Evaldo Araújo de Oliveira Filho

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• Oliveira, Evaldo Araújo de ; FILHO, AUGUSTO JOSÉ PEREIRA . Looking at the Statistical Texture Approach Applied to Weather Radar Rainfall Fields. JOURNAL OF GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM , v. 14, p. 29-39, 2022.

• MARTINS, DAVID C. ; de Oliveira, Evaldo A. ; BRAGA-NETO, ULISSES M. ; HASHIMOTO, RONALDO F. ; CESAR, ROBERTO M. . Signal propagation in Bayesian networks and its relationship with intrinsically multivariate predictive variables. Information Sciences , v. 225, p. 18-34, 2013.

• Fabrício M. Lopes ; de Oliveira, E. A. ; R.M. Cesar-Jr . Inference of gene regulatory networks from time series by Tsallis entropy. BMC Systems Biology , v. 5:61, p. 1, 2011.

• de Oliveira, E. A. ; Nestor Caticha . Inference from aging information. IEEE Transactions on Neural Networks , v. 21, p. 1015-1020, 2010.

• de Oliveira, E. A. . The Rosenblatt Bayesian Algorithm Learning in a Nonstationary Environment. IEEE Transactions on Neural Networks , v. 18, p. 584-588, 2007.

• de Oliveira, E. A. ; BARROS, V. P. . Do plausível ao provável: um breve ensaio histórico. Ciências & Cognição (UFRJ) , v. 11, p. 184-191, 2007.

• de Oliveira, E. A. ; Alamino, Roberto Castro . Performance of the Bayesian Online Algorithm for the Perceptron. IEEE Transactions on Neural Networks , v. 18, p. 902-905, 2007.

• Caticha, Nestor ; de Oliveira, E. A. . Gradient descent learning in and out of equilibrium. Physical Review E. (Cessou em 2000. Cont. 1539-3755 Physical Review. E, Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics) , v. 63, p. 061905, 2001.

• de Oliveira, E. A. ; BARROS, V. P. ; KRAENKEL, R. A. . Solving the Levins' paradox in the logistic map of population growth. In: Dynamics Days South America 2010: International Conference on Chaos and Nonlinear Dynamics, 2011, São José dos Campos. Journal of Physics. Conference Series (Print), 2011. v. 285. p. 012023.

• David C. Martins-Jr ; de Oliveira, E. A. ; R.F. Hashimoto ; LOUZADA, V. H. . Inference of Restricted Stochastic Boolean GRN?s by Bayesian Error and Entropy Based Criteria. In: 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2010, São Paulo. Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications. Berlin: Springer, 2010. v. 6419. p. 144-152.

• David C. Martins-Jr ; de Oliveira, E. A. ; P.J.S. Silva ; R.F. Hashimoto ; R.M. Cesar-Jr . Revealing temporal genetic regulatory networks from steady-state distributions. In: IEEE International Workshop on Genomic Signal Processing and Statistics (GENSIPS), 2009, Minneapolis. IEEE International Workshop on Genomic Signal Processing and Statistics, 2009. p. 1-4.

• Fabrício M. Lopes ; de Oliveira, E. A. ; R.M. Cesar-Jr . Analysis of the GRNs Inference by Using Tsallis Entropy and a Feature Selection Approach. In: The 14th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, 2009, Guadalajara. Lecture Notes in Computer Science, 2009. v. 5856/2. p. 473-480.

• de Oliveira, E. A. ; Pereira Filho, A. J. . Investigando a abordagem estatística de imagens digitais e aplicando-a em dados do radar meteorológico de São Paulo. In: XVII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, 2007, São Paulo. Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, 2007.

• de Oliveira, E. A. ; David C. Martins-Jr ; R.M. Cesar-Jr . Applying Statistical Tests Based on Entropy and Bayesian Error to the Gene Network Inference Problem. In: The Eighth Annual Conference of the MidSouth Computational Biology and Bioinformatics Society, 2011, College Station. MCBIOS 2011, 2011.

• de Oliveira, E. A. ; Fabrício M. Lopes ; R.M. Cesar-Jr . Improving GRN's inference by using Tsallis entropy. In: 5th International Conference of the Brazilian Association for Bioinformatics and Computational Biology, 2009, Angra dos Reis. X-Meeting 2009, 2009.

• de Oliveira, E. A. ; Nestor Caticha . Aprendizagem bayesiana adaptativa.. In: XXVII Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada, 2004, Poços de Calda - MG. Resumos -- XVII ENFMC, 2004.

• de Oliveira, E. A. ; Nestor Caticha . Estatística bayesiana em máquinas de vetores de suporte.. In: Tendências da Física Estatística no Brasil: Escala e Complexidade, 2003, Campos do Jordão - SP. Tendências da Física Estatística no Brasil: Escala e Complexidade, 2003.

• de Oliveira, E. A. ; Nestor Caticha . Beyond the Gaussian approximation in Bayesian online learning. In: XXIV Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada, 2001, São Lourenço. Resumo, 2001.

• de Oliveira, E. A. ; Nestor Caticha . Relations between on-line and off-line learning in neural networks. In: XXIII Encontro Nacional de Física da Matéria Condensada, 2000, São Lourenço - MG. Resumos, 2000.

• de Oliveira, E. A. ; CHRISTIANO, P. L. . Oscilador caótico. In: V Encontro de Iniciação Científica da UFPB, 1997, João Pessoa - PB. V Enc. Ini. Cient. UFPB, 1997.

• de Oliveira, E. A. ; P. C. Oliveira ; CHRISTIANO, P. L. . Caos na descarga elétrica em uma lâmpda de Hélio.. In: XIV Encontro de Físicos do Norte e Nordeste., 1996, Aracajú. XIV EFNN, 1996.

• de Oliveira, E. A. ; OLIVEIRA NETO, L. B. ; T. Braun ; CHRISTIANO, P. L. ; P. C. Oliveira . Quasi-periodicidade e caos na descarga elétrica em uma lâmpada de Hélio.. In: XIII Encontro de Físicos do Norte e Nordeste., 1995, Salvador - Ba. XIII EFNN, 1995.

• de Oliveira, Evaldo A. . Aprendizado de Máquinas e Equações diferenciais. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• de Oliveira, Evaldo A. . Aprendizado de máquinas: alguns aspectos matemáticos.. 2021. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Projetos de pesquisa

• 2013 - 2017

  Redes Gênicas Modeladas como Redes Booleanas Sensíveis a Contexto, Descrição: Este projeto de pesquisa é desenvolvido em parceria com a USP e UFABC e visa: (i) estudar métodos para encontrar genes mestres e genes canalizadores em processos biológicos de interesse a partir de dados de microarrays; (ii) fazer um estudo para obter características matemáticas (condições necessárias e suficientes) que sejam cruciais para produzir genes mestres e canalizadores em redes de regulação gênica modeladas por redes com dependência temporal (por exemplo, como redes Booleanas sensíveis a contexto); e finalmente (iii) identificar dependências entre os genes mestres e/ou canalizadores e seus escravos (quem depende de quem) de forma a possibilitar propostas de modelos de redes. A identificação e modelagem de genes mestres e canalizadores, bem como a forma eles atuam e quais genes são por eles controlados, podem ter como consequência um grande impacto na área de saúde pública, tanto no diagnóstico como no tratamento de doenças (como o câncer, por exemplo) que afetam milhares de pessoas. Acreditamos que esta pesquisa é um passo para esta direção.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Evaldo Araújo de Oliveira Filho - Integrante / David C. Martins-Jr - Integrante / Ronaldo Hashimoto - Coordenador.

• 2012 - Atual

  Análise e desenvolvimento de métodos estatísticos para inferência de redes biológicas por meio da teoria da informação., Descrição: O objetivo deste projeto é o estudo e desenvolvimento de métodos estatísticos para a inferência de redes biológicas. O projeto é divido em duas partes: teórica e prática, a serem desenvolvidas em médio e longo prazo. Na parte teórica, analisaremos as propriedades locais e globais da predição intrinsecamente multivariada, do coeficiente de determinação e da informação mútua baseada no funcional de entropia de Tsallis em redes modelos, como funções critério para a inferência de redes. Na parte prática, utilizaremos as informações adquiridas na primeira parte para o desenvolvimento de um módulo (pacote) de inferência de redes para a plataforma R. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Evaldo Araújo de Oliveira Filho - Coordenador.

• 2008 - 2011

  Análise e Identificação de Redes Gênicas por meio de Técnicas de Análise de Sistemas Complexos e Teoria da Informação, Descrição: O objetivo do projeto é o estudo numérico das séries temporais referentes às medidas de expressão gênica em bioinformática, utilizando técnicas oriundas da Teoria do Caos, Física Estatística e Teoria da Informação. Em particular, estamos interessados em caracterizar a dinâmica dessas séries e fornecer novas medidas para a identificação de redes gênicas. A idéia é partir da análise padrão de séries temporais (retornos, sazonalidade, ...) e seguir pela análise do regime dinâmico (magnitude do comportamento caótico) para caracterização das medidas de expressão gênica. As informações adquiridas nessa etapa serão utilizadas na identificação de redes gênicas por meio de métodos naturais da Física Estatística (Sistemas Complexos) e Teoria da Informação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Evaldo Araújo de Oliveira Filho - Coordenador / David C. Martins-Jr - Integrante / Roberto Marcondes Cesar-Jr - Integrante / Ronaldo Hashimoto - Integrante / Marie-Anne Van Sluys - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2006 - 2008

  Classificação de sistemas precipitantes por meio de sensoriamento remoto e redes neurais artificiais, Descrição: Estudo da aplicação de redes neurais artificiais para classificação de padrões de sistema de precipitação obtidas por sensoriamento remoto. A classificação será realizada de acordo com os padrões espaciais e variabilidades temporais de campos de precipitação no leste do estado de São Paulo, obtidas por meio do radar meteorológico de São Paulo durante os anos de 1998 a 2003.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Evaldo Araújo de Oliveira Filho - Coordenador / Agusto José Pereira Filho - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

Prêmios