Tiago Alessandro Espínola Ferreira

Possui graduação em Bacharelado em Física - Departamento de Física (1995), mestrado em Física pela Universidade Federal de Pernambuco (1998), doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2006). Atualmente é professor associado da Universidade Federal Rural de Pernambuco. É um dos fundadores do Programa de Pós-graduação em Informática Aplicada da UFRPE, onde encontra-se com coordenador. Também é membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Física, com ênfase em Inteligência Artificial, computação Quântica e computação científica, atuando principalmente nos seguintes temas: previsão, sistemas híbridos, algoritmos de busca, aprendizagem de máquina, séries temporais, redes neurais artificiais e econofísca. Bolsista de Produtividade CNPq.

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Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação

2002 - 2006

Universidade Federal de Pernambuco
Título: Uma Nova Metodologia Híbrida Inteligente para a Previsão de Séries Temporais
Germano Crispim Vasconcelos. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Inteligência Artificial; Redes Neurais Artificiais; Algoritmos Genéticos; Sistemas Híbridos; Séries temporais; Previsão. Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Matemática da Computação / Especialidade: Modelos Analíticos e de Simulação. Setores de atividade: Informática.

Doutorado em Física

1999 - 2001

Universidade de São Paulo
Título: Todos os Créditos obtidos para o curso de Doutorado em Física - Tese: Condensados Bosônicos Mistos: Estudos Termodinâmicos e Desenvolvimento
Orientador: -----------
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: Física Atômica e Molecular; Condensado de Bose-Einstem; Física Computacional; Mecânica Estatística.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Física / Subárea: Física Computacional / Especialidade: Simulações Computacionais. Setores de atividade: Outros.

Mestrado em Física

1996 - 1998

Universidade Federal de Pernambuco
Título: Termo-Modulação do Quasicristal Al6Ru Resolvida no Tempo,Ano de Obtenção: 1998
Orientador: Lúcio Hora Acioli
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: óptica não-linear; Termo-modulação; Dinâmica de elétrons.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Física / Subárea: Física da Matéria Condensada. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Física / Subárea: Física da Matéria Condensada / Especialidade: Prop. Óticas e Espectrosc. da Mat. Condens; Outras Inter. da Mat. com Rad. e Part..

Graduação em Bacharelado em Fisica

1992 - 1995

Departamento de Física

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Pós-doutorado

2019

Pós-Doutorado. , Harvard School of Engineering and Applied Sciences, HARVARD, Estados Unidos. , Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Matemática da Computação / Especialidade: Modelos Analíticos e de Simulação. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade / Especialidade: Análise Estocástica.

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Formação complementar

2002 - 2002

XML. , Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife, CESAR, Brasil.

2002 - 2002

C ao C++: Uma Abordagem de engenharia de sofware. , Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife, CESAR, Brasil.

2001 - 2001

Extensão universitária em Sql Básico e Avançado. , Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife, CESAR, Brasil.

2000 - 2000

Laser, Átomos e a Ciência Moderna. , Instituto de Física e Química de São Carlos, USP/SÃO CARLOS, Brasil.

2000 - 2000

O Uso Odontológico Atual dos Lasers de Alta Intens. , Instituto de Física e Química de São Carlos, USP/SÃO CARLOS, Brasil.

2000 - 2000

Óptica Visão e As Sensações. , Instituto de Física e Química de São Carlos, USP/SÃO CARLOS, Brasil.

2000 - 2000

Os Fenômenos de Difração e Interferência. , Instituto de Física e Química de São Carlos, USP/SÃO CARLOS, Brasil.

2000 - 2000

O Laser de Baixa Intensidade nos Procedimentos Méd. , Instituto de Física e Química de São Carlos, USP/SÃO CARLOS, Brasil.

2000 - 2000

O Laser Princípios de Funcionamento Tipos e Aplica. , Instituto de Física e Química de São Carlos, USP/SÃO CARLOS, Brasil.

1997 - 1997

Conceitos Fundamentais Em Cosmologia. , Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.

1997 - 1997

Elementos de Teoria de Grupo em Física Atômica e M. , Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.

1997 - 1997

Lasers e Física Atômica. , Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.

1997 - 1997

Estudos Não Classicos da Luz. , Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.

1996 - 1996

Mecânica Estatística. , Universidade Federal da Paraíba, UFPB, Brasil.

1996 - 1996

Estudos Não Classicos de Campos Luminosos Quantiza. , Universidade Federal da Paraíba, UFPB, Brasil.

1996 - 1996

Espectroscopia de Reflexão. , Universidade Federal da Paraíba, UFPB, Brasil.

1996 - 1996

Computação Algébrica. , Universidade Federal da Paraíba, UFPB, Brasil.

1996 - 1996

Mecânica Quântica no Espaço de Fase. , Universidade Federal da Paraíba, UFPB, Brasil.

1996 - 1996

Dinâmica de Lasers. , Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.

1996 - 1996

Optica Não Linear e Optica Eletrônica. , Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.

1996 - 1996

Estrutura Nuclear. , Universidade Federal da Paraíba, UFPB, Brasil.

1987 - 1987

Basic I. , Escola Técnica de Informática, ETI, Brasil.

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Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Bandeira representando o idioma Espanhol

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

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Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação Quântica.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional/Especialidade: Redes Neurais.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional/Especialidade: Computação Evolutiva.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional/Especialidade: Sistemas Híbridos.

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: Ciência da Computação / Subárea: Matemática da Computação/Especialidade: Modelagem Matemático-Computacional.

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Organização de eventos

FERREIRA, T. A. E. . Registration Officer. 2013. (Congresso).

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Participação em eventos

Computefest.Machine Learnign. 2020. (Oficina).

Secomp - Semana da Computação da UFRPE.O Que é Computação?. 2016. (Encontro).

1st BRICS Countries Congress on Computational Intelligence and 11th Brazilian Congress on Computational Inteligence. An Intelligent Agent to Classify Countries Based on Financial Indices. 2013. (Congresso).

58ª RBRAS - Reunião Anual da região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria/ 15 SEAGRO - Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica.Séries Temporais e Modelos de Previsão. 2013. (Encontro).

2012 Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN / Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS 2012).A System Based on Swarm Particle Optimization to Extract Knowledge from Times Seires Data. 2012. (Simpósio).

IV Workshop-School in Quantum Computation and Information. Quantum Algorithms. 2012. (Congresso).

X Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional. Test whit Diffrent Fitness Functions for Tuning of Artificial Neural Networks with Genetic Algorithms. 2011. (Congresso).

X Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional. Stock Market Simulation for Volatility Analysis Inspired on Ideal Gas: an Intelligent Agent Approach. 2011. (Congresso).

XXVth International Biometric Conference. Improving the Prediction of Non-Linear Time Series with Hybrid Methods Using the Correct Statistical Measure. 2010. (Congresso).

I Workshop de Modelagem Matemático-Computacional Aplicada à Saude Pública.Computação Evolutiva. 2007. (Outra).

VII Congresso Brasileiro de Redes Neurais. VII Congresso Brasileiro de Redes Neurais. 2005. (Congresso).

VII Jornada de Iniciação Científica da UNICAP.VII Jornada de Iniciação Científica da UNICAP. 2005. (Outra).

http://www.cin.ufpe.br/~sbiarn02/sbia02.html.XVI Brazilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA'02. 2002. (Simpósio).

I Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial.I Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial. 2002. (Outra).

SBRN'2002 - VII BRAZILIAN SYMPOSIUM ON NEURAL NETWORKS.SBRN'2002 - VII BRAZILIAN SYMPOSIUM ON NEURAL NETWORKS. 2002. (Simpósio).

XXIV Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada.XXIV Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada. 2001. (Encontro).

VII Escola Jorge André Swieca de Óptica Quântica e Óptica Não-Linear.VII Escola Jorge André Swieca de Óptica Quântica e Óptica Não-Linear. 2000. (Outra).

XXI Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada.XXI Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada. 1998. (Encontro).

IV Escola Mário Schönberg de Pós-Graduação (IVEMSPG).IV Escola Mário Schönberg de Pós-Graduação (IVEMSPG). 1997. (Outra).

XV Encontro de Físicos do Norte Nordeste.XV Encontro de Físicos do Norte Nordeste. 1997. (Encontro).

III Escola Mário Schönberg de Pós-Graduação (III EMSPG).III Escola Mário Schönberg de Pós-Graduação (III EMSPG). 1996. (Outra).

XIII Encontro de Físicos do Norte Nordeste.XIII Encontro de Físicos do Norte Nordeste. 1995. (Encontro).

XII Encontro de Físicos do Norte Nordeste. XII Encontro de Físicos do Norte Nordeste. 1994. (Congresso).

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Participação em bancas

Aluno: Luciano Serafim de Souza

FERREIRA, T. A. E.; PAULA NETO, F. M.; SILVA, A. J.; NUNES FILHO, J. F. M.. Uso de algoritmos quânticos para o treinamento de redes neurais artificiais clássicas. 2019. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Carlos Henrique Santos Silva

DUARTE NETO, P. J.;FERREIRA, T. A. E.; BERTRAND, A. P. A.; SILVA, A. C.. Aplicação de análise de dados funcionais para caracterizar as estruturas físico-químicas em 3D na região ocenânica do Nordeste brasileiro. 2019. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Priscila Gabriele Marques dos Santos

SILVA, A. J.;FERREIRA, T. A. E.; PAULA NETO, F. M.. Quantum enhancements for machine learning based on a probabilistic Quantum Maory. 2019. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Adryenne Cristinni de Oliveira Andrade

RAMOS, F. S.;FERREIRA, T. A. E.; LINS, I. D.. Processos de Aprendizagem em modelos agent-based: os algoritmos reinforcement Learning aplicados a teoria dos jogos. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Fábio Mota Muniz

RAMOS, F. S.; LINS, I. D.;FERREIRA, T. A. E.. Aprimoramento da alocação de recursos na investigação criminal: uma abordagem segundo a teoria dos jogos. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rodrigo Caitane Barbosa da Silva

NUNES FILHO, J. F. M.; FIGUEIRÊDO, P. H.;FERREIRA, T. A. E.. Simulação de uma caminhada quântica para simetrias bosônica e fermiônica em redes desordenadas. 2019. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Fábio Sandro dos Santos

FERREIRA, T. A. E.; STOSIC, TATIJANA; MARINHO, M. H. N.. Modelagem matemático computacional de ventos na região Nordeste do Brasil. 2019. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Ayron Andrey Da Silva Lima

FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, V. M.; FIGUEIRÊDO, P. H.. Correlações espaciais e temporais da dinâmica de distribuições de renda. 2019. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Patrícia de Souza Medeiros Pina Ximenes

SANTORO, K. R.;FERREIRA, T. A. E.; COUTINHO, T. A.. Sensibilidade de alarme em um sistema de vigilância sindrômica epidemiológica e proposta de rede bayesiana. 2018. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Luisa Matos de Barros Correira

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.; RAMOS, F. S.. Modelagem e previsão do risco de mercados com o uso do VaR. 2018. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Urbanno Pereira de Siqueira Leite

FERREIRA, T. A. E.; GARROZI, C.; MIRANDA, P. B. C.; Cavalcanti, George D.C.. Seleção de características aplicadas ao Keystroke dynamics em dispositívos móveis. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Ademir Batistia dos Santos Neto

FERREIRA, T. A. E.; BATISTA, M. C. M.; GOUVEIA, R. M. M.; SOARES, R. G. F.. Extração de informações mercadológicas a partir de notas fiscais eletrônicas. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Nicolas Melo de Oliveira

MELO, S. B.;FERREIRA, T. A. E.; SILVA, R. M. A.. Otimização em Computadores Quânticos: Formulação QUBO para o Problema CMO. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Renê Douglas Nobre de Morais

GARROZI, C.;FERREIRA, T. A. E.; ARAUJO, A. F. R.. Algoritmo inteligente para geração de rotas em smart sities. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Kerolly Kedma Felix do Nascimento

FERREIRA, T. A. E.; NUNES FILHO, J. F. M.; FIGUEIRÊDO, P. H.. Simulações de Mercado Financeiro Baseados emn Agentes Guiados por Sistemas Inteligentes. 2017. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Ângela de Mesquita Pereira

FIGUEIRÊDO, P. H.; OLIVEIRA, V. M.;FERREIRA, T. A. E.. Modelo Espaço-Temporal para a Dinâmica da Distribuição de Renda. 2017. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Edgard Niceas Arcoverde Gusmao Lima

FERREIRA, T. A. E.; GUIMARAES, K. S.; ALBUQUERQUE, J. O.; LINS, F. A. A.. Distributed van Emde Boas tree. 2017. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Maigan Stefanne da Silva Alcântara

OLIVEIRA, W. R.;FERREIRA, T. A. E.; SILVA, T. D. O.. Espaço de Chu como modelo para mecânica quântica. 2016. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Alan de Andrade Santos

FIGUEIRÊDO, P. H.;FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, V. M.. Simulação computacional e abordagem numérica para um modelo heterogêneo e adaptativo de distribuição de renda. 2016. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Valer Jorge da Silva

CABRAL, G. R. E.;FERREIRA, T. A. E.; RAMALHO, G. L.; SAMPAIO, L. R.. Resource sharing behaviors: Modelagem e implementação de simulador para comportamentos de divisão de recursos e teoria dos jogos centrado no usuário. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Renato Celso Santos Ridrigues

TEICHRIEB, V.;FERREIRA, T. A. E.; CABRAL, G. R. E.. Detecção de Refrão em Sinais de Áudio usando Extração de Características de Intensidade do Som. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Celio Gregorio de Vasconcelos Jossefa

FERREIRA, T. A. E.; LONGHI, R. V.; SILVA, J. A. A.. Redes Neurais Artificiais e Modelos Volumétricos para Estimativa de Volume de Eucalyptus SSP., em Regime de Talhadia no Polo Gesseiro da Araripe. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Mouglas Eugênio Nasário Gomes

OLIVEIRA, W. R.; SILVA, R. M. A.; MELLO, R. F. L.;FERREIRA, T. A. E.. LinDCQ: Uma linguagem para descrição de circuitos quânticos. 2015. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Syntia Regina Rodrigues de Souza

SILVA, J. A. A.;FERREIRA, T. A. E.; VALENCA, M. J. S.. Uso de redes neurais na estimativa volumétrica de clones de Eucalyptus spp. no polo gesseiro de Araripina-PE. 2015. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Pedro Augusto Bello

SILVA, R. M. A.;FERREIRA, T. A. E.; MELO, S. B.. Localização Indoor: dos princípios ao crowdsourcing. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Mailson Melo dos Santos Filho

FIDALGO, R. N.;FERREIRA, T. A. E.Paulo J. L. Adeodato. Uma Abordagem Multidimensional para OLAM como Ferramenta de Avaliação de Desempenho de Modelos de Classificação Binária. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Victor Lorena de Farias Souza

ARAUJO, A. F. R.;FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, A. L. I.. Sistema automático para negociação de ações usando técnica de mineração de dados com detecção de mudança de conceito. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: [Nome removido após solicitação do usuário]

BOCANEGRA, S.;FERREIRA, T. A. E.; BATISTA, M. C. M.. Comparação de modelos de otimização no suporte ao investimento na bolsa de valores. 2015. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Dalton Francisco de Araújo

CABRAL, G. R. E.;FERREIRA, T. A. E.; RAMALHO, G. L.; SAMPAIO, P. A.. Busca como sistema de apoio à melhoria de classificadores automáticos de áudio. 2014. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Henrique Correia Torres Santos

FERREIRA, T. A. E.MADEIRO, F.; ALBUQUERQUE, J. O.; CABRAL, G. R. E.. Extraindo conhecimento de séries temporais com o uso de um sistema híbrido inteligente, desenvolvido na plataforma CUDA. 2014. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Ricardo Tavares Antunes de Oliveira

FERREIRA, T. A. E.FIRMINO, P. R. A.CAVALCANTI, G. D. C.; BOCANEGRA, S.. Modelagem e simulação computacional da combinação de preditores de séries temporais por meio de cópulas. 2014. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Robson Borges de Lima

SILVA, G. F.; SANTANA, O. A.;FERREIRA, T. A. E.; FERREIRA, R. L. C.. Distribuição Diamétrica e Volumétrica em vegetação de Caatinga arbustiva-arbórea no município de Floresta-PE. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Ronaldo Ramos da Silva

FERREIRA, T. A. E.; MARQUEZINO, F. L.; CRISTINO, C. T.; OLIVEIRA, W. R.. Utilização do Algoritmo de Grover para o treinamento de redes neurais artificiais clássicas. 2014. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Luiz Vieira e Silva Filho

LUDERMIR, T. B.;FERREIRA, T. A. E.; Cavalcanti, George D.C.. Uma arquitetura para combinação de classificadores otimizada por métodos de poda com aplicação em credit scoring. 2014. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rohgi Toshio Meneses Chikushi

BARBOSA, C. T. F.; BOCANEGRA, S.; ARAUJO, A. F. R.;FERREIRA, T. A. E.. Análise Não linear de sinais de eletroencefalograma: uma aplicação de redes complexas. 2014. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Danila Maria Almeida de Abreu Silva

CRISTINO, C. T.;FERREIRA, T. A. E.; CASTILHO, C. A. R.; RAMOS, A. D.. Modelo probabilístico de espalhamento de samonelose em suínos. 2013. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Luiz Carlos da Silva Junior

FIGUEIRÊDO, P. H.; PARISU FILHO, F. R. L.;FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, V. M.. Efeitos de Heterogeneidade e Adaptação sobre Processos de Distribuição de Renda. 2013. Dissertação (Mestrado em Física Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Gabriela Isabel Limoeiro Alves

OLIVEIRA, W. R.;FIRMINO, P. R. A.MATTOS NETO, P. S. G. DEFERREIRA, T. A. E.. Análise Envoltória de Dados para Avaliação da Eficiência de Funções de Fitness em Algoritmos Genéticos. 2013. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Gabriel Finch

CABRAL, G. R. E.; ALBUQUERQUE, J. O.; RAMALHO, G. L.;FERREIRA, T. A. E.. Lives: Lives is a Video Editing System. 2013. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Pablo Vinícius Alves de Barros

BEZERRA, B. L. D.;FERNANDES, S. M. M.FERREIRA, T. A. E.. Um Sistema para Reconhecimento e Previsão de Gestos. 2013. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Computação) - Universidade de Pernambuco.

Aluno: Lailson Bandeira de Moraes

MELLO, C. A. B.;FERREIRA, T. A. E.CAVALCANTI, G. D. C.. Two-diomensional Extensions of Semi-supervised Dimensionality Reduction Methods. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: João Batista do Nascimento

ALBUQUERQUE, J. O.;FERREIRA, T. A. E.; BOCANEGRA, S.; SILVA, R. M. A.. Um modelo epidemiológico baseado em autômatos celulares para análise comportamental de incubadas, micro e pequenas empresas. 2013. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Milton Perceus Santos de Melo

CUNHA FILHO, M.; STOSIC, T.;FERREIRA, T. A. E.; DIAS, C. T. S.. Programação Linear e Simulação Multidimensional no Mercado Financeiro de Commidities. 2012. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Francisco Sales de Albuquerque Filho

FERNANDES, S. M. M.; LIMA, Emerson Alexandre de Oliveira;FERREIRA, T. A. E.. Sistemas Inteligentes Aplicados à Análise de Riscos Ambientais. 2012. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento de Processos Ambientais) - Universidade Católica de Pernambuco.

Aluno: Diego Vicente de Souza Ferreira

FERREIRA, T. A. E.; ANDRADE, H. A.; LESSA, R. P. T.; SILVA, F. M. S.. Estudo da Validação da Periodicidade de Aneis Etários em Tubarões a partir de Modelos Circulares. 2012. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Manoel Rivelino Gomes de Oliveira

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.; PISCYA, V. C.. Análise estatística do coeficiente de escoamento superficial em bacia hidrográfica do ambiente semiárido. 2012. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Neilson Ferreira Lima

FERREIRA, T. A. E.; STOSIC, B. D.; STOSIC, T.; FIGUEIRÊDO, P. H.. Modelagem de mercados inspirada em gases ideais e teoria da colisão. 2012. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Gustavo Henrique Tavares Ribeiro

OLIVEIRA, A. L. I.;FERREIRA, T. A. E.CAVALCANTI, G. D. C.. Metodologia para seleção de características e do conjunto de treinamento para previsão de séries temporais. 2012. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Aranildo Rodrigues de Lima Junior

FERREIRA, T. A. E.; SILVA, L. R.; SOUZA, A. J. F.; STOSIC, B. D.. Modelo do vota da maioria com distribuição mista de ruido. 2011. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: David Augusto Silva

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.; STOSIC, B. D.; AMARAL, G. J. A.. Otimização da Função de Fitness para a Evolução de Redes Neurais com Uso de Análise Envoltória de Dados Aplicada à Previsão de Séries Temporais.. 2011. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Gilles Paiva Medeiros de Farias

CAVALCANTI, G. D. C.FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, A. L. I.. Detecção de Intrusão em Redes de Computadores: Uma Abordagem Usando Extreme Learning Machines. 2011. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Marcus Vinicious de Aragão Batista

SOUZA, P. R. E.;FERREIRA, T. A. E.; CALSA JUNIOR, T.. Genômica comparativa e reconstrução filogenética de Papilomavírus. 2010. Dissertação (Mestrado em Genética) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Adriana Ribeiro de Souza

CAVALCANTI, G. D. C.FERREIRA, T. A. E.; FIDALGO, R. N.. Uma Arquitetura de Software para Processamento Analítico e Semântico de Dados. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Antônio de Pádua Bezerra da Silva

CARVALHO FILHO, E. C. de B.;FERREIRA, T. A. E.Vasconcelos, Germano C.. Analise de Risco Operacional em Bancos Baseada em Redes Neurais Artificiais e Descoberta de Conhecimento em Base de Dados. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Leila Milfont Rameh

FERREIRA, T. A. E.; STOSIC, B. D.; SOUZA, A. J. F.; MOREIRA, F. G. B.. Algoritmo de Wang-Landau e Agrupamento de Dados Superparamagnéticos. 2010. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Jose Henrique de Paula Soares

FERREIRA, T. A. E.; ARAUJO, A. F. R.; SADOK, D. F. H.. Um Estudo sobre a Sinergia de Múltiplos Operadores de Cruzamento no SPEA Aplicado à Otimização de Redes de Computadores. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rita de Cássia de Lima Idalino

STOSIC, T.;FERREIRA, T. A. E.; GOMES FILHO, M. A.. Homologias em genes realcionados à resistência à mastite em vacas, ovelhas e cabras. 2010. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Lenaldo Azevedo dos santos

FERREIRA, T. A. E.; CRISTINO, C. T.; AMARAL, G. J. A.. Modelos Log-Lineares e Deistribuição Espacial de Casos de Asma em Salvador. 2009. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Daniela Cargnin

Paulo J. L. AdeodatoFERREIRA, T. A. E.Vasconcelos, Germano C.. Uma Metodologia para Montagem de Visões em Base de Dados Dirigidas a Problemas de Mineração de Dados. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Cristiano de Santana Pereira

CARVALHO FILHO, E. C. de B.;FERREIRA, T. A. E.CAVALCANTI, G. D. C.. Seleção de Protótipos: Combinando Auto-Geração de Protótipos e Misturas Gaussianas. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Manoel Christovam de Amorim Neto

REN, T. I.;FERREIRA, T. A. E.CAVALCANTI, G. D. C.. Previsão de Séries Temporais usando Séreis Exógenas e Combinação de Redes Neurais Aplicadas ao Mercado Financeiro. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Albaro Ramon Paiva Sanz

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.; MIRANDA, P. B. C.; SANTOS, A. P.;BALBINO, V. Q.. Aprendizagem de máquina para classificação de estruturas éxon e intron em dados do genoma humano. 2019. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Rodrigo Cruz Orellana León

FERREIRA, T. A. E.; SILVA, F. S. G.; SILVA, A. S. A.;MATTOS NETO, P. S. G. DE; LIMA, Emerson Alexandre de Oliveira. Modelos preditivos da variância de mercados financeiros e análise de agrupamento das volatilidades. 2019. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Izabelly Marya Lucena da Silva

CRISTINO, C. T.; SILVA, F. S. G.;FERREIRA, T. A. E.; LIMA, Emerson Alexandre de Oliveira;FIRMINO, P. R. A.; OLIVEIRA, C. C. F.. Análise transversal de tempos entre intervenções de processos de renovação generalizados via distribuição Weibull. 2019. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: André Caetano Alves Firmo

CORREIRA, M. T. S.; BASTOS FILHO, C. J. A.;FERREIRA, T. A. E.; KIDO, E. A.;BALBINO, V. Q.. Pickcells - Desonvolvimento de uma solução automatizada para a realização de diagnóstico parasitológicos. 2019. Tese (Doutorado em Biotecnologia - RENORBIO) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Dalton Francisco de Araújo

FERREIRA, T. A. E.; CRISTINO, C. T.; ALBUQUERQUE JUNIOR, G. A.; FIGUEIRÊDO, P. H.; SILVA, A. J.. Análise e avaliação da trajetória de estudantes de graduação baseadas em modelagem por cadeia de Markov. 2019. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Igor Fagner Vieira

LIMA, F. R. A.; VIEIRA, J. W.;FERREIRA, T. A. E.; DUGROS, H. R. N.; MELO, S. B.. Análise Quantitativa de Imagens Funcionais Utilizando Métodos de Reconhecimento de Padrões e Inteligência Artificial. 2018. Tese (Doutorado em TECNOLOGIAS ENERGÉTICAS E NUCLEARES) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Lêda Valéria Ramos de Santana

FERREIRA, T. A. E.; STOSIC, T.;CUNHA FILHO, M.; MOURA, G. B. A.;MATTOS NETO, P. S. G. DE. Análise da variabilidade e similaridade da velocidade do vento no Nordestes do Brasil. 2018. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Leonardo Henrique Silva Fernandes

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.; FIGUEIRÊDO, P. H.; LIMA, Emerson Alexandre de Oliveira; RAMOS, F. S.. Limiarização de retornos para qualificação dos riscos em mercados financeiros. 2018. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Milton Perceus Santos de Melo

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.; SILVA, A. S. A.; DIAS, C. T. S.; MATTOS, P. S. G.. Modelo híbrido inteligente baseado em filtragem wavelet e redes neurais com aplicações à previsão de séries temporais. 2018. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Fernando Maciano de Paula Neto

MACEDO, A. M. S.; SILVA, A. J.; SANTIAGO, R. H. N.;FERREIRA, T. A. E.; STOSIC, B. D.. Advances in Quantum Neural Networks. 2018. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rodolfo Carneiro Cavalcante

LUDERMIR, T. B.; PRUDENICO, R. B. C.;MATTOS NETO, P. S. G. DE; CARVALHO, A. C. P. L. F.;FERREIRA, T. A. E.. An Adaptive Learning System for Time Series Forecasting in the Presence of Concept Drift. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Judas Tadeu Gomes de Sousa

OLIVEIRA, A. L. I.; SILVA FILHO, A. G.; TINOS, R.; BASTOS FILHO, C. J. A.;FERREIRA, T. A. E.. Otimização multi-objetivo on-line dos parâmetros de um controlaor MFAC aplicado a sistemas não lineares mediante algoritmo de evolução diferencial com imigrantes direcionados. 2017. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Thaíze Fernandes de Oliveira

FERREIRA, T. A. E.FIRMINO, P. R. A.MATTOS NETO, P. S. G. DE; OLIVEIRA, A. L. I.; RAMOS, M. W. A.; SILVA, R. V.. Cópulas para combinação de modelos de séries temporais. 2016. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Neilson Ferreira de Lima

FERREIRA, T. A. E.; STOSIC, T.;CUNHA FILHO, M.; FIGUEIRÊDO, P. H.;MATTOS NETO, P. S. G. DE. Modelo de distribuição de probabilidade aplicada à modelagem dos índices das bolsas de valores mundiais inspirada na teoria cinética dos gás ideal e teoria da colisão. 2016. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: João Fausto Lorenzato

MATTOS NETO, P. S. G. DE; CARVALHO, A. C. P. L. F.; BASTOS FILHO, C. J. A.; VALENCA, M. J. S.;FERREIRA, T. A. E.. Sistema Híbrido Evoluciuonário Baseado em Decomposição para Previsão de Séries Temporais. 2016. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rosilda Benício de Souza

FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, W. R.;MADEIRO, F.de Mattos Neto, Paulo S.G.; CIPOLLETTI, M. P.. Uma metodologia inspirada quanticamente para aprimoramento do poder de discriminação de dados. 2015. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Uraquitan Sidney Gouveia Carneiro da Cunha

Paulo J. L. Adeodato; TEDESCO, P. C. A. R.; OLIVEIRA, A. L. I.; FERNEDA, E.;FERREIRA, T. A. E.. Incorporando Conhecimento de Contexto via Pós-Processamento de Algoritmos de Transcrição Automática de Acordes Musicais. 2015. Tese (Doutorado em Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Adenilton José da Silva

STOSIC, B. D.; CARVALHO, A. P. L. F.; MACEDO, A. M. S.; VELLASCO, M. M. B. R.;FERREIRA, T. A. E.. Artificial Neural Network Architecture Selection in a Quantum Computer. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Patrícia Silva Nascimento Barros

OLIVEIRA, W. R.;FERREIRA, T. A. E.; SILVA, F. S. G.; REGO, L. C.; BRITO, C. C. R.. Classe de distribuições Weibull generalizada: teorias e aplicações. 2015. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Luciano Souza

OLIVEIRA, W. R.;FERREIRA, T. A. E.; SILVA, F. S. G.; RAMOS, M. W. A.; SILVA, R. V.. New Trigonometric Classes of Probabilistic Distributions. 2015. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Erinaldo Leite Siqueira Júnior

FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, W. R.; CRISTINO, C. T.; ALBUQUERQUE, J. O.; MELO, S. B.. Uso de Autômatos Celulares na modelagem da evolução da infecção por esquistossomose. 2014. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Kátia Pires do Nascimento

SOUZA, A. J. F.;FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, V. M.; FIGUEIRÊDO, P. H.; MOREIRA, F. G. B.. Sociodinâmica: uma abordagem por simulações computacionais. 2014. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Kleber Napoleão Nunes de Oliveira Barros

SANTORO, K. R.;FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, W. R.; CRIBARI-NETO, F.; OLINDA, R. A.. Classe de Distribuição de Marshall-Olkin generalizada exponenciada. 2014. Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Marcus Vinicius de Aragão Batista

FERREIRA, T. A. E.; ARAUJO, E. D.; MORAIS JUNIOR, M. A.;Freitas, Antonio C.BALBINO, V. Q.. Uso de Novas Ferramentas Computacionais no Estudo da Diversidade Genética de Papilomavírus Bovino Associado à Epidemiologia Molecular da Papilomatose Bovina Cutânea. 2013. Tese (Doutorado em Genética) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Pierre Teodósio Félix

SILVEIRA FILHO, V. M.; FIGUEIREDO, L. C.;FERREIRA, T. A. E.; MORAIS JUNIOR, M. A.; GUIMARAES, R. L.. Abordagem Multi-Algoritmica Utilizando o Gene Period (per) em Estudos de Genética de Populações e Filogenia de Lutzomyia Longipalpis (Diptera: Psychododidae), Vetor da Leishmania Infantum Chagasi na Região Tropical. 2013. Tese (Doutorado em Genética) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Bruno José Torres Fernandes

ARAUJO, A. F. R.; LUDERMIR, T. B.;FERREIRA, T. A. E.; BASTOS FILHO, C. J. A.; OLIVEIRA, L. E. S.. Redes Neurais com Extração Implícita de Características para Reconhecimento de Padrões Visuais. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Cícero Garrozi

Vasconcelos, Germano C.; ZANCHETTIN, C.;CAVALCANTI, G. D. C.; TINOS, R.;FERREIRA, T. A. E.. Algoritmo Evolucionário Multiobjetivo Dinâmico com Inserção de Diversidade. 2012. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Adriana Takahashi

DORIA NETO, A. D.; BEDREGAL, B. R. C.; MELO, J. D.; LYRA, A.; REISER, R. H. S.;FERREIRA, T. A. E.. Máquina de Vetores-Suporte Intervalar. 2012. Tese (Doutorado em Pós Graduação em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Aluno: Joelan ângelo de Lucena Santos

VILELA, E. C.; HAZIN, C. A.;FERREIRA, T. A. E.; LIMA, F. R. A.; GENEZINI, F. A.. Deconvolução de Espectros Neutrônicos Obtidos com o Sistema EB-TLD Utilizando Algoritmo Genético. 2011. Tese (Doutorado em TECNOLOGIAS ENERGÉTICAS E NUCLEARES) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Vilson Luiz Dalle Mole

REN, T. I.; CAMPOS, M. F. M.; BRAGA, A. P.;FERREIRA, T. A. E.MADEIRO, F.. Mapas Auto-Organizáveis para Agentes Robóticos Autônomos. 2010. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Manoel Alexander Amarista Sevilla

FERREIRA, T. A. E.; ARAUJO, M. E.; SOUZA, W. V.; LEAL, M. C.; BARBOSA, C. S.. Ecologia do Gênero Biomphalaria e Estrutura Genética de Schistosoma Mansoni do Estado de Pernambuco. 2010. Tese (Doutorado em Doutorado em Saúde Pública) - Centro de Pesquisa Aggeu Magalhães/Fiocruz.

Aluno: Ruben Carlo Benante

LIMA, M. E.; De LIMA NETO, F. B.; BARRETO, G. A.; CAURIN, G. A. P.;FERREIRA, T. A. E.. Geração de Trajetórias de Estados por Mapas Auto-Organizáveis com Topologia Dinâmica. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Felipe Costa Farias

MATTOS NETO, P. S. G. DE; BEZERRA, B. L. D.;FERREIRA, T. A. E.. Data-driven Intelligent Model Generation. 2019.

Aluno: Sara Lucia Castillo Daza

OLIVEIRA, V. M.; SOUZA, A. J. F.;FERREIRA, T. A. E.; RAMOS, J. G. G. S.; FIGUEIRÊDO, P. H.. Modelagem computacional de ecossitemas com competição por recursos e evolução em ambienetes heterogêneos. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Igor Fagner Vieira

DUGROS, H. R. N.; MELO, S. B.;FERREIRA, T. A. E.. Análise de Características em Imagens PET utilizando Teoria da Informação. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em TECNOLOGIAS ENERGÉTICAS E NUCLEARES) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Milton Perceus Santos de Melo

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.; SILVA, A. S. A.; MATTOS, P. S. G.; DIAS, C. T. S.. Modelo híbrido WavDS-Neural aplicado ao problema de previsão de séries temporias. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Daniel Francisco Neyra Castañeda

FERREIRA, T. A. E.; STOSIC, T.;CUNHA FILHO, M.MATTOS NETO, P. S. G. DE; RAMOS, F. S.. Correlações entre mercados sul-americanos: Influência subprime. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Dalton Francisco de Araúo

FERREIRA, T. A. E.; SILVA, A. J.; CRISTINO, C. T.; ALBUQUERQUE JUNIOR, G. A.; FIGUEIRÊDO, P. H.. Sistemas inteligentes para determinação do risco operacional do sistema de ensino superior. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Izabelly Maria Lucena da Silva

CRISTINO, C. T.; SILVA, F. S. G.;FERREIRA, T. A. E.FIRMINO, P. R. A.; LIMA, Emerson Alexandre de Oliveira. Análise transversal de tempos entre intervenções de processo de renovação generalizados via distribuição Weibull. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Albaro Ramon Paiva Sanz

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.BALBINO, V. Q.; MIRANDA, P. B. C.; GARROZI, C.. Métodos de aprendizagem de máquina para a classificação de estruturas Exon e Intron em dados de genoma humano. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Rodrigo Cruz Orellana León

FERREIRA, T. A. E.; SILVA, F. S. G.; SILVA, A. S. A.;MATTOS NETO, P. S. G. DE; LIMA, Emerson Alexandre de Oliveira. Modelos preditivos para a volatilidade de mercados financeiros. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Marcio Marques da Silva

FERREIRA, T. A. E.; VIEIRA, J. W.; BRANDAO, S. C. S.. Análise de Imagens de Cintolografia Miocárdica por Algoritmo de Aprendizagem de Máquina. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em TECNOLOGIAS ENERGÉTICAS E NUCLEARES) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Leonardo Henrique Silva Fernandes

FERREIRA, T. A. E.CUNHA FILHO, M.; LIMA, Emerson Alexandre de Oliveira; FIGUEIRÊDO, P. H.; RAMOS, F. S.. Quantificação de Riscos em mercados financeiros. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Marcio Marques da Silva

VIEIRA, J. W.; BRANDAO, S. C. S.;FERREIRA, T. A. E.. Exame de qualificação PROTEN/UFPE. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em TECNOLOGIAS ENERGÉTICAS E NUCLEARES) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Lêda Valéria Ramos de Santana

FERREIRA, T. A. E.; STOSIC, T.;CUNHA FILHO, M.; MOURA, G. B. A.;MATTOS NETO, P. S. G. DE. Avaliação do grau de similaridade entre dados de velocidade do vento da reanálise ERA-40 e dos dados das estações do INMET no Nordeste do Brasil. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Thaíze Fernandes Oliveira

FERREIRA, T. A. E.FIRMINO, P. R. A.MATTOS NETO, P. S. G. DE; OLIVEIRA, A. L. I.; RAMOS, M. W. A.; SILVA, R. V.. Cópula para combinação de modelos de séries temporais. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: João fausto Lorenzato de Oliveira

MATTOS NETO, P. S. G. DEFERREIRA, T. A. E.; BASTOS FILHO, C. J. A.. Sistema Evolucionário Baseado em Decomposição Aplicado à Previsão de Séries Temporais. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Jarley Palmeira Nóbrega

CAVALCANTI, G. D. C.; REN, T. I.;FERREIRA, T. A. E.. Usando contextos e RNFs para configurar Modelos de Objetivos, Modelos de Features e Cenários para linha de produto de software. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Marcílio Silveira dos Santos

VILELA, E. C.; VIEIRA, J. W.; SANTOS, J. A. L.;FERREIRA, T. A. E.; LIMA, F. R. A.. Sistema de Microfeixes de Nêutron. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em TECNOLOGIAS ENERGÉTICAS E NUCLEARES) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Patrícia Silva Nascimento Barros

OLIVEIRA, W. R.; STOSIC, B. D.;FERREIRA, T. A. E.; CRIBARI-NETO, F.; MARTIIZES, R. O.. Distribuições Weibull de Zografos: teoria e aplicações. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Rosilda Benício de Souza

FERREIRA, T. A. E.; OLIVEIRA, W. R.;MATTOS NETO, P. S. G. DECAVALCANTI, G. D. C.MADEIRO, F.. Estudo e Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes Inspirados Quanticamente para o Aprimoramento do Poder de Discriminação de Dados. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Kátia Pires do Nascimento

SOUZA, A. J. F.; STOSIC, T.;FERREIRA, T. A. E.; FIGUEIRÊDO, P. H.; MOREIRA, F. G. B.. Sociodinâmica: uma abordagem por simulações computacionais. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Uraquitan Sidney Gouveia Carneiro da Cunha

OLIVEIRA, A. L. I.; FERNEDA, E.;FERREIRA, T. A. E.. Incorporando conhecimento de contexto via pós-processamento de algoritmos de transcrição automática de acordes musicais. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Luciano Souza

OLIVEIRA, W. R.;FERREIRA, T. A. E.; SILVA, F. S. G.; NASCIMENTO, A. D. C.; REGO, L. C.. Novas classes trigonométricas de distribuições de probabilidade. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Marcílio Silveira dos Santos

SANTOS, J. A. L.; VIEIRA, J. W.;FERREIRA, T. A. E.. Caracterização de microfeixes de nêutrons utilizando d código MCNP6.1. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em TECNOLOGIAS ENERGÉTICAS E NUCLEARES) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Erinaldo Leite Siqueira Júnior

FERREIRA, T. A. E.; CRISTINO, C. T.; OLIVEIRA, W. R.; ALBUQUERQUE, J. O.; MELO, S. B.. Uso de Autômato Celular Híbrido na Previsão de Tendências de Séries Temporais. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Kleber Napolião Nunes de Oliveira Barros

SANTORO, K. R.; OLIVEIRA, W. R.;FERREIRA, T. A. E.; CRIBARI-NETO, F.; LUNA, J. G.. Distribuição de Marshall-Olkin Weibull Generalizada. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Joelan ângelo de Lucena Santos

LIMA, F. R. A.;FERREIRA, T. A. E.; LIRA, C. A. B. O.. Geração de uma Matriz Resposta para Deconvolução de Espectros Neutrônicos com o Sistema EB-TLDS Utilizando Algoritmos Genéticos.. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Tecnologias Energéticas Nucleares) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Joelan ângelo de Lucena Santos

LIMA, F. R. A.; LIRA, C. A. B. O.;FERREIRA, T. A. E.. Algoritmos Genéticos Aplicados à Engenharia Nuclear. 2009. Exame de qualificação (Doutorando em Tecnologias Energéticas Nucleares) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Joelan ângelo de Lucena Santos

LIRA, C. A. B. O.; LIMA, F. R. A.;FERREIRA, T. A. E.. I Seminário de Tese: Geração de uma Matriz Resposta para Deconvolução de Espectros com Sistema EB-TLDs Utilizando Algoritmos Genéticos. 2008. Exame de qualificação (Doutorando em Tecnologias Energéticas Nucleares) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Adriana Takahashi

DORIA NETO, A. D.; BEDREGAL, B. R. C.; MELO, J. D.; LYRA, A.;FERREIRA, T. A. E.. Máquinas de Vetores-Suporte Intervalar. 2007. Exame de qualificação (Doutorando em Pós Graduação em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Aluno: Robson Borges de Lima

FERREIRA, T. A. E.; FERREIRA, R. L. C.. Análise da distribuição diamétrica por meio de funções de densidade de probabilidade em vegetação da Caatinga arbórea, Floresta-PE. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Ciências Florestais) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Ademir Batista dos Santos Neto

FERREIRA, T. A. E.; VILAR, G.; SOARES, R. G. F.. Análise do Desempenho de Modelos Cognitvos na Previsão de Séries Temporaisi. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Johann Gomes Barros Lima

FERREIRA, T. A. E.; MACIEL, T. M. M.; BOCANEGRA, S.. Uma aplicação de impacto social com aprendizado de máquina. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Marcio Sergio Soares Austregesilo

FERREIRA, T. A. E.; SILVA, M. G.; BARBOSA, C. T. F.. Algoritmos genéticos otimizando a distribuição de salas de aula na UFRPE. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Sistemas de informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Adenilton José da Silva

FERREIRA, T. A. E.; KULESZA, M.. Redes Neurais Lógicas Quânticas. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Licenciatura em Matemátca) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Aluno: Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto

FERREIRA, T. A. E.. Previsão de Séries Temporais com a Utilização de Redes Neurais Artificiais do Tipo MLP. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação - Telemática) - Universidade Católica de Pernambuco.

Aluno: Gustavo Galvão Petry

FERREIRA, T. A. E.. Previsão de Séreis Temporais com a Utilização de Redes Neurais Artificiais Recorrentes. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação - Telemática) - Universidade Católica de Pernambuco.

ESMERALDO, G. A. R. M.;MATTOS NETO, P. S. G. DEFERREIRA, T. A. E.. Banca Julgadora de Concurso Público para Professor Efetivo da UFCA. 2017. Universidade Federal do Cariri.

ALBUQUERQUE, E. Q.;FERNANDES, S. M. M.FERREIRA, T. A. E.. Banca de Concurso Público para Seleção de Docentes na área de Redes de Computadores, Redes de Faixa Larga/Engenharia de telecomunicações. 2015. Universidade de Pernambuco.

FERREIRA, T. A. E.; SILVA, R. M. A.; BOCANEGRA, S.. Concurso de provas e títulos para professor da carreira de magistério superior. 2014. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

FERREIRA, T. A. E.; DIAS, K. L.; DOMINGUES, J. P. O.. Concurso Público para Professor Adjunto I da Universidade Federal Rural de Pernambuco. 2013. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

FECHINE, J. M.;FERREIRA, T. A. E.; ISOTANI, S.. Concurso público para Docente da Universiade Estadual da Paraíba, Edital 05/UEPB/2011. 2011. Universidade Estadual da Paraíba.

BASTOS FILHO, C. J. A.; ARAUJO, A. F. R.;FERREIRA, T. A. E.. Banca Avaliadora do Concurso Público para Professor Adjunto da Universidade de Pernambuco. 2009. Universidade de Pernambuco.

COSTA, E. B.;FERREIRA, T. A. E.; WILBERT, J.. Concurso Público para Professor da Universidade Estadual da Paraíba. 2009. Universidade Estadual da Paraíba.

FARIAS, A. C.; SARMENTO, A. A. M.;FERREIRA, T. A. E.. Concurso Público de Provas e Títulos para Docente do Magistério Superior dda UAG/UFRPE. 2009. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

ALBUQUERQUE, J. O.;FERREIRA, T. A. E.; FIDALGO, R. N.. Banca Examinadora de Concurso Público para Professor Efetivo da Universidade Federal Rural de Pernambuco. 2008. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

SANT'ANNA, R. E.;MADEIRO, F.FERREIRA, T. A. E.. Banca de Concurso Público para Professor Adjunto da Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco. 2008. Universidade de Pernambuco.

FERREIRA, T. A. E.; BOCANEGRA, S.;CAVALCANTI, G. D. C.. Banca para Seleção Pública de Provas e Títulos para Professor Adjunto da UFRPE. 2008. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

COSTA, E. B.;FERREIRA, T. A. E.MADEIRO, F.. Banca do Concurso Público para Professor Adjunto da Universidade Estadual da Paraíba (UEPB). 2007. Universidade Estadual da Paraíba.

MENDES, K. C.; PERES, Sérgio;FERREIRA, T. A. E.. Banca de Concurso Público para Professor Adjunto da Universidade de Pernambuco (UPE). 2007. Universidade de Pernambuco.

SANTOS, L. P. B. C.; OLIVEIRA, V. M.;FERREIRA, T. A. E.. Banca de Concurso Público para Professor Substituto da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). 2007. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

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Comissão julgadora das bancas

Alexandre Rands Coelho Barros

BARROS, A. R. C.. Uma nova metodologia híbrida inteligente para a previsão de séries temporais. 2006. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Edson Costa de Barros Carvalho Filho

CARVALHO FILHO, E. C. B.. Uma Nova Metodologia Híbrida Inteligente para a Previsão de Séries Temporais. 2006. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Paulo Jorge Leitão Adeodato

ADEODATO, P. J. L.; CARVALHO FILHO, E. C. B.; BARROS, A. R. C.. Sistemas Hbridos Inteligentes para a Previsão de Séries Temporais. 2004. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Francisco Madeiro Bernardino Junior

MADEIRO, F.BARROS, A. R. C.ADEODATO, P. J. L.VASCONCELOS, G. C.CAVALCANTI, G. D. C.CARVALHO FILHO, E. C. B.. Uma Metodologia Híbrida Inteligente para a Previsão de Séries Temporais. 2006. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Fernando Luis de Araujo Machado

MACHADO, F. L. A.. Termo Modulação do Quasicristal Al(6)Ru Resolvida no Tempo. 1998. Dissertação (Mestrado em Física) - Universidade Federal de Pernambuco.

George Darmiton da Cunha Cavalcanti

Paulo J. L. AdeodatoGeorge D. C. CavalcantiEdson C. B. Carvalho FilhoFrancisco Madeiro Bernardino JúniorAlexandre Rands Coelho Barros. Uma nova metodologia híbrida para a previsão de séries temporais. 2006. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

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Orientou

Taciana Araúo da Silva

Combinação de Preditores via Cópulas Matemáticas; Início: 2018; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco; (Coorientador);

Gerson Rodrigues Santos

Modelos Computacionais para a Simulação e Análise da Detecção de Ondas Gravitacionais; Início: 2018; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; (Orientador);

Luciano Serafim de Souza

Uso de Algoritmos Quânticos para o Treinamento de Redes Neurais Artificiais Clássicas em uma Plataforma Baseada em GPGPU; Início: 2017; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; (Orientador);

Ademir Batista dos Santos Neto

Metodologia não linear baseada em cópulas matemáticas para combinação de preditores; Início: 2018; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Kerolly Kedma Felix do Nascimento

Modelagem de Mercados Financeiros Baseada em Agentes; Início: 2017; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Eva Susana Albarracin Estrada

Determinação de Derivas em Sensores de Gás: uma Abordagem via Séries Temporais; Início: 2016; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Albaro Ramon Paiva Sanz

Metodologias para Reconhecimento e Classificações de Genes; Início: 2015; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Rodrigo Cruz Orellana León

Cópulas dos índices de mescados financeiros mundiais no desenvolvimento de um algoritmo gerador de portifólios e o valor risco(var); Início: 2015; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Daniel Francisco Neyra Casteñeda

Correlações entre mercados sul-americanos: influência da crise subprime; Início: 2015; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco; (Orientador);

Ricardo Tavares Antunes de Oliveira

Combinação de Modelos de Previsão de Séries Temporais Financeiras; Início: 2014; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco; (Coorientador);

[Nome removido após solicitação do usuário]

Início: 2015; Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior;

Jonathan Henrique Andrade de Carvalho

Estudos de Algoritmos Quânticos Aplicados ao Processo de Busca; Início: 2017; Iniciação científica (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

Fábio Sandro dos Santos

Modelagem Matemático-Computacional de Ventos na Região Nordeste do Brasil; 2019; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco,; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Urbano Pereira de Siqueira Leite

Seleção de características aplicadas ao Keystroke dynamics em dispositívos móveis; 2018; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco,; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Ademir Batista dos Santos Neto

Extração de informações mercadológicas a partir de notas fiscais eletrônicas; 2018; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Luisa Matos de Barros Correira

Modelagem e previsão do risco de mercados com o uso do VaR; 2018; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco,; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Kerolly Kedma Félix de Nascimento

Simulações de Mercado Financeiro Baseados emn Agentes Guiados por Sistemas Inteligentes; 2017; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Edgard Niceas Arcoverde Gusmao Lima

Distributed van Emde Boas tree; 2017; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco,; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Neilson Ferreira de Lima

Modelagem de mercados inspirada em gases ideais e teoria da colisão; 2016; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Mouglas Eugênio Nasário Gomes

LinDCQ: Uma linguagem para descrição de circuitos quânticos; 2015; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Syntia Regina Rodrigues de Souza

Uso de redes neurais na estimativa volumétrica de clones de Eucalyptus spp; no polo gesseiro de Araripina-PE; 2015; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco,; Coorientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Ricardo Tavares Antunes de Oliveira

Desenvolvimento de Metodologia para Agregação de Previsões de Modelos de Séries Temporais: Alinhando Cópulas e Estimadores de Máxima Verossimilhança; 2012; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Ronaldo Ramos da Silva

Estudo e Desenvolvimento de Sistemas Quânticos Inteligentes para a Previsão e Análise de Séries Temporais; 2012; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Manoel Rivelino Gomes de Oliveira

Análise estatística do coeficiente de escoamento superficial em bacia hidrográfica do ambiente semiárido; 2012; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Aranildo Rodrigues de Lima Junior

Modelo do vota da maioria com distribuição mista de ruido; 2011; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

David Augusto Silva

Otimização da Função de Fitness para a Evolução de Redes Neurais com Uso de Análise Envoltória de Dados Aplicada à Previsão de Séries Temporais; ; 2011; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Henrique Correia Torres Santos

Sistemas Híbridos Inteligentes para a Extração de Regras de Séries Temporais; 2011; Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Gabriela Isabel Limoeiro Alves

Análise Envoltória de Dados para Avaliação da Eficiência de Funções de Fitness em Algoritmos Genéticos; 2011; Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Gustavo Galvão Petry

Modelos Híbridos Baseados em Enxame de Partículas para a Previsão de Séries Temporais; 2008; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Coorientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto

Sistemas híbridos inteligêntaes para a Previsão de Séries Temporais; 2008; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Dalton Francisco de Araújo

Análise e avaliação da trajetória de estudantes de graduação baseadas em modelagem por cadeia de Markov; 2019; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco,; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Lêda Valéria Ramos de Santana

Análise da variabilidade e similaridade da velocidade do vento no Nordestes do Brasil; 2018; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Leonardo Henrique Silva Fernandes

Limiarização de retornos para qualificação dos riscos em mercados financeiros; 2018; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco,; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Milton Perceus Santos de Melo

Modelo híbrido inteligente baseado em filtragem wavelet e redes neurais com aplicações à previsão de séries temporais; 2018; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Thaíze Fernandes Oliveira

Estudo de Cópulas Matemáticas para a Previsão e Análise de Séries Temporais; 2016; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Rosilda Benício de Souza

Uma metodologia inspirada quanticamente para aprimoramento do poder de discriminação de dados; 2015; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto

Um Método para a Análise de Mercados de Ação Utilizando Séries Temporais de Índices Financeiros; 2012; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Neilson Ferreira Lima

Modelo de distribuição de probabilidade aplicada à modelagem dos índices das bolsas de valores mundiais inspirada na teoria cinética dos gás ideal e teoria da colisão; 2012; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Rosilda Benício de Souza

Uma metodologia inspirada quanticamente para aprimoramento do poder de discriminação de dados; 2011; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Erinaldo Leite Siqueira Júnior

Evolução de Autômatos Celulares para a Análise e Previsão de Séries Temporais; 2010; Tese (Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco,; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

José Ferraz de Moura Nunes Filho

Quantum Computing Applied to Time Sreies Forecasting Problem; 2015; Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Marian Paola Cipolletti

2014; Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Marcelo Mendonça Teixeira

2014; Universidade Federal Rural de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Moisés Danziger

Sistemas Imunológicos Artificiais: O Uso de Ferramentas Inteligentes para Detecção de Intrusão; 2007; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Redes de Computadores) - Universidade Católica de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Blenda Úlima Rodrigues Cesar Guedes

Modelos computacionais para análise de dados da detecção de ondas gravitacioanis; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Ademir Batista dos Santos Neto

Análise do Desempenho de Modelos Cognitivos na Previsão de Séries Temporais; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Sistemas de informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Ítalo Rodrigo Santos de Araújo

Algoritmos Quânticos de Busca; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Licenciatura em Física) - Universidade Federal Rural de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Daivid Vasconcelos Leal

Utilização de Algoritmos Inteligentes de Busca para a determinação de Códigos Hash; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Caio Vinicius Xavier dos Santos e Silva

Implementação de Métodos Inteligentes na Plataforma CUDA Aplicados ao Problema de Previsão de Séries Temporais; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Sistema de Informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Emeson José Santana Pereira

Estudo e Implementação de Geradores de Números Aleatórios na Plataforma CUDA; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Sistemas de informação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Ítalo Rodrigo Santos de Araújo

Desenvolvimento e Implementação de redes Neurais Quânticas Artificiais; 2009; Iniciação Científica; (Graduando em Licenciatura em Física) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Paulo Ernane de Araujo

Desenvolvimento e implementação de redes neurais quânticas; 2009; Iniciação Científica; (Graduando em Licenciatura em Física) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Manoel Rodrigues da Silva

Uso de Sistemas Geocomputacionais para Levantamento de Dados Temporais sobre a Expansão da Esquistossomose em Carne de Vaca, Município de Goiana ? Região litorânea de Pernambuco; ; 2008; Iniciação Científica; (Graduando em Licenciatura Plena em Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Carlos Renato Azevedo

Utilização de Redes Neurais Quânticas para a Previsão de Séries Temporais; 2006; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Pernambuco, PIBIC - Universidade Católica de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Jefferson Rodrigo de Souiza

Estudo e Implementação de Métodos Paralelos de Busca para a Previsão de Séreis Temporais; 2006; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Pernambuco, PIBIC - Universidade Católica de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Iandé Coutinho

Desenvolvimento e Implementação de Métodos Paralelos de Busca com Redes Neurais Artificiais para a Previsão de Séries Temporais; ; 2005; 0 f; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Pernambuco, Universidade Católica de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Danillo Cidreira dos Santos

Desenvolvimento e Implementação de Métodos Paralelos de Busca com Redes Neurais Artificiais para a Previsão de Séries Temporais; 2005; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação - Telemática) - Universidade Católica de Pernambuco, PIBIC - Universidade Católica de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Ricardo de Andrade Araújo

Desenvolvimento e Implementação de Algoritmos Genéticos Paralelos Combinados com Redes Neurais Artificiais para a Previsão de Séries Temporais; ; 2005; 0 f; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Pernambuco, Universidade Católica de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto

Previsão de Séries Temporais com a utilização de redes Neurais Artificiasi do Tipo MLP; 2004; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação - Telemática) - Universidade Católica de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

Gustavo Galvão Petry

Previsão de Séries Temporais com a Utilização de Redes Neurais Recorrentes; 2004; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação - Telemática) - Universidade Católica de Pernambuco; Orientador: Tiago Alessandro Espinola Ferreira;

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Foi orientado por

Paulo Jorge Leitão Adeodato

Uma Nova Metodologia Híbrida Inteligente para a Previsão de Séries Temporais; 2006; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Germano Crispim Vasconcelos

Uma Nova Metodologia Híbrida Inteligente para a Previsão de Séries Temporais; 2006; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Germano Crispim Vasconcelos;

Lúcio Hora Acioli

Termo-Modulação do Quasicristal Al6Ru, Resolvida No Tempo; 1998; 100 f; Dissertação (Mestrado em Física) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Lucio Hora Acioli;

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Produções bibliográficas

  • FERNANDES, L. H. S. ; ARAUJO, F. H. A. ; SILVA, I. E. M. ; LEITE, U. P. S. ; LIMA, N. F. ; STOSIC, T. ; Ferreira, Tiago A. E. . Multifractal behavior in the dynamics of Brazilian inflation indices. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS , v. 550, p. 124158, 2020.

  • SANTOS NETO, ADEMIR BATISTA ; FERREIRA, TIAGO ALESSANDRO ESPINDOLA ; BATISTA, MARIA CONCEIÇÃO MORAES ; FIRMINO, PAULO RENATO ALVES . Studying the Performance of Cognitive Models in Time Series Forecasting. REVISTA DE INFORMÁTICA TEÓRICA E APLICADA (IMPRESSO) , v. 27, p. 83-91, 2020.

  • NASCIMENTO, KEROLLY KEDMA FELIX DO ; SANTOS, FÁBIO SANDRO DOS ; JALE, JADER DA SILVA ; FERREIRA, TIAGO ALESSANDRO ESPÍNOLA . Comportamento de agentes financeiros em um mercado artificial desenvolvido com o algoritmo Particle Swarm Optimization. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 9, p. 285974216, 2020.

  • NASCIMENTO, KEROLLY KEDMA FELIX DO ; SANTOS, FÁBIO SANDRO DOS ; JALE, JADER DA SILVA ; FERREIRA, TIAGO ALESSANDRO ESPÍNOLA . Comparação de métodos e modelos de distribuição para a modelagem de dados de velocidade do vento no município de Petrolina, Nordeste brasileiro. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 9, p. 308974221, 2020.

  • SANTOS, A. L. P. ; FIGUEIREDO, M. P. S. ; Ferreira, Tiago A. E. ; SILVA, F. S. G. ; MOREIRA, G. R. ; SILVA, J. E. ; FREITAS, J. R. . ANALYSIS AND FORECASTING OF THE EVOLUTION OF COVID-19 DEATH NUMBERS IN THE STATE OF PERNAMBUCO AND CEARÁ USING REGRESSION MODELS. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 9, p. e602974551, 2020.

  • JALE, J. S. ; XAVIER JUNIOR, S. F. A. ; XAVIER, E. F. M. ; STOSIC, T. ; STOSIC, B. D. ; Ferreira, Tiago A. E. . Application of Markov chain on daily rainfall data in Paraíba-Brazil from 1995-2015. ACTA SCIENTIARUM. TECHNOLOGY (ONLINE) , v. 41, p. 37186, 2019.

  • SOUSA, ROSILDA B. DE ; PEREIRA, EMESON J. S. ; CIPOLLETTI, MARINA P. ; Ferreira, Tiago A. E. . A proposal of quantum data representation to improve the discrimination power. Natural Computing , v. online, p. 1-15, 2019.

  • GAMBOA, J. C. R. ; ESTRADA, E. S. A. ; SILVA, A. J. ; LEITE, L. ; FERREIRA, T. A. E. . Wine quality rapid detection using a compact electronic nose system: Application focused on spoilage thresholds by acetic acid. LWT-FOOD SCIENCE AND TECHNOLOGY , p. 377-384, 2019.

  • RODRIGUEZ GAMBOA, JUAN C. ; ALBARRACIN E., EVA SUSANA ; DA SILVA, ADENILTON J. ; Ferreira, Tiago A.E. . Electronic nose dataset for detection of wine spoilage thresholds. DATA IN BRIEF , v. 25, p. 104202, 2019.

  • FIGUEIREDO, M. P. S. ; SANTOS, D. F. ; LIMA, S. M. S. ; Ferreira, Tiago A. E. ; MOTA, C. M. M. . Estudo sobre a auto-avaliação da saúde na população idosa do Brasil utilizando o modelo de Regressão Múltipla Categórica-CATREG. SIGMAE , v. 8, p. 36-48, 2019.

  • NASCIMENTO, K. K. F. ; SANTOS, F. S. ; GOMES, D. A. ; JALE, J. S. ; LEITE, R. S. ; STOSIC, TATIJANA ; Ferreira, Tiago A. E. . Modelagem multifractal da velocidade horária do vento no município de Patos, Paraíba. SIGMAE , v. 8, p. 238-247, 2019.

  • SANTOS, F. S. ; NASCIMENTO, K. K. F. ; JALE, J. S. ; Ferreira, Tiago A. E. . Análise de Velocidade do Vento em Petrolina-PE Usando Cadeias de Markov de Ordem Superior. SIGMAE , v. 8, p. 385-392, 2019.

  • DE LIMA, NEÍLSON F. ; FERNANDES, LEONARDO H.S. ; JALE, JADER S. ; de Mattos Neto, Paulo S.G. ; STOSIC, TATIJANA ; STOSIC, BORKO ; Ferreira, Tiago A.E. . Long-term correlations and cross-correlations in IBovespa and constituent companies. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS , v. 492, p. 1431-1438, 2018.

  • SOUZA, S. R. R. ; SILVA, J. A. A. ; FERREIRA, T. A. E. ; GUERA, O. G. M. . Redes Neurais para a estimativa volumétrica de clones de Eucalyptus SSP. no pólo gesseiro de Araripe. REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA , v. 36, p. 1-15, 2018.

  • JALE, JADER S. ; XAVIER JUNIOR, S. F. A. ; STOSIC, TATIJANA ; STOSIC, BORKO ; FERREIRA, T. A. E. . Information flow between Ibovespa and constituent companies. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS , v. 1, p. 1-15, 2018.

  • XAVIER, E. F. M. ; BARBOSA, N. F. M. ; XAVIER JUNIOR, S. F. A. ; JALE, J. S. ; FERREIRA, T. A. E. . Modelagem e previsão da produção brasileira de biodiesel utilizando séries temporais. Gaia Scientia , v. 12, p. 155-167, 2018.

  • SANTOS, FÁBIO SANDRO DOS ; NASCIMENTO, KEROLLY KEDMA FELIX DO ; JESUS, ELIELMA SANTANA DE ; JALE, JADER DA SILVA ; STOSIC, TATIJANA ; FERREIRA, TIAGO ALESSANDRO ESPÍNOLA . Análise estatística da velocidade do vento em Petrolina-PE utilizando as distribuições Weibull e a Burr. Journal of Environmental Analysis and Progress , v. 4, p. 057, 2018.

  • DE MATTOS NETO, PAULO S.G. ; FERREIRA, T. A. E. ; LIMA, ARANILDO R. ; VASCONCELOS, GERMANO C. ; George D. C. Cavalcanti . A perturbative approach for enhancing the performance of time series forecasting. Neural Networks , v. 88, p. 114-124, 2017.

  • B., ADEMIR ; DA, MARIA ; A., TIAGO . A Simple Approach to Automatic Filling CAPTCHA using Pattern Recognition. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS , v. 170, p. 1-7, 2017.

  • OLIVEIRA, R. T. A. ; OLIVEIRA, T. F. ; FIRMINO, P. R. A. ; FERREIRA, T. A. E. . Copulas-based time series combined forecasters. Information Sciences , p. 110-124, 2016.

  • FIRMINO, PAULO RENATO A. ; de Mattos Neto, Paulo S.G. ; Ferreira, Tiago A.E. . Error modeling approach to improve time series forecasters. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 153, p. 242-254, 2015.

  • OLIVEIRA, M. R. G. ; CANTALICE, J. R. B. ; Ferreira, Tiago A. E. ; CUNHA FILHO, M. ; CRUZ, D. V. ; FALCAO, A. P. S. T. . Estudo estatístico do coeficiente de escoamento superficial em bacia hifdrográfica do riacho Jacu do sertão do Paejú - PE. Revista Brasileira de Biometria , v. 33, p. 277-290, 2015.

  • MATTOS NETO, P. S. G. DE ; CAVALCANTI, G. D. C. ; Madeiro, Francisco ; Ferreira, Tiago A. E. . An Approach to Improve the Performance of PM Forecasters. Plos One , v. 10, p. e0138507, 2015.

  • OLIVEIRA, R. T. A. ; REGIS, F. C. G. ; FIRMINO, P. R. A. ; Ferreira, Tiago A. E. . Course Timetabling via Genetic Algorithms: A Real Case. International Journal of Computer Applications , v. 131, p. 1-5, 2015.

  • FIRMINO, P. R. A. ; de Mattos Neto, Paulo S.G. ; Ferreira, Tiago A. E. . Correcting and combining time series forecasters. Neural Networks , v. 50, p. 1-11, 2014.

  • de Mattos Neto, Paulo S.G. ; Madeiro, Francisco ; Ferreira, Tiago A.E. ; Cavalcanti, George D.C. . Hybrid intelligent system for air quality forecasting using phase adjustment. Engineering Applications of Artificial Intelligence , v. 32, p. 185-191, 2014.

  • TEIXEIRA, Marcelo Mendonça ; Ferreira, Tiago A. E. . Plataformas de pesquisa: inovações tecnológicas para o desenvolvimento da investigação científica. Temática (João Pessoa. Online) , v. 1, p. 1-14, 2014.

  • Silva, David A. ; ALVES, GABRIELA I. ; de Mattos Neto, Paulo S.G. ; Ferreira, Tiago A.E. . Measurement of Fitness Function Efficiency using Data Envelopment Analysis. Expert Systems with Applications , v. 41, p. 7147-7160, 2014.

  • de Mattos Neto, Paulo S.G. ; Cavalcanti, George D.C. ; Madeiro, Francisco ; Ferreira, Tiago A.E. . An ideal gas approach to classify countries using financial indices. Physica. A (Print) , v. 392, p. 177-183, 2013.

  • ALBUQUERQUE FILHO, F. S. ; Madeiro, Francisco ; FERNANDES, S. M. M. ; MATTOS NETO, P. S. G. DE ; Ferreira, Tiago A. E. . Time-series forecasting of pollutant concentration levels using particle swarm optimization and artificial neural networks. Química Nova (Impresso) , v. 36, p. 783-789, 2013.

  • Araújo, Ricardo de A. ; Ferreira, Tiago A.E. . A Morphological-Rank-Linear evolutionary method for stock market prediction. Information Sciences , v. 237, p. 3-17, 2013.

  • SANTOS, J. A. L. ; SILVA, E. R. ; FERREIRA, T. A. E. ; VILELA, E. C. . Unfolding neutron spectra with BS-TLD system genetic algorithm. Applied Radiation and Isotopes , v. 71, p. 81-86, 2012.

  • de Mattos Neto, Paulo S.G. ; Silva, David A. ; Ferreira, Tiago A.E. ; Cavalcanti, George D.C. ; Ferreira, Tiago A. E. . Market volatility modeling for short time window. Physica. A (Print) , v. 390, p. 3444-3453, 2011.

  • Batista, Marcus V.A. ; Ferreira, Tiago A.E. ; Freitas, Antonio C. ; Balbino, Valdir Q. . An entropy-based approach for the identification of phylogenetically informative genomic regions of Papillomavirus. Infection, Genetics and Evolution (Print) , v. 11, p. 2026-2033, 2011.

  • de A. Araújo, Ricardo ; Ferreira, Tiago A. E. . An intelligent hybrid morphological-rank-linear method for financial time series prediction. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 72, p. 2507-2524, 2009.

  • Ferreira, Tiago A. E. ; Vasconcelos, Germano C. ; Adeodato, Paulo J. L. . A New Intelligent System Methodology for Time Series Forecasting with Artificial Neural Networks. Neural Processing Letters , v. 28, p. 113-129, 2008.

  • Carlos R. B. Azevedo ; AZEVEDO, R. A. ; BISPO JUNIOR, E. L. ; FERREIRA, T. A. E. ; LOPES, T. A. W. ; MADEIRO, F. . Um Algortimo Memético para a Otimização de Quantizadores Vetoriais. Learning and Nonlinear Models , v. 6, p. 3-15, 2008.

  • AZEVEDO, C. R. B. ; BISPO JR, E. L. ; FERREIRA, T. A. E. ; MADEIRO, F. ; ALENCAR, M. S. . An Evolutionary Approach for Vector Quantization Codebook Optimization. Lecture Notes in Computer Science , v. 5263, p. 452-461, 2008.

  • FERREIRA, T. A. E. ; ARAÚJO, Ricardo de Andrade ; Robson P. de Sousa . An Intelligent Hybrid Approach for Designing Increasing Translation Invariant Morphological Operators for Time Series Forecasting. Lecture Notes in Computer Science , v. 4492, p. 602-611, 2007.

  • ARAÚJO, Ricardo de Andrade ; MATTOS NETO, P. S. G. DE ; PETRY, G. G. ; FERREIRA, T. A. E. . Uma Abordagem Híbrida Inteligente Evolucionária para a Previsão de Séries Temporais. REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica , 2006.

  • PETRY, G. G. ; MATTOS NETO, P. S. G. DE ; FERREIRA, T. A. E. . Previsão de Séries Temporais: Um Estudo Comparativo entre Redes Neurias Artificiais e Modelos de Box & Jenkins. Revista de Ciência, Empreendedorismo e Tecnologia - CETEC, Recife, v. 2, 2005.

  • FERREIRA, T. A. E. ; MACHADO, F. L. A. ; ACIOLI, L. H. . Measuremente of the density of states of a Al6Ru quasicrystalline alloy by ultrafast thermomodulation. SOLID STATE COMMUNICATIONS , v. 118, p. 37-41, 2001.

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Outras produções

Ferreira, Tiago A. E. ; FIGUEIRÊDO, P. H. . Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições. 2016.

OLIVEIRA FILHO, E. C. ; SILVA, A. S. ; Ferreira, Tiago A. E. ; LIRA JUNIOR, M. A. ; BRAUN, H. . PROQUALIT - Programa de Qualidade Total dos Poragrama de Pós-Graduação da Universidade Estadual do Maranhão. 2015.

Ferreira, Tiago A. E. ; OLIVEIRA, W. R. ; FRANCA, A. C. C. . O Que é Computação?. 2016. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).

Ferreira, Tiago A. E. . Prof. Tiago A. E. Ferreira. 2016; Tema: Divulgação científica e acadêmica. (Site).

Ferreira, Tiago A. E. . Pensando, Analisando e Criando - Academia e Ciência. 2016; Tema: Reflexões acadêmicas e ciêntíficas. (Blog).

TEIXEIRA, Marcelo Mendonça ; CORREA-NETO, J. S. ; Ferreira, Tiago A.E. ; FARIAS JUNIOR, I. H. . WorldCist'16 - 4th World Conference on Information Systems and Technologies. 2016. (Local Chair).

Ferreira, Tiago A. E. . INTRODUÇÃO AS SÉRIES TEMPORAIS. 2012. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

FERREIRA, T. A. E. . Sistemas Híbridos Inteligentes Aplicados a Provisão do Mercado Financeiro. 2010. (Palestra).

FERREIRA, T. A. E. . Computação Inteligente Aplicada ao Mercado Finaceiro. 2009. (Palestra).

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Projetos de pesquisa

  • 2018 - Atual

    Modelos Computacionais para a Simulação e Análise da Detecção de Ondas Gravitacionais, Descrição: No ano de 2015/2016 o mundo científico recebeu a incrível informação da detecção experimental das ondas gravitacionais. As ondas gravitacionais são um fenômeno previsto a partir das equações de Einsten e nunca antes foram detectadas pela humanidade, sendo uma perturbação no espaço que se propaga no tempo. Estas pertubações podem ser observadas analisando eventos astronômicos que envolvam corpos extremamente massivos, como a colisão de buracos negros por exemplo. Contudo, o processo de detecção de tais onda é extremamente complexo e sofisticado, necessitando de um grande poder computacional para a comprovação e análise dos resultados. Com esta ideia em mente, este projeto de pesquisa pretende enveredar em uma área da computação científica extremamente nova, chamada de relatividade numérica, com a pretensão de desenvolver procedimentos computacionais paralelos e de alto desempenho baseado em GP/GPUs para o estudo, simulação e análise de fenômenos cosmológicos que possam vir a gerar ondas gravitacionais. Neste sentido, o projeto proposto irá naturalmente abordar um tema multidisciplinar, mas com total foco na área computacional, em particular computação científica. Com os dados disponibilizados pelo LIGO (Laser Interferometer GravitationalWave Observatory) [2],este é um projeto científico que aplicará os conhecimentos da computação e informática, como modelagem, programação em GPGPU, simulação e análise numérica para o melhor entendimento da dinâmica do universo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Antônio de Pádua Santos - Integrante / Gerson Rodrigues Santos - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.Número de orientações: 1

  • 2017 - Atual

    Algoritmos Quânticos Aplicados para o Treinamento de Redes Neurais Artificiais para a Previsão e Análise de Séries Temporais com a Utilização de GPGPU, Descrição: Esta é uma proposta de pesquisa científica e tecnológica que aborda o problema de análise e previsão de séries temporais através de sistemas baseados em redes neurais artificiais (RNA) com a utilização de algoritmos quânticos para a elaboração de metodologias de treinamento e combinação de massiva de preditores baseados em RNAs com a utilização de aparatos e técnicas da computação de alto-desempenho, em particular com uso de unidades de processamento gráfico de propósito geral, ou simplesmente GP/GPU (General Purpose / Graphics Processing Unit), na plataforma CUDA (Compute Unified Device Architecture -- placas gráficas da NVidia). Em uma primeira etapa é proposta a utilização de algoritmos quânticos de busca, em particular o algoritmo de Grover e o algoritmo de caminhadas quânticas, para a criação e implementação de um procedimento de treinamento de redes neurais artificiais feed-forward. Neste sentido, será aplicada uma metodologia teórica já estabelecida para o algoritmo de Grover, objetivando-se o desenvolvimento de operadores quânticos tipo oráculos que sejam capazes de descrever e implementar uma rede neural artificial do tipo MLP. Seguindo esta mesma linha, também está sendo pesquisada metodologias para a aplicação dos algoritmos de caminhadas quânticas para o processo de treinamento das redes neurais. Experimentos computacionais em um plataforma de computação de alto desempenho baseada em GP/GPU serão executados e utilizados para caracterizar estatisticamente o desempenho dos algoritmos quânticos no processo de treinamento das redes neurais. Tais experimentos irão focar o problema de previsão e análise de séries temporais. Em uma segunda etapa, mas não menos importante, será explorada a pesquisa e desenvolvimento de criação massiva de modelos estatístico-computacionais também aplicados ao problema de previsão e análise de séries temporais. Neste sentido, serão pesquisadas formas de utilização das maquinas de aprendizado extremo, ou do inglês Extrem Learning Machines (ELM), implementadas em uma plataforma paralela de alto desempenho baseada em GP/GPU (na plataforma CUDA) para a geração massiva de modelos preditivos. Estará sendo pesquisado o comportamento assintótico do erro de previsão associado ou número de modelos preditores combinados. Desta forma, procedimentos de combinação de modelos matemáticos serão estudados, e em particular, será pesquisada a aplicação de uma metodologia baseada em cópulas matemáticas para a criação de um procedimento massivo e otimizado de combinação não linear destes modelos preditores baseados em redes ELM. Com estes experimentos será possível comprovar, ou refutar, considerações comumente consideradas (porém experimentalmente não testadas com facilidade), como a distribuição dos ruídos associados a uma série temporal e a existência de um valor assintótico para a previsão de um fenômeno estocástico, dentre outras análises.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto - Integrante / Borko D. Stosic - Integrante / Moacyr Cunha Filho - Integrante / Paulo Renato Alves Firmino - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

  • 2017 - Atual

    Uso de Algoritmos Quânticos para o Treinamento de Redes Neurais Artificiais Clássicas em uma Plataforma Baseada em GPGPU, Descrição: Um problema onde se defina um espaço de estados com todos os seus estados pode ser visto como um problema de busca. Dado um estado inicial, busca-se uma trajetória que leve o sistema deste ponto até um estado final (uma solução). Geralmente os estados intermediários são escolhidos segundo algum critério de otimização. O problema de busca é representado por uma relação binária R. Se o domínio de R estiver contido em T (máquina de Turing), então T calcula R. Dada uma entrada x tal que exista alguma saída y tal que R(x,y), então T aceita x com saída de R(x,z), podendo existir vários z que satisfaça y (T só precisa encontrar um único z). Se não T rejeita x. Um procedimento simples que pode ser aplicado aos problemas de busca é o Passeio Aleatório. Embora este poça ser utilizado para atacar problemas complexos, seu maior limitante é o custo em tempo para encontrar uma solução. O espeço varrido pela busca é proporcional ao seu desvio padrão, que cresce com a raiz quadrada do tempo. Com a computação quântica surgem algoritmos mais eficientes do que os análogos clássicos: o algoritmo de Grover(AG) e a Caminhada Quântica(CQ). A CQ é equivalente aos passeios aleatórios, mas com um ganho quadrático no tempo. O AG pode ser mostrado como um caso especial das CQs. As CQs varrem um espaço a busca de forma dependente do seu desvio padrão, sendo o desvio padrão de uma CQ linear no tempo, caracterizando um ganho quadrático no tempo. Porém, o computador quântico não existe, logo para se implementar algoritmos quânticos é necessário simulação, o que em geral tem um custo exponencial com a quantidade de bits necessários para descrever o processo. Para um problema de 32 bits haverá a necessidade de se simular processos matriciais ~ 2^32 x 2^32, implicando na necessidade de computação de alto-desempenho. Assim, a proposta de pesquisa é estudar e simular algoritmos quânticos, em particular o AG e as CQs, em uma plataforma computacional de GPGPUs, na plataforma CUDA.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Luciano Serafim de Souza - Integrante / Jonathan Henrique Andrade de Carvalho - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.Número de orientações: 2

  • 2014 - Atual

    Análise das Tendências Tecnológicas para Computação em Nuvem e Redes de Longa Distâncias, Descrição: Tem-se como objetivo principal a integração entre pesquisadores e profissionais de TIC que ajudarão no desenvolvimento e especificação técnica de uma solução de computação em nuvem e personalizada para as necessidades do Exército. Há possibilidades de: qualificação de mão-de-obra, aproximação com as universidades e grupos de pesquisa, e criação de uma área específica de pesquisa na universidade. Tais possibilidades permitirão a capacitação de profissionais do CITEx envolvendo atividades de extensão universitária ou pós-graduação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Integrante / Maria da Conceição Moraes Batista - Coordenador / Rodrigo Elia Assad - Integrante / Julio Cesar Damasceno - Integrante / Glauco Estácio Gonçalves - Integrante / Andreza Leite de Alencar - Integrante., Financiador(es): Centro Integrado de TelemÃtica do ExÃrcito - Auxílio financeiro.

  • 2014 - Atual

    Desenvolvimento de Sistema Inteligente Massivo para Previsão de Séries Temporais Baseado em Redes Neurias Artificiais, Extreme Learning e Algoritmos Quânticos em uma Pltaforma Computacional de GP/GPU, Descrição: Este projeto vem a propor um trabalho de pesquisa científica e tecnológica no tema de Tecnologia da informação e comunicação, especificamente na linha de previsão e análise de séries temporais. A modelagem de séries temporais para fins de análise e previsão de fenômenos do mundo real vem sendo o foco principal das pesquisas desenvolvidas pelo prof. Tiago A. E. Ferreira e seu grupo de pesquisa desde 2007, quando o mesmo ingresso como professor adjunto da UFRPE. Em particular, este projeto de pesquisa pretende abordar a problemática de análise e previsão de séries temporais com a utilização de técnicas da computação inteligente. É pretendido o desenvolvimento de um sistema massivo de preditores baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA) desenvolvidos em uma plataforma de GP/GPU (plataforma CUDA da NVidia). O intuito principal é gerar um sistema de múltiplos preditores com a utilização de RNA aliada a técnica de \textit{Extreme Learning Machines} (ELM) e aplicar diferentes formas de combinação destes preditores, principalmente formas que levem em consideração a análise de erros de cada um dos preditores individualmente, como é o caso de cópulas matemáticas. Aliado à técnica de ELM, este projeto de pesquisa também vem a propor para o treinamento de Redes Neurais Artificiais o uso de uma nova classe de algoritmos não convencionais que vem despertando grande interesse na meio acadêmico e científico nos últimos anos, os algoritmos quânticos. A nível técnico e metodológico, a proposta apresentada irá utilizar técnicas de computação de alto-desempenho, em particular com uso de unidades de processamento gráfico de propósito geral, ou simplesmente GPGPU (General Purpose Graphics Processing Unit), na plataforma CUDA (placas gráficas da NVidia), gerando subsídios para, além das pesquisas propostas, a formação de capital humano especializado em programação em GP/GPU. Desta forma, neste projeto de pesquisa pretende-se abordar vários problemas do mundo real, através da suas respectivas observações temporais (séries temporais), destacando-se a modelagem, análise e previsão de mercados financeiros e econômicos, propagação de doenças e problemas de saúde publica, análise e previsão de estruturas genéticas, fortalecendo as colaborações entre o grupo de pesquisa do Professor Tiago A. E. Ferreira e os grupos de pesquisas colaboradores e fortalecendo também os Programas de Pós-Graduação em Informática Aplica e Biometria e Estatística Aplica, ambos do Departamento de Estatística e Informática da Universidade Federal Rural de Pernambuco.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador., Financiador(es): Universidade Federal Rural de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2013 - 2015

    Desenvolvimento de Metodologia Baseada em Algoritmos Quânticos para o Treinamento de Redes Neurais Artificiais Aplicadas à Previsão e Análise de Séries Temporais em uma Plataforma Computacional de GP/GPU., Descrição: O projeto de pesquisa aqui proposto tem como meta a execução de pesquisa básica e tecnológica na área de previsão e análise de séries temporais aplicado a problemas do mundo real, com particular interesse em mercados financeiros e bolsas de valores. A proposta é gerar uma nova metodologia para a modelagem computacional baseada em algoritmos da computação quântica para o treinamento de redes neurais artificias como modelos de previsão, implementados em uma plataforma computacional paralela de alto desempenho baseada em GP/GPUs. Em uma primeira etapa é proposto o estudo e desenvolvimento dos algoritmos de Grover e de Caminhadas Aleatórias Quânticas (ou simplesmente Caminhadas Quânticas) como uma nova proposta para o treinamento de redes neurais artificiais. Como um segundo ponto, dando continuidade as pesquisas já desenvolvidas, uma modificação do método Time-lag Added Evolutionary Forecasting (TAEF) é proposta, com a integração das redes neurais artificiais quânticas ao método TAEF, treinadas pelos algoritmos quânticos citados. Assim, é proposto o desenvolvimento um sistema híbrido inteligente quântico para a análise e previsão de séries temporais. Esta integração é proposta devido as características de funcionamento do método TAEF vir a considerar um procedimento de ajuste de fase temporal de previsão para um aumento no desempenho, cujo processo semelhante pode também ser descrito pela representação dos estados internos de uma rede neural quântica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Jones Oliveira Albuquerque - Integrante / Silvana Bocanegra - Integrante / Wilson Rosa de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.Número de orientações: 1

  • 2012 - 2015

    Estudo e Desenvolvimento de Sistemas Quânticos Inteligentes para Previsão e Análise de Séries Temporais, Descrição: A Computação Quântica (CQ) é um domínio de pesquisa recente que utiliza elementos de três áreas bem conhecidas: Matemática, Física e Computação. As vantagens teóricas advindas da utilização de fenômenos quânticos para a representação e o processamento de informação tem atraído atenção crescente não só da área científica mas também da área tecnológica/industrial. Recentemente, vários esforços têm sido aplicados no intuito de utilizar este novo paradigma da computação na elaboração de estruturas da Inteligência artificial, gerando, por exemplo, as redes neurais quânticas. Neste sentido, este projeto visa, em âmbito global, a formação de capital humano especializado em computação quântica e redes neurais em nível de doutorado, abordando o estudo teórico e o possível desenvolvimento prático em aplicações de análise e previsão de séries temporais, com principal interesse no desenvolvimento de novas técnicas e uma abordagem quântica para o ramo cognitivo e evolutivo da Inteligencia Artificial.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Wilson Rosa de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.Número de orientações: 1

  • 2012 - 2014

    Estudo e Implementação de Geradores de Números Aleatórios na Plataforma CUDA, Descrição: De forma bem simplista,há duas forma de se ter a geração de números aleatórios em um computador: 1) Através do monitoramento de algum evento natural aleatório, onde para cada amostragem colhida pelo computador são gerados números aleatórios equivalentes. Por exemplo, é colocado um cotador Geige na presença de um material radioativo. Este contador é conectado a um computador, e a cada flutuação da radiação medida pelo contador é gerado um número aleatório; 2) A segundo forma é gerar uma sequência de números através de uma equação (ou modelo) matemático de tal forma que este números gerem uma sequência pseudo-aleatória, com uma certa periodicidade. Em geral, a segunda forma de geração de números aleatórios é a mais utilizadas, onde deseja-se que grandes períodos (grande sequências sem repetições numéricas), aparente não correlação entre os números gerados (a menos da semente inicializadora e modelo matemático utilizado) e aderência a uma dada distribuição estatística para o números gerados (exs. uniforma, gaussiana, etc). Dentre os algoritmos de geradores de números aleatórios existentes, destaca-se o algoritmo Mersenne Twister (MT), desenvolvido por Matsumoto e Nishimura em 1998. O MT gera números uniformes pseudo-aleatórios com um astronômico período de 2^{19937}-1 com uma precisão de 32 bits. O objetivo geral do projeto de pesquisa é a formação de capital humano especializado em desenvolvimento e implementação na plataforma CUDA e em técnicas de simulação e geração de números aleatórios para aplicações em análise e previsão de séries temporais. O objetivo específico é o estudo e a implementação de um algoritmo paralelo para a geração números pseudo-aleatórios na plataforma CUDA para a geração de subsídios computacionais que permitam o desenvolvimento e a realização de simulações compoutacionais estocásticas de forma massiva.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Emson josé Santana Pereira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.

  • 2012 - Atual

    Cluster Multiusuário Neumann II: Laboratório de Processamento Híbrido de Alto Desempenho de Modelagem e Simulação de Sistemas Complexos, Processamento de Imagens em Biomedicina e Medicina Assistida por Computação Científica, Descrição: O centro de PAD proposto visa a aplicação de processamento computacional híbrido ao cálculo numérico aplicado à problemas variados nas áreas sistemas complexos em física, química e biologia, ao processamento de imagens em biomedicina e à medicina assistida por computadores. Esta diversidade de aplicações do cálculo numérico via PAD requer a adaptação de códigos convencionais à nova arquitetura, assim como o desenvolvimento e implementação de novos algoritmos e protocolos computacionais em linguagem CUDA ou openCL. Atualmente, os projetos em desenvolvimento no Cluster Neumann podem ser categorizados nos seguintes temas de pesquisa e desenvolvimento:(1) Ciências Ambientais: Kernel Smoothing dos dados de chuva no Nordeste; (2) VI.ii. Biomedicina: Processamento de Imagens Médicas; (3) Sistemas Complexos: Desenvolvimento e Aplicação de Métodos em Química Computacional para o Uso Eficiente de Processamento GPGPU; (4) Análise e Previsão de Séries Temporais com a Utilização de Redes Neurais Artificiais e Computação Quântica em uma Plataforma de Computação de Alto Desempenho Baseada em GPGPUs.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Borko D. Stosic - Integrante / Ricardo Luiz Longo - Integrante / Roberto D. Lins - Integrante / Thereza Amélia Soares da Silva - Integrante / Helcio J. Batista - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2012 - Atual

    Desenvolvimento de Metodologia para Agregação de Previsões de Modelos de Séries Temporais: Alinhando Cópulas e Estimadores de Máxima Verossimilhança, Descrição: Este projeto se dedicará a estudar estimadores de máxima verossimilhança voltados à agregação previsões de diversos modelos ajustados a uma mesma série temporal. O estudo se dedicará particularmente aos modelos de previsão cujos erros não são normalmente distribuídos. Assim, buscar-se-á promover melhores previsões para uma dada série temporal à luz de estimativas provenientes de uma coleção de modelos elaborados previamente. A metodologia elaborada a paritr de uma revisão de literatura e de novas propostas será implementada a partir de linguagens de programação, com o intuito de facilitar o seu uso por profissionais dos diversos setores a partir de uma interface amigável com o usuário. Desta forma, patentes serão eventualmente geradas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Paulo Renato Alves Firmino - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.Número de orientações: 1

  • 2011 - 2015

    ESTUDO E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS QUÂNTICOS INTELIGENTES PARA PREVISÃO E ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, Descrição: A Computação Quântica (CQ) é um domínio de pesquisa recente que utiliza elementos de três áreas bem conhecidas: Matemática, Física e Computação. As vantagens teóricas advindas da utilização de fenômenos quânticos para a representação e o processamento de informação tem atraído atenção crescente não só da área científica mas também da área tecnológica/industrial. Recentemente, vários esforços têm sido aplicados no intuito de utilizar este novo paradigma da computação na elaboração de estruturas da Inteligência artificial, gerando, por exemplo, as redes neurais quânticas. Neste sentido, este projeto visa, em âmbito global, a formação de capital humano especializado em computação quântica e redes neurais em nível de doutorado, abordando o estudo teórico e o possível desenvolvimento prático em aplicações de análise e previsão de séries temporais, com principal interesse no desenvolvimento de novas técnicas e uma abordagem quântica para o ramo cognitivo e evolutivo da Inteligencia Artificial.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.Número de orientações: 1

  • 2010 - 2014

    Previsão e Análise de Séries Temporais e Sistemas Dinâmicos Complexos com a Utilização de Métodos Inteligentes e Computação Quântica, Descrição: Este projeto vem a propor um trabalho de pesquisa científica e tecnológica na linha de previsão e análise de séries temporais com a utilização de técnicas da inteligência artificial e da computação quântica para a elaboração de sistemas híbridos inteligentes e quânticos com a utilização de aparatos e técnicas da computação de alto-desempenho. Em uma primeira etapa é proposto o estudo e desenvolvimento de uma modificação do método Time-lag Added Evolutionary Forecasting (TAEF) para a geração de um processo de correção perturbativa a partir dos resíduos gerados pela previsão inicial do método. Com esta modificação, pretende-se gerar um procedimento de correção de previsão baseado nos próprios resíduos das séries previstas pelo método TAEF com a aplicação da teoria perturbativa. Como um segundo ponto, é proposto a integração das redes neurais artificiais quânticas ao método TAEF, gerando um sistema híbrido inteligente quântico para a previsão de séries temporais. Esta integração é proposta devido as características de funcionamento do método TAEF vir a considerar um procedimento de ajuste de fase temporal de previsão para um aumento no desempenho, cujo processo semelhante pode também ser descrito pela representação dos estados internos de uma rede neural quântica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Jones Oliveira Albuquerque - Integrante / Silvana Bocanegra - Integrante / Wilson Rosa de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

  • 2009 - 2012

    Previsão e Análise de Séries Temporais e Sistemas Complexos com a Utilização de Métodos Inteligentes e Computação Quântica, Descrição: Neste projeto é proposto o estudo de técnicas inteligentes auto-adaptativas baseadas no método TAEF pata a análise e previsão de séries temporais. Neste sentido, pretende-se desenvolver uma pesquisa sistemática no sentido de gerar um procedimento de aumento de precisão e acurácia para o entendimento de fenômenos temporais no mundo real. Para tanto, serão utilizados métodos computacionais inteligentes capazes de modelar tais fenômenos aliados à Teoria de Perturbação, gerando uma metodologia assintótica. Aliado ao processo assintótico, vários resultados prévios com o método TAEF indicam um termo de fase na descrição dos fenômenos temporais. Tal termo de fase gera um comportamento semelhante aos estados de um sistema quântico. Desta forma tal modelagem também será utilizada como suposição para a descrição dos fenômenos temporais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador., Financiador(es): Universidade Federal Rural de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2007 - 2012

    Programa Nacional De Cooperação Acadêmica - Novas Fronteiras (PROCAD): Métodos Estatísticos na Pesquisa Agropecuária, Descrição: Este projeto visa: 1. Definição de resíduos melhorados nos MNLFE, MLGD, MLGSD e MLGH; 2. Desenvolvimento de algoritmos computacionais para implantar técnicas, como aquelas relativas às medidas de diagnóstico e de influência, que são rotineiramente usadas para os MLG, para os modelos acima; 3. Análise e inferência Bayesiana; 4. Comparação estatística de ajustes de diferentes modelos a conjuntos de dados da pesquisa em Agropecuária. Adicionalmente, vislumbra-se a consolidação do PPG Biometria por meio do intercâmbio com a Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz ? ESALQ, através do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agronômica uma vez que se propõe a criação de propostas conjuntas de projetos de pesquisa, treinamento em nível de mestrado-sanduíche e doutorado-sanduíche de ambas as instituições; bem como treinamento em nível de estágio pós-doutoral de docentes deste Programa. Assim, espera-se: beneficiar doze alunos de mestrado; melhorar substancialmente a infra-estrutura do Programa de Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE, por meio do compromisso institucional, previsto no edital; melhor capacitação do corpo docente dando à proponente condições para criação de um curso de Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (12) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Viviane Moraes de Oliveira - Integrante / Eufrázio de Souza Santos - Integrante / Borko D. Stosic - Integrante / Gauss Moutinho Cordeiro - Integrante / Tatijana Stosic - Integrante / Clarice Garcia Borges Demétrio - Integrante / Décio Bardin - Integrante / Roseli Aparecida Leandro - Integrante / Sílvio Sandoval Zocchi - Integrante / Edwin Moises Marco Ortega - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.

  • 2005 - 2007

    Utilização de Inteligência Artifical e Computação de Alto-Desempenho para a Previsão de Séreis Temorais - Este projeto visa o estudo e a paralelização de técincas da Inteligência Artifical para a resolução de Problemas de Previsão de Séreis Temporias., Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Gustavo Galvão Petry - Integrante / Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto - Integrante / Danillo Cidreira dos Santos - Integrante / Ricardo de Andrade Araújo - Integrante / Iandé Bailey Bezerra Coutinho - Integrante / Carlos Renato B Azevedo - Integrante / Aranildo Rodrigues Lima junior - Integrante., Financiador(es): Universidade Católica de Pernambuco - Bolsa / Universidade Federal de Pernambuco - Cooperação.Número de orientações: 5

  • 2003 - 2005

    Previsão de Séreis Temporais com a Utilização de Técnicas da Inteligência Artificial - Este projeto via o estudo de várias técinas da InteligÊncia Artificial, em particular do ramo cognitivo, para a solução do problema de previsão de séries temporais, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Gustavo Galvão Petry - Integrante / Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto - Integrante., Financiador(es): Universidade Católica de Pernambuco - Bolsa.Número de orientações: 2

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Projetos de desenvolvimento

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

  • 2016 - 2016

    Modelo Físico e Simulação Computacional das Propriedades Físico Mecânicas de Fluidos Viscosos em Superfícies com Imperfeições, Descrição: O problema a ser abordado neste projeto de pesquisa consiste na tentativa da geração de uma metodologia para a correção de imperfeições em chapas metálicas por meio do processo de pintura desta chapa defeituosa. Em linhas gerais, o ato de realizar a estampagem de um determinado molde em uma chapa metálica, existe a possibilidade de se estar gerando também pequenas imperfeições da peça metálica, imperceptíveis a olho nu, mas que após o processo de pintura convencional desta peça há um destaque de tais imperfeições devido a irregular reflexão da luz que incide neste chapa sob diferente ângulos. Desta forma, deseja-se responder a pergunta: É possível desenvolver uma matriz (tinta) capaz de preencher tais defeitos durante a aplicação da pintura e sem a necessidade de retrabalho corretivo? O projeto aqui realizado tem como objetivo gerar uma simulação computacional para o estudo, e levantamento de condições, que verifiquem (ou refutem) a possibilidade de geração de tal metodologia corretiva baseada na aplicação de um fluido (tinta) em uma chapa metálica com imperfeições.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Tiago Alessandro Espinola Ferreira - Coordenador / Pedro Hugo de Figueirêdo - Integrante., Financiador(es): Instituto SENAI de Inovação - Tecnologia da Informação - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

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Prêmios

2016

Homenagem / Mensão Honrosa, UFRPE.

2013

Best Profissional Paper Award - Third Place, 1st Brics Countries Congress on Computational Intelligence.

2011

The First Place of the "Hélio Gelli Pereira Award" in the Category Pos-Graduation ., Sociedade Brasileira de Virologia.

2007

Menção Honrosa - VI ENIA, Artigo Premiado: "Hybrid Swarm System for Time Series Forecasting", Sociedade Brasileira de computação.

2006

Orientação Premiada - III lugar XXV Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC) do XXVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).

Histórico profissional

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Endereço profissional

  • Universidade Federal Rural de Pernambuco, Departamento de Estatística e Informática. , Rua Dom Manuel de Medeiros, s/n, Dois Irmãos, 52171900 - Recife, PE - Brasil, Telefone: (81) 33206491, Ramal: 6493, URL da Homepage:

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Experiência profissional

2007 - Atual

Universidade Federal Rural de Pernambuco

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Associado II, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

  • 06/2011

    Direção e administração, Departamento de Estatística e Informática, .,Cargo ou função, Coordenador de Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada.

  • 02/2010

    Ensino, Bacharelado em Sistemas de informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Laboratório de Informática, Algoritmos e Estrutura de Dados

  • 02/2010

    Ensino, Biometria e Estatística Aplicada, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Métodos de Wavelet Análise de Séries Temporais

  • 08/2009

    Direção e administração, Departamento de Estatística e Informática, .,Cargo ou função, Vice-Coordenador do Curso de Bach. em Sistemas de Informação.

  • 08/2009

    Ensino, Bacharelado em Sistemas de informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Laboratório de Informática, Algoritmos e Estrutura de Dados

  • 02/2009

    Pesquisa e desenvolvimento , Departamento de Estatística e Informática, .,Linhas de pesquisa

  • 02/2009

    Ensino, Biometria e Estatística Aplicada, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Séries temporais

  • 03/2008

    Conselhos, Comissões e Consultoria, Departamento de Estatística e Informática, .,Cargo ou função, Membro da Comissão do Projeto Político Pedagógico do Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação (BSI).

  • 02/2008

    Ensino, Licenciatura Plena em Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Intrudução a Computação Evolutiva, Algoritmos e Estrutura de Dados

  • 11/2007

    Outras atividades técnico-científicas , Departamento de Estatística e Informática, Departamento de Estatística e Informática.,Atividade realizada, Menbro suplente representante do Departamento de Estatística e Informática junto ao colegiado de Coordenação Didática do Curso de Licenciatura em Química da UFRPE.

  • 05/2007

    Pesquisa e desenvolvimento , Departamento de Estatística e Informática, .,Linhas de pesquisa

  • 08/2007 - 07/2009

    Ensino, Licenciatura Plena em Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Cálculo Numérico, Algoritmos e Estrutura de Dados, Introdução a Computação Evolutiva, Introdução a Inteligencia Artificial

  • 03/2008 - 05/2008

    Conselhos, Comissões e Consultoria, Departamento de Estatística e Informática, .,Cargo ou função, Presidente da Comissão de Avaliação para a seleção de monitoria nas disciplinas de Estatística e Informática.

  • 08/2007 - 12/2007

    Ensino, Licenciatura em Matemátca, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Matemática Discreta, Cálculo Numérico

  • 05/2007 - 07/2007

    Ensino, Licenciatura em Física, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Cáculo Numérico

2009 - 2009

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Professor Convidado, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 12

Outras informações:
Professor convidado para ministrar a disciplina de Bio-Estatística do programa de Pós-Graduação do Departamento de Genética da Universidade Federal de Pernamuco

2006 - 2007

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: recém-doutor, Enquadramento Funcional: pesquisador colaborador, Carga horária: 0

Outras informações:
Pesquisador em colaboração ao Prof. Germano Crispim Vasconcelos.

2002 - 2006

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Estudante/Pesquisador, Enquadramento Funcional: Estudante, Carga horária: 40

Atividades

  • 02/2002

    Pesquisa e desenvolvimento , Centro de Informática, .,Linhas de pesquisa

2003 - 2007

Universidade Católica de Pernambuco

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: professor, Carga horária: 40

Atividades

  • 02/2007 - 06/2007

    Direção e administração, Centro de Ciências e Tecnologia, Pós-Graduação - Especialização em Redes de Computradores.,Cargo ou função, Coordenador de Curso de Pós-Graduação.

  • 02/2007 - 06/2007

    Ensino, Especialização em Redes de Computadores, Nível: Especialização,Disciplinas ministradas, Seminários

  • 02/2003 - 06/2007

    Ensino, Sistemas de Informação - Telemática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas Inteligêntes, Introdução à Inteligência Artificial, Trabalho de Conclusão de Curso, Sistemas de Comunicação I, Teoria da Informação, Circuitos Digitais

  • 02/2003 - 06/2007

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Estrutura de Dados I, Práticas de Progrmação, Tópicos Avançados em Computação (Computação Evolutiva), Inteligência Artificial, Circuitos Digitais

2000 - 2001

Universidade de São Paulo

Vínculo: PROG. APERF. ENS.- temporário, Enquadramento Funcional: Serviço Especializado, Carga horária: 6

Outras informações:
Programa de Aperfeiçoamento de Ensino da Universidade de São Paulo (USP), campus São Carlos, lecionando as disciplinas de FCM-101 Física 1 e FCM-102 Físca 2.

Atividades

  • 02/2001 - 08/2001

    Ensino, Engenharia Química, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, FCM Física 1

  • 02/2000 - 12/2000

    Ensino, Engenharia de Produção, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, FCM-102 Físca 2, FCM-101 Física 1

1998 - 1999

Departamento de Física

Vínculo: professor Substituto, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20

Atividades

  • 02/1993 - 08/1999

    Pesquisa e desenvolvimento , Centro de Ciências Exatas e da Natureza, Departamento de Física.,Linhas de pesquisa

2001 - 2002

Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Engenherio de Software, Carga horária: 20

Outras informações:
Engenheiro dce Software junto à Neurotech

Atividades

  • 12/2001 - 12/2002

    Serviços técnicos especializados , Neurotch, .,Serviço realizado, Engenheiro de Software - Desenvolvimento de sistemas de inteligência computacional para aplicações financeiras.

2002 - 2007

Associação de Ensino Superior de Permanbuco

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 8

Atividades

  • 08/2002 - 02/2007

    Ensino, Tecnólogo Em Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Tópicos Avançados em Processamento de Dados, Trabalho de Conclusão de Curso, Organização de Computadores, Sistemas Operacionais, Computação Gráfica, Linguagem de Programação III (Java), Técnicas de Linguagem de Programação II (Delphi), Linguagem de Programação II (C/C++)