trabalho é propor uma nova abordagem para otimização do aprendizado da estrutura da Rede Bayesiana no contexto de BigData, por meio do uso do processo de MapReduce, com vista na melhora do tempo de processamento. Para tanto, foi gerada uma nova metodologia que inclui a criação de uma Base de Dados Intermediária contendo todas as probabilidades necessárias para a realização dos cálculos da estrutura da rede. Por meio das análises apresentadas neste estudo, mostra-se que a combinação da metodologia proposta com o processo de MapReduce é uma boa alternativa para resolver o problema de escalabilidade nas etapas de busca em frequência do algoritmo K2 e, consequentemente, reduzir o tempo de resposta na geração da rede.