Maria Bernadete Zanusso

Possui o curso de Bacharelado em Matemática (UNESP-IBILCE-São José do Rio Preto-SP-1980); mestrado em Estatística (UFRJ-Rio de Janeiro-RJ-1984); doutorado em Engenharia de Produção (UFSC-Florianópolis-SC -1997); Bacharelado-Formação de Psicólogo (UFMS-Campo Grande-MS-2013) e Especialização em Neuropsicologia (CDN-Centro de Diagnóstico Neuropsicológico-São Paulo e FACNOPAR - EAD - Portaria 659/16 - DOU-19/07/2016). Trabalhou como professora na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul-Campo Grande, de 1985 a 2013, nas áreas de Matemática, Inteligência Artificial e Estatística. Tem experiência de pesquisa em classificadores, conjuntos difusos, redes neurais e sistemas lógicos neuro-difusos. Aposentada em 2013.

Informações coletadas do Lattes em 14/04/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia de Produção

1993 - 1997

Universidade Federal de Santa Catarina
Título: Famílias de T-Normas Diferenciáveis, Funções de Pertinência e Aplicações
Orientador: Luiz Fernando Jacintho Maia
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Sistemas Difusos; Rede Neural And e OR; T-Normas Diferenciáveis e Interativas; Sistema Híbridos.Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Inteligência Artificial. Setores de atividade: Desenvolvimento de Programas (Software).

Mestrado em Estatística

1982 - 1984

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Análise Espectral e Regressão no Domínio da Freqüência, Ano de Obtenção: 1984
Orientador: Basilio de Bragança Pereira
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Análise Espectral; Séries Temporais; Regressão no Domínio da Freqüência.Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística / Especialidade: Regressão e Correlação. Setores de atividade: Energia.

Especialização em Curso de Pós-Graduação Lato Sensu em Neuropsicologia

2015 - 2017

Faculdade do Norte Novo de Apucarana
Título: O Cérebro e a Aprendizagem Matemática
Orientador: Dra. Rafaela Ribeiro Martins da Cunha

Especialização em Matemática

1981 - 1981

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Graduação em Psicologia

2004 - 2013

Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Título: Avaliação e Reabilitação Cognitiva do Idoso
Orientador: Alexandra Ayach Anache

Graduação em Matemática

1977 - 1980

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho

Formação complementar

2010 - 2011

Extensão universitária em Uso de Tecnologias de Informação e Comunicação. (Carga horária: 180h). , Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, UFMS, Brasil.

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Pouco.

Bandeira representando o idioma Espanhol

Compreende Bem, Lê Bem.

Bandeira representando o idioma Italiano

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Bem.

Bandeira representando o idioma Francês

Compreende Pouco, Lê Razoavelmente.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Inteligência Artificial.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Fundamentos da Estatística.

Participação em eventos

I ENCOSMAT -Encontro Sul-MAtogrossense de MAtemática. 2011. (Encontro).

I ENCOSMAT - Encontro Sul MAtogrossense de MAtemática.Introdução Aos Conjuntos Difusos (Fuzzy Sets). 2011. (Encontro).

III Congresso Latino-Americano de Orientação Profissional e de Carreira. 2011. (Congresso).

11 th Ibero-American COnference o n AI(IBERAMIA). Rough Evolutionary Fuzzy System Based on Interactie T-Norms. 2008. (Congresso).

XXXIII CONFERENCIA LATINO AMERICANA EN INFORMATICA. Rough Sets e Algoritmo Genético para Inicializar um Sistema Neuro-Fuzzy. 2007. (Congresso).

International COnference on Artificial Inteligence. A Fuzzy Neural Network with Differentiable T-Norms: Classification and Rule Generation. 2005. (Congresso).

International Conference on Artificial Intelligence. Revisited EM Algorithms for Learning Strucuture and Parameters in Bayesian Networks. 2005. (Congresso).

Participação em bancas

Aluno: Kleber Padovani de Souza

Pistori, H.; ODAKURA, V.;ZANUSSO, M. B.. Aplicação de Modelos de Markov Ocultos na Obtenção de Taxas de Mortalidade de Larvas do Mosquito da Dengue. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Aluno: Thales de Souza Torchi

Romero, M. R.;ZANUSSO, M. B.. Subconjunto de Treinamento e Critério de Confiabilidade para Redes Neurais Artificiais de Domínio Real, Complexo e de Clifford. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Aluno: Willian Paraguassu Amorin

ZANUSSO, M. B.; Pistori, H.. Redução de atributos utilizando análise discriminante com aplicações na detecção de defeitos em couro bovino. 2009. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Aluno: Christian Cleber Masdeval Braz

ZANUSSO, M. B.; PAGLIOSA, Paulo Aristarco; PINTO, João Onofre Pereira. Objetos Inteligentes Baseados em CLP para Aplicações Cientificas. 2005. Dissertação (Mestrado em Mestrado Em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

MONARD, Maria Carolina;ZANUSSO, M. B.; RODRIGUES, Luiz Henrique Antunes. . Análise do conhecimento extraído de Classificadores Simbólicos utilizando Medidas de Avaliação e de Interessabilidade. 2002.

FELIZ, Júlio da Costa;ZANUSSO, M. B.; DAMUS, Marly. . Construção de um Software para Sintese Musical. 2001.

NASCIMENTO, Alda Maria Do;ZANUSSO, M. B.; GONDA, Jorge. . Condições de Trabalho na Coleta e Destinação FInal do Lixo Residencial Urbano de Campo Grande-MS. 2000.

Aluno: Cauan Gama Cabral

MAtsubara, E. T.;ZANUSSO, M. B.. Métodos de Sobre-Amostragem para Classificação de Textos. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Aluno: Fernando Zuher Mohamad Said Cavalcante

ODAKURA, V. V. V. A.;ZANUSSO, M. B.. Localização de markov para Robôs Móveis: Estudo de Caso no Simulador Player/Stage. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Aluno: André Pereira Garcia

Garcia, A. P.;ZANUSSO, M. B.. Rastreamento de múltiplas larvas Aedes Aegypti utilizando o Filtro de Kalman. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

ZANUSSO, M. B.; PINTO, João Onofre Pereira; SAUER, Leandro. .Estudos de Árvores de decisão e Regras de Produção aplicadas a Banco de Dados. 2002.

ZANUSSO, M. B.; PINTO, João Onofre Pereira; PINTO, Alexandra M A C. .Rede Neural Difusa. 2002.

TURINE, Marcelo Algusto dos Santos;ZANUSSO, M. B.; NAKASATO, Karen Kiomi. .Extração e Visualização de Informações Sociais no Sistema deInformação SIGS. 2002.

NAKASATO, Karen Kiomi; TURINE, Marcelo Algusto dos Santos;ZANUSSO, M. B.. .Sistema de Avaliação Institucional. 2001.

ZANUSSO, M. B.; NAKAZATO, Karen Kiomi. .Aprendizado não Supervisionado no COntexto de Data mining. 2001.

ZANUSSO, M. B.; SPOLON, Renata; NAKAZATO, Karen Kiomi. .Sistema Especilista para Diagnóstico e Soluções de Problemas em Microcomputadores e Inteligência Artificial Distribuída. 2001.

ZANUSSO, M. B.; SPOLON, Renata; NAKAZATO, Karen Kiomi. .Um Sistema Especialista para Identificar Insetos pode ser um Agente num Sistema Multiagentes para Administração de Recursos Naturais. 2001.

ZANUSSO, M. B.; TURINE, Marcelo Algusto dos Santos; DESOUZA, Sidnei Azevedo. .Tecnologis da Inteligência Artificial na Administração do Conhecimento. 2001.

ZANUSSO, M. B.; ALMEIDA JUNIOR, Nalvo Franco de; ZORZATO, José Roberto. .Rede Neural Feedforward Supervisionada Treinada com Algoritmo Backpropagation. 2000.

ZANUSSO, M. B.; BRASIL, Lourdes Mattos; PAGLIOSA, Paulo Aristarco. .Implementação de um Classificador de Imagens de Satélite usando uma Rede AND/OR. 2000.

BRASIL, Lourdes Mattos; CARVALHO, Marcelo Henriques de;ZANUSSO, M. B.. .Desenvolvimento de um Sistema Especialista para Apoio no Reconhecimento/Ensino de falhas no Computador. 2000.

Aluno: Cristian Mara Mazzini Medeiros Patrício

PINTO, João Onofre Pereira;ZANUSSO, M. B.. Detecção de Fraude e Erro de Medição em Grandes Consumidores de energia Rough Sets baseado em dados historicos e em tempo real. 2004. Outra participação, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

KASSAR, Edson;ZANUSSO, M. B.; PARANHOS FILHO, Antonio C. . Plano de Análise dos Dados Provenientes do Satélite NOAA e as Perspectivas para Interpretação dos Índices de Vegetação no Estado de Mato Grosso do Sul. 2002. Outra participação.

ZANUSSO, M. B.; ARAGAO, A. L.; Junior, A. A. C.. Concurso Público para Ingresso na Carreira do Magistério Superior na Classe de Professor Assistente. 2008. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Orientou

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Conversão Simbólica de Sinais Digitais por Meio da Teoria de Extremos Relativos; 2009; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, ; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Graciela Lecireth Meza Louvón

Rough Sets e Algoritmo Genético para Inicializar um SIstema Neuro-Fuzzy; 2007; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Fabiano Ricardo de Oliveira

Rede Neural DIfusa com T-Normas Diferenciáveis e Interativas; 2006; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, ; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

José Eduardo Ochoa Luna

Algoritmo EM para Aprendizagem de Redes Bayesianas a partir de Dados Incompletos; 2004; 100 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, ; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Lawrence Nakata Ribeiro

Rede Neural Com Retropropagação: uma Aplicação na Classificação de Imagens de Satélite; 2003; 90 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, ; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Humberto Goulart Rigotti

Codificação de Imagem USando Transformada Cosseno Discreta; 2003; 90 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, ; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Rafael Cavalcante do NAscimento e Ricardo NAscimento

Curva ROC tridimensional; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Wagner Carstens MArques de Souza

Métodos de Analise e Tratamento de Dados para a Simulação; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Lucilene Vilela Gonçalves

Rede Neural Difusa com T-Normas Diferenciáveis e Interativa-Programação DInâmica; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Glauder G

G; Wagner M; L; ; Interface Gráfica para um SIstema Neuro-Fuzzy Diferenciável e Interativo com Extração de Regras por Backtracking; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Milena de Lima Kanashiro, Pedro Barcelos Neto

Manutenção Preventiva de uma Rede Neural DIfusa; 2006; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise de Sistemas) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Carlos Eduardo de Lima Joaquim

Rede Neural DIfusa com T-Normas Diferenciáveis e Interativas; 2005; 80 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Ivan Zilotti Alencar

Sistema de Controle Fuzzy para o Problema Truck Backer-Upper na Linguagem JAVA; 2004; 80 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Juliana Sewo

Rede Neural Treinada com Algoritmo Não Supervisionado no OCntexto de Reconhecimento de Padrões; 2003; 90 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Pedro Miranda

Sistema de Controle Difuso de Mamdani- Aplicações No Controle do Pêndulo Invertido e Outras; 2003; 80 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Marcos Dias dos Santos

Um Sistema Especialista pode ser um Agente num Sistema Multiagentes para Administração de Recursos Naturais; 2002; 90 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

ROdrigo Eduardo dos Santos

Sistemas Especialista para Diagnóstico e Soluções de Problemas em Microcomputadores de Inteligência Artificial Distribuiída; 2002; 70 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Rodrigo Sotolani Nascimento

Tecnologias de Inteligência Artificial; 2002; 80 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

José Edison Cabral Júnior

Paradígma Simbólico de Aprendizado Aplicado ao Banco de Dados do Vestibular da UFMS; 2002; 80 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Carlos Eduardo Martins

Uma RedeNeural DIfusa com T-Normas Diferenciáveis; 2002; 90 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Fabiano Ricardo de Oliveira

Aprendizado Não Supervisionado no Contexto de Data Mining; 2001; 70 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Katiuscia Alexandra de Castro

Uma Rede Neural AND/OR Aplicada à Classificação de Imagens Digitais de Satélite; 2001; 70 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Ana Paula Toome Wauke

Rede Neural Feedforward Supervisionada Treinada com Algoritmo Backpropagation no Contexto de Reconhecimento de Padrões; 2000; 70 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Faete Jacques Teixeira Filho

COntrole Inteligente de inversores de freqüência para acionamentos de motores/bomba, utilisando algoritmo genético, para aplicação em irrigação de precisão visando economia de energia elétrica e água; ; 2003; 30 f; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Rogerio Orlandeli Sanches

Estudo de Aspectos Probabilísticos e Estatíscos dos Sinais Digitais; 2002; 70 f; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Ercílio DIniz Flores

Previsão de uma Série Temporal da área de energia elétrica usando um modelo de rede neural difusa com retropropagação; 2000; 50 f; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Paulo Vieira Milreu

Reconhecimento de Sinais Hemodinâmicos de Corações Isolados de Ratos Usando uma Rede Neural; 2000; 70 f; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Katiuscia Alexandra de Castro

Implementação de um Sistema de Reconhecimento de Padrões Difusos de Imagens de Satélite Usando Redes Neurais; 2000; 70 f; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Tália Simões dos Santos

Redes Neurais; 2000; 50 f; Orientação de outra natureza - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul; Orientador: Maria Bernadete Zanusso;

Produções bibliográficas

  • ZANUSSO, M. B. ; PEREIRA, B. B. ; SALES, P. R. H. . Análise Espectral de Séries Temporais - Uma Introdução para Economia, Engenharia e Estatística. Rio de Janeiro: Arte Final Leasing Editorial; Eletrobrás S. A., 1986. v. 1. 109p .

  • LOVON, Graciela Lecireth Meza ; ZANUSSO, M. B. . Rough Evolutionary Fuzzy System Based on Interactive T-Norms. In: 11th Ibero-American Coference on AI, 2008, Lisbon. Lecture Notes in Computer Science. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2008. p. 123-132.

  • LOVON, Graciela Lecireth Meza ; ZANUSSO, M. B. . Rough Sets e Algoritmo Genético para Inicializar um Sistema Neuro-Fuzzy. In: XXXIII CONFERENCIA LATINO AMERICANA EN INFORMÁTICA, 2007, San José - Costa Rica. XXXIII CONFERENCIA LATINO AMERICANA EN INFORMÁTICA. San José - Costa Rica: PEM-Oficina de Audiovisuales, 2007. v. 1.

  • OLIVEIRA, Fabiano Ricardo de ; ZANUSSO, M. B. . A Fuzzy Neural Network with Differentiable T-Norms: Classification and Rule Generation. In: International Conference on Artificial Intelligence, 2005, Las Vegas - Nevada - USA. Proceedings of The 2005 International COnference on Artificail Intelligence. Las Vegas - Nevada - USA: CSREA Press, 2005. v. I. p. 195-201.

  • OLIVEIRA, Fabiano Ricardo de ; ZANUSSO, M. B. . Clusterização de ocorrências policiais utilizando k-means e um mapa-autoorganizável. In: Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2005, Natal-Rn. VII-Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2005. v. 1.

  • ZANUSSO, M. B. ; ARAÚJO, A. L. A. . CALIBRA for Satellite Image. In: V Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2001, Rio de Janeiro. Anais do V Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2001. p. 211-216.

  • ZANUSSO, M. B. ; ARAÚJO, A. L. A. . Differentiable T-Norms and Related Membership Functions Families and their Application. In: International Joint Conference - 7th Iberoamerican Conference on Artificial Inteligence- IBERAMIA-SBIA-2000, 2000, Atibaia. Open Discussion Track Proceedings. São Carlos-SP: ICMC-USP, 2000. p. 294-303.

  • ZANUSSO, M. B. ; ARAÚJO, A. . CALIBRA for Fuzzy Concepts. In: Vth Brazilian Symposium on Neural Networks, 1998, Belo Horizonte - Minas Gerais. Proceedings of Vth Brazilian Symposium on Neural Networks. Los Alamitos, California - USA: IEEE Computer Society, 1998. p. 130-134.

  • ZANUSSO, M. B. ; MAIA, L. F. J. . Caracterização e Reconhecimento de Conceitos.. In: III Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Florianópolis. Anais do III Congresso Brasileiro de Redes Neurais. Florianópolis, 1997. p. 213-218.

  • ZANUSSO, M. B. . Novos Operadores Conjuntivos e Disjuntivos para Conjuntos Difusos. In: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - ENIA, 1997, Brasilia - DF. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial. Porto Alegre RS: Sociedade Brasileira de Computação, 1997. p. 214-223.

  • ZANUSSO, M. B. ; PINTO, João Onofre Pereira ; TEIXEIRA FILHO, Faete Jaques ; A SOBRINHO, . Controle inteligente de inversores de freqüência para acionamento de motores de bombas visando economia de água e energia elétrica em sistemas de irrigação.. In: XXXIII CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA - CONBEA, 2004, São Pedro. In:Anais do COBEA 2004., 2004. p. 218.

  • ZANUSSO, M. B. ; ARAÚJO, A. L. A. ; MAIA, L. F. J. . Um PMCD Baseado em Novos Operadores Lógicos Difusos. In: IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1997. Anais do IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. Goiânia - Goiás, 1997. p. 104-105.

  • LOVON, Graciela Lecireth Meza ; ZANUSSO, M. B. . Rough Evolutionary Fuzzy System Based on Interactive T-Norms. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • LOVON, Graciela Lecireth Meza ; ZANUSSO, M. B. . Rough Sets e Algoritmo Genético para Inicializar um Sistema Neuro-Fuzzy. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • ZANUSSO, M. B. . CALIBRA for Fuzzy Sets. 1998. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

  • ZANUSSO, M. B. . Novos Operadores Consjuntivos e Disjuntivos para Conjuntos Difusos. 1997. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • ZANUSSO, M. B. . Introdução aos Conjuntos DIfusos. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

Projetos de pesquisa

  • 2009 - 2013

    Desenvolvimento de um Sistema Inteligente Híbrido e Aplicações., Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Maria Bernadete Zanusso - Coordenador.

  • 2007 - 2009

    Desenvolvimento De Um SIstema Inteligente Híbrido e Aplicações, Descrição: O Sistema é composto de um módulo central que é um,a rede neural supervisionada difusa, com t-normas diferenciáveis e interativas, para realizar a tarefa de classificação e geração de regras. O módulo de rede neural não supervisionada está em andamento. O módulo de geração de regras está sendo revisado e aperfeiçoado. A teoria de consjuntos rough sets foi usada junto com o algoritmo genético para inicializar o sistema.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Maria Bernadete Zanusso - Coordenador / Graciela L M Louvon - Integrante., Número de produções C, T & A: 17

  • 2005 - 2007

    Redes Neurais Difusas com T-Normas Diferenciáveis e Extração de Regras, Descrição: Este projeto tem por objetivo construir um sistema híbrido que utiliza principalmente a tecnologia de conjuntos difusos, com aplicação de t-normas diferenciáveis e interativa, visando a classificação e geração de regras para facilitar a compreensão da decisão tomada pela rede ao usuário. Incluirá as metodologias de rough sets, clusterização e algoritmos geneticos. Aplicações nos mais variados campos de dados podem ser possíveis. Especificamente, pode ser usado para mineração de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Maria Bernadete Zanusso - Coordenador / Fabiano Ricardo de Oliveira - Integrante / Noiza Waltrick Trindade - Integrante / Graciela L M Louvon - Integrante / Daniel J Sousa - Integrante / Milena Kanashiro - Integrante / Pedro Barcelos - Integrante.

  • 2005 - 2007

    Processamento de Sinais e Projetos de Circuitos Digitais, Descrição: Processamento de Sinais e Projetos de Circuitos Digitais. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Maria Bernadete Zanusso - Integrante / Pedro Henrique Cox - Coordenador.

  • 2002 - 2004

    Controle Inteligente de Inversores de Freqüência para Acionamentos de Motores/Bombas, utilizando Redes Neurais e Algoritmo Genético, para aplicação em irrigação de precisão visando economia de Energia ELétrica e Água., Descrição: A relevância deste projeto está na minimização do consumo de energia elétrica em um sistema de irrigação. Com o objetivo dese chegar ao consumo mínimo de energia elétrica num sistema de irrigação, uma análise envolvendo a estratégia ótima de acionamento de um sistema motor/bomba e o volume de água a ser irrigado por unidade de área em um período de tempo deve ser encontrada. Neste projeto é proposta uma solução envolvendo um inversor de freqüência acionando o motor, ao contrário das soluções convencionais, as quais utilizam chaves tipo liga/desliga. A estratégia de controle do inversor será obtida através de uma técnica de inteligência artificial chamada Algoritmo Genético que minimizará o consumo de energia em função das variáveis amplitude e freqüência da tensão de comando do inversor de freqüência, sem violar a condição volume de água a ser irrigado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Maria Bernadete Zanusso - Integrante / João Onofre Pereira Pinto - Coordenador / Felix Abrao Neto - Integrante / Robert Schiaveto de Souza - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - Outra.

  • 1998 - 2002

    Aplicações de Famílias de T-Normas Diferenciáveis e Funções de Pertinência de Conjuntos Difusos em Sistemas de Aprendizado de Máquina para o Aprendizado e Caracterização de Conceitos., Descrição: Na teoria clássica dos conjuntos um objeto ou é ou não é membro de um dado conjunto. Na teoria dos conjuntos difusos a pertinência é uma questão de grau: o grau de pertinência de um objeto a um conjunto difuso varia num intervalo contínuo de 0 a 1, com 0 denotando não pertinência e 1, pertinência total. Funções de pertinências caracterizam os conjuntos difusos. T-Normas realizam operações de interseção e união desses conjuntos. As t-normas diferenciáveis e funções de pertinência que propomos são aplicadas a sistemas classificadores que denominamos CALIBRA e RAOM. Estes são sistemas neuro-difusos. O objetivo é mostrar que CALIBRA e RAOM classificam vários conjuntos de dados tão bem quanto os classificadores clássicos. Conceitos correspondem a uma categoria de objetos, eventos ou processos cujos atributos têm valores determinados. Sistemas de aprendizado de máquina são estudados na área de inteligência artificial (ou inteligência aplicada). Os classificadores, incluindo as redes neurais, fazem parte dos sistemas de aprendizado de máquina. O aprendizado e caracterização de conceitos será feito de forma supervisionada pelos sistemas CALIBRA e RAOM - modelos de aprendizado de conceitos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Maria Bernadete Zanusso - Coordenador / Aldrovando Luís Azeredo de Araújo - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - Outra., Número de produções C, T & A: 8

Histórico profissional

Endereço profissional

  • Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, FACOM. , Avenida Costa e Silva s/n, Cidade Universitária, 79070900 - Campo Grande, MS - Brasil - Caixa-postal: 549, Telefone: (67) 33457455, Ramal: 7860, Fax: (67) 33457898, URL da Homepage:

Experiência profissional

1985 - 2013

Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Associado IV, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Professora Associado IV

Atividades

  • 02/2010 - 12/2011

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Probabilidade e Estatística-Ciência da Computação, Análise de Sistemas, Engenharias., Inteligência Artificial - Análise de Sistemas

  • 08/2011 - 11/2011

    Extensão universitária , FACOM.Atividade de extensão realizada, Informações sobre Profissões (Professores e alunos de vários cursos da UFMS e técnico administrativo proferiram palestras sobre cursos e auxílios e recursos para alunos do ensino médio).

  • 03/2005 - 03/2010

    Pesquisa e desenvolvimento, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Departamento de Computação e Estatística.Linhas de pesquisa

  • 02/2007 - 12/2009

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Inteligência Artificial - Análise de Sistemas e CIência da Computação, Probabilidade e Estatística - Ciência da Computação, Análise de Sistemas, Engenharias, Física, MAtemática.

  • 10/2009 - 10/2009

    Extensão universitária , FACOM.Atividade de extensão realizada, I Workshop de Robótica do Mato Grosso do Sul.

  • 05/2009 - 09/2009

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Projeto de Ensino: Introdução à Robótica Móvel

  • 08/2008 - 12/2008

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Inteligência Artificial

  • 01/2006 - 12/2006

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Inteligência Artificial - Análise de Sistemas, Inteligência Artificial - Ciência da Computação, Probabilidade e Estatística - Bacharelado em Física, Probabilidade e Estatística - Ciência da Computação, Probabilidade e Estatística - Engenharia Ambiental

  • 08/2005 - 12/2005

    Ensino, Mestrado Em Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Inteligência Artificial - Mestrado em Ciência da Computação

  • 01/2005 - 12/2005

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Probabilidade e Estatística - Ciência da Computação, Inteligência Artificial - Análise de Sistemas, Inteligência Artificial - Ciência da Computação

  • 01/2004 - 12/2004

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Inteligência Artificial-Análise de Sistemas, Inteligência Artificial-Ciência da Computação, Probabilidade e Estatística-Análise de Sistemas, Probabilidade e Estatística-Ciência da Computação

  • 01/2003 - 12/2003

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Probabilidade e Estatística - Análise de Sistemas, Probabilidade e Estatística - Ciência da Computação, Inteligência Artificial - Análise de Sistemas, Inteligência Artificial - Ciência da Computação

  • 08/2002 - 12/2002

    Ensino, Mestrado Em Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estudo Dirigido - Mestrado em Ciência da Computação

  • 01/2002 - 12/2002

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Inteligência Artificial-Análise de Sistemas, Probabilidade e Estatística-Eng. Elétrica, Inteligência Artificial-Ciência da Computação, Estatística para Ciências Sociais

  • 05/2002 - 11/2002

    Extensão universitária , Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Departamento de Computação e Estatística.Atividade de extensão realizada, Árvores de Decisão e Regras de Produção em Data Mining.

  • 08/2001 - 12/2001

    Ensino, Mestrado Em Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Redes Neurais Artificiais - Mestrado em Ciência da Computação

  • 01/2001 - 12/2001

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Probabilidade e Estatística - Engenharia Elétrica, Introdução a Estatística - Economia, Matemática e Estatística - Biologia, Inteligência Artificial - Analise de Sistemas, Inteligência Artificial - Ciência da Computação

  • 12/2000 - 12/2000

    Ensino, Especialização Em Motricidade Humana, Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Estatística Aplicada a Educação Física

  • 08/2000 - 12/2000

    Ensino, Mestrado Em Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estudo Dirigido - Mestrado em Ciência da Computação

  • 01/2000 - 12/2000

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Probabilidade e Estatística - Engenharia Elétrica, Estatística Econômica - Economia, Introdução a Estatística - Economia, Matemática e Estatística - Biologia

  • 03/1999 - 03/2000

    Extensão universitária , Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Departamento de Computação e Estatística.Atividade de extensão realizada, Programação de Computadores - Curso a Distância.

  • 01/1999 - 12/1999

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Inteligência Artificial-Ciência da Computação, Matematica e Estatística - Biologia, Probabilidade e Estatística -Eng. Elétrica, Estatística Econômica

  • 01/1998 - 12/1998

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Estatística Econômica, Probabilidade e Estatística -Eng. Elétrica, MAtemática e Estatística - Biologia, Introdução a Estatística -Ciência Econômica, Matemática e Estatística - Farmácia

  • 03/1985 - 12/1992

    Ensino, Engenharia Civil, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Álgebra Linear, Cálculo-I, II, II e IV, Equações Diferenciais, Matemática e Estatística, Probabilidade e Estatística, Programação Linear