Laércio Ives Santos

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Produções bibliográficas

• COIMBRA, ANDRÉ G. ; OLIVEIRA, CLEIANE G. ; LIBÓRIO, MATHEUS P. ; MANNAN, HASHEEM ; SANTOS, LAERCIO I. ; FUSCO, ELISA ; D?ANGELO, MARCOS F.S.V. . Approaches for handling imbalanced data used in machine learning in the healthcare field: A case study on Chagas disease database prediction. PLoS One , v. 20, p. e0320966, 2025.

• MENESES, MARCUS F. S. ; ROCHA, ROGÉRIO C. N. ; SANTOS, LAÉRCIO I. ; CAMARGOS, MURILO O. ; DANGELOC, MARCOS F. S. V. . UMA ABORDAGEM BASEADA EM APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA DIAGNÓSTICO DE FALHAS NO SISTEMA APS SCANIA. Pesquisa operacional para o desenvolvimento , v. 17, p. e17001-1, 2024.

• ROCHA, ROGÉRIO C. N. ; SOARES, RAFAEL A. ; SANTOS, LAÉRCIO I. ; CAMARGOS, MURILO O. ; EKEL, PETR YA. ; LIBÓRIO, MATHEUS P. ; DOS SANTOS, ANGÉLICA C. G. ; VIDOLI, FRANCESCO ; D?ANGELO, MARCOS F. S. V. . A New Fault Classification Approach Based on Decision Tree Induced by Genetic Programming. PROCESSES , v. 12, p. 818, 2024.

• RIBEIRO, ALESSANDRO CARNEIRO ; SANTOS, LAÉRCIO IVES . Comparação de modelos de redes neurais artificiais para predição de mortes por doença de chagas em dois anos. CONTRIBUCIONES A LAS CIENCIAS SOCIALES , v. 17, p. e7921, 2024.

• ROCHA, ROGÉRIO C. N. ; SANTOS, L. I. ; SOARES, R. A. ; BARBOSA, F. A. ; D?ANGELO, M. F. S. V. . Classification of Failure Using Decision Trees Induced by Genetic Programming. LATIN -AMERICAN JOURNAL OF C OMPUTING (LAJC ) , v. 11, p. 60-69, 2024.

• SANTOS, O. C. D. ; D?ANGELO, M. F. S. V. ; MACEDO, R. M. ; RODRIGUES NETO, J. F. ; SANTOS, L. I. . A COMPUTATIONAL INTELLIGENCE-BASED APPROACH FOR THE ANALYSIS OF THE HEALTH EXPENDITURE IN BRAZILIAN MUNICIPALITIES. Boletim de Conjuntura (BOCA) , v. 19, p. 165-192, 2024.

• FERREIRA FREITAS, RONILSON ; FONSECA, A. A. ; SANTOS BRANT ROCHA, JOSIANE ; SANTOS, L. I. ; D'ANGELO, MARCOS F. S. V. . COMPORTAMENTO SEDENTÁRIO EM MULHERES CLIMATÉRICAS ATENDIDAS NA ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE E FATORES ASSOCIADOS. Boletim de Conjuntura , v. 19, p. 339-365, 2024.

• DE OLIVEIRA, HEVERALDO R. ; VIEIRA, ANTÔNIO WILSON ; SANTOS, LAÉRCIO IVES ; FILHO, MURILO CÉSAR OSÓRIO CAMARGOS ; EKEL, PETR YA. ; D?ANGELO, MARCOS FLÁVIO S.V. . A fuzzy transformation approach to enhance active learning for heart disease prediction. JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS , v. 47, p. 1-17, 2024.

• SANTOS, LAÉRCIO IVES ; CAMARGOS, MURILO OSORIO ; D?ANGELO, MARCOS FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS ; MENDES, JOÃO BATISTA ; MEDEIROS, EGYDIO EMILIANO CAMARGOS DE ; GUIMARÃES, ANDRÉ LUIZ SENA ; PALHARES, REINALDO MARTÍNEZ . Decision tree and artificial immune systems for stroke prediction in imbalanced data. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 191, p. 116221, 2022.

• FERREIRA, ARIELA MOTA ; SANTOS, LAÉRCIO IVES ; SABINO, ESTER CERDEIRA ; RIBEIRO, ANTONIO LUIZ PINHO ; OLIVEIRA-DA SILVA, LÉA CAMPOS DE ; DAMASCENO, RENATA FIÚZA ; D?ANGELO, MARCOS FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS ; NUNES, MARIA DO CARMO PEREIRA ; HAIKAL, DESIRÉE SANT´ANA . Two-year death prediction models among patients with Chagas Disease using machine learning-based methods. PLoS Neglected Tropical Diseases , v. 16, p. e0010356, 2022.

• FERREIRA FREITAS, RONILSON ; SANTOS BRANT ROCHA, JOSIANE ; IVES SANTOS, LAERCIO ; DE CARVALHO BRAULE PINTO, ANDRÉ LUIZ ; RODRIGUES MOREIRA, MARIA HELENA ; PIANA SANTOS LIMA DE OLIVEIRA, FERNANDA ; MARQUES, MARIA SUZANA ; SOUZA GUERRA JÚNIOR, GERALDO EDSON ; DE OLIVEIRA SILVA GUERRA, KELMA DAYANA ; ARAÚJO DRUMMOND, ANDREIA MARIA ; VILLAS BOAS SPELTA, JOÃO VICTOR ; ANANIAS MEIRA TROVÃO, CAROLINA ; SCHMIDT FRANÇA, DOROTHÉA ; BORGES OLIVEIRA, LANUZA ; PRATES CALDEIRA, ANTÔNIO ; SILVEIRA VASCONCELOS D?ANGELO, MARCOS FLÁVIO . Validity and precision of the International Physical Activity Questionnaire for climacteric women using computational intelligence techniques. PLoS One , v. 16, p. e0245240, 2021.

• DE JESUS, SABRINA FERREIRA ; SANTOS, LAÉRCIO IVES ; RODRIGUES NETO, JOÃO FELÍCIO ; VIEIRA, THALLYTA MARIA ; MENDES, JOÃO BATISTA ; D'ANGELO, MARCOS FLAVIO SILVEIRA VASCONCELOS ; GUIMARAES, ANDRÉ LUIZ SENA . Therapeutic perceptions in antisense RNA-mediated gene regulation for COVID-19. GENE , v. 800, p. 145839, 2021.

• SANCHES, GABRIELA LUIZE GUIMARÃES ; DA SILVA MENEZES, AGNA SOARES ; SANTOS, LAÉRCIO IVES ; DURÃES, CRISTINA PAIXÃO ; FONSECA, LARISSA LOPES ; BALDO, MARCELO PERIM ; DE OLIVEIRA FARIA, THAIS ; DE ARAÚJO ANDRADE, LUCIANO ALVES ; EKEL, PETR IAKOVLEVITCH ; SANTOS, SÉRGIO HENRIQUE SOUSA ; DE PAULA, ALFREDO MAURÍCIO BATISTA ; FARIAS, LUCYANA CONCEIÇÃO ; D?ANGELO, MARCOS FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS ; GUIMARÃES, ANDRÉ LUIZ SENA . Local tissue electrical parameters predict oral mucositis in HNSCC patients: A diagnostic accuracy double-blind, randomized controlled trial. Scientific Reports , v. 10, p. 9530, 2020.

• SANTOS, LAÉRCIO IVES ; D?ANGELO, MARCOS FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS ; COSME, LUCIANA BALIEIRO ; DE OLIVEIRA, HEVERALDO RODRIGUES ; MENDES, JOÃO BATISTA ; EKEL, PETR YA. . Swarm intelligence and fuzzy sets for bed exit detection of elderly. JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS , v. 39, p. 1061-1072, 2020.

• SANTOS, L. I. ; D'Angelo, Marcos F.S.V ; MENDES, J. B. ; VELOSO, RENÊ R. ; EKEL, P. . A New Scheme for Fault Detection and Classification Applied to DC Motor. TEMA. Tendências em Matemática Aplicada e Computacional , v. 19, p. 327-337, 2018.

• POSWAR, FABIANO DE OLIVEIRA ; SANTOS, LAÉRCIO IVES ; FARIAS, LUCYANA CONCEIÇÃO ; GUIMARÃES, TALITA ANTUNES ; SANTOS, SÉRGIO HENRIQUE SOUZA ; JONES, KIMBERLY MARIE ; DE PAULA, ALFREDO MAURÍCIO BATISTA ; PALHARES, REINALDO MARTINEZ ; D'ANGELO, MARCOS FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS ; GUIMARÃES, ANDRÉ LUIZ SENA . An adaptation of particle swarm clustering applied in basal cell carcinoma, squamous cell carcinoma of the skin and actinic keratosis. META GENE , v. 12, p. 72-77, 2017.

• SANTOS, L. I. . Um Estudo Sobre a Viabilidade de Implantação de um Data Wharehouse em Institutos Federais de Educação, Ciência e Tecnologia. Revista PINDORAMA , v. 02, p. 7, 2012.

• JUNIO DIAS DE ABREU, REINALDO ; DUARTE DIAS, GRACIELY ; IVES SANTOS, LAÉRCIO ; BALIEIRO COSME, LUCIANA ; FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS D'ANGELO, MARCOS . Subamostragem Apoiada por Sistemas Imunológicos Artificiais para Aprimorar o Balanceamento de Dados em Contextos de Saúde. In: ANAIS DO LVI SIMPóSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 2024, Fortaleza-CE, 2024.

• RIBEIRO, A. C. ; SANTOS, L. I. . COMPARAÇÃO DE MODELOS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREDIÇÃO DE MORTES POR DOENÇA DE CHAGAS EM DOIS ANOS. In: XXVI Encontro Nacional de Modelagem Computacional e XIV Encontro de Ciência e Tecnologia dos Materiais, 2023, Nova Friburgo. Anais do XXVI Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2023.

• ROCHA, R. C. N. ; SANTOS, L. I. ; D?ANGELO, M. F. S. V. ; SOARES, R. A. ; BARBOSA, F. A. . CLASSIFICAÇÃO DE FALHAS UTILIZANDO ÁRVORES DE DECISÃO INDUZIDAS POR PROGRAMAÇÃO GENÉTICA. In: XXVI Encontro Nacional de Modelagem Computacional e XIV Encontro de Ciência e Tecnologia dos Materiais, 2023, Nova Friburgo. Anais do XXVI Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2023.

• OLIVEIRA, H. R. ; D?ANGELO, M. F. S. V. ; ROCHA, R. C. N. ; VIEIRA, A. W. ; SANTOS, L. I. . Uma Abordagem Baseada em uma Transformação Fuzzy para Acelerar o Aprendizado Ativo na Predição de Doenças Cardíacas. In: SBPO, 2023, São José dos Campos. Anais do LV SBPO, 2023.

• SANTOS, O. C. D. ; D'ANGELO, MARCOS FLAVIO SILVEIRA VASCONCELOS ; MACEDO, R. M. ; SANTOS, L. I. ; RODRIGUES NETO, J. F. ; GUIMARAES, ANDRÉ LUIZ SENA . UMA ABORDAGEM BASEADA EM INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA ANÁLISE DOS GASTOS DA SAÚDE DOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS. In: LV SBPO, 2023, São José dos Campos. Anais do LV SBPO, 2023.

• MENESES, M. F. S. ; D'Angelo, Marcos F.S.V ; IVES SANTOS, LAÉRCIO . UMA ABORDAGEM NA PREVISÃO DE DADOS DE FALHA DO SISTEMA APS ? SCANIA COM O USO DA PROGRAMAÇÃO GENÉTICA.. In: XXV Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2022, Pelotas-RS. Anais do XXV Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2022.

• SANTOS, L. I. ; D'Angelo, Marcos F.S.V ; MENDES, J. B. ; Costa I.D . Inteligência de Enxames e Conjuntos Difusos para Monitoramento da Saída de Idosos do Leito. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2020, João Pessoa. Anais do LII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2020.

• ALMEIDA, A. O. ; BORGES, D. L. O. ; SANTOS, LAÉRCIO I. . Usando o Algoritmo K-Médias Para Classificar o Perfil Empreendedor dos Estudantes do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (I FNMG ) ? Campus Montes Claros. In: Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2018, Búzios-RJ. Anais do XXI ENMC e IX ECTM, 2018.

• SANTOS, LAÉRCIO IVES ; PALHARES, REINALDO MARTINEZ ; D'ANGELO, MARCOS FLÁVIO SILVEIRA VASCONCELOS ; MENDES, J. B. ; BATISTA FILHO, T. F. ; FERREIRA, J. F. . UM MODELO ADAPTATIVO PARA DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE FALHAS APLICADO NO TENNESSEE EASTMAN PROCESS. In: XLIX Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operaciona, 2017, BLUMENAL-SC. Anais do XLIX Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operaciona, 2017.

• BALIEIRO, K. M. ; SANTOS, L. I. ; COSME, L. B. ; SILVA, R. A. C. . Uma abordagem baseada em Simulated Annealing aplicada ao problema de programação de jogos do Campeonato Mineiro de Futebol. In: XIV ENIAC - Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017, Uberlandia-MG. Anais do XIV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017.

• SILVA, E. S. ; VIANA, G. S. ; SANTOS, LAÉRCIO IVES . UMA ABORDAGEM AO PROBLEMA DA DIVERSIDADE MÁXIMA UTILIZANDO A META-HEURÍSTICA OTIMIZAÇÃO POR COLÔNIA DE FORMIGA. In: XX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2017, Nova Friburgo-RJ. Anais XX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2017.

• SANTOS, L. I. ; D'Angelo, Marcos F.S.V ; AGUIAR, B. O. ; NOVAES, J. V. O. ; LOPES, L. A. G. . Diagnóstico de falhas com o método k-Nearest Neighbors. In: XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016, João Pessoa. Anais do XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016.

• SILVA, E. D. C. ; BENEDITO, C. C. S. ; BARROS, W. F. ; SANTOS, L. I. . COLORAÇÃO ARTIFICIAL DE IMAGENS EM TONS DE CINZA UTILIZANDO UMA IMAGEM DE REFERENCIA. In: XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016, João Pessoa, PB. Anais do XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016.

• SANTOS, L. I. ; LEITE, N. M. G. ; ALMEIDA JUNIOR, J. A. ; LOPES, L. A. G. . UMA AVALIAÇÃO DE ÍNDICES DE VALIDAÇÃO DE AGRUPAMENTOS. In: XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016, João Pessoa, PB. Anais do XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016.

• NOVAES, J. V. O. ; SANTOS, L. I. . UM MODELO PARA TRATAMENTO DE FALHAS EM SISTEMAS DE COLETA DADOS CLIMÁ TICOS. In: XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016, João Pessoa, PB. Anais do XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016.

• ALMEIDA JUNIOR, J. A. ; AGUIAR, B. O. ; SANTOS, L. I. . PREVISÃO DE ÍNDICE E EVASÃO DOS ALUNOS DO IFNMG ATRAVÉ S DA TÉCNICA DE AGRUPAMENTO K-MEANS. In: IX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016, João Pessoa, PB. Anais do XIX Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2016.

• SANTOS, L. I. ; D'Angelo, Marcos F.S.V ; COSTA, L. M. ; PALHARES, R. M. . Uma Abordagem Adaptativa para Classificação de Falhas em Sistemas Dinâmicos. In: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2015, Natal-RN. Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2015.

• SANTOS, L. I. ; D'Angelo, Marcos F.S.V ; PALHARES, R. M. . PROPOSTA DE UMA ABORDAGEM ADAPTATIVA PARA CLASSIFICAÇÃO DE FALHAS EM SISTEMAS DINÂMICOS. In: XVIII Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2015, Salvador. XVIII Encontro Nacional de Modelagem Computacional, 2015.

• ALEXANDRIA, M. J. V. ; IVES SANTOS, LAERCIO ; SABINO, E. C. ; RIBEIRO, A. L. P. ; FERREIRA, A. M. ; HAIKAL, D. S. . PREDIÇÃO DE MORTE EM PACIENTES COM DOENÇA DE CHAGAS POR MEIO DE VARIÁVEIS DE ENTREVISTA ATRAVÉS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA. In: XV Forum de Ensino, Pesquisa, Extensão e Gestão, 2021, MONTES CLAROS. Anais XV FEPEG, 2021.

• GARCEZ, A. S. ; SANTOS, LAÉRCIO IVES ; MENDES, J. B. ; Costa I.D ; D'Angelo, Marcos F.S.V . PREDIÇÃO DE ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL COM ÁRVORES DE DECISÃO E PROGRAMAÇÃO GENÉTICA. In: XIV Fórum de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2020, Montes Claros. Anais XIV Fórum de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2020.

• Costa I.D ; SANTOS, LAÉRCIO IVES ; MENDES, J. B. ; GARCEZ, A. S. ; D'Angelo, Marcos F.S.V . UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA BASEADO EM ENXAMES INTELIGENTES E CONJUNTOS DIFUSOS PARA MONITORAMENTO E DETECÇÃO DE SAÍDA DE IDOSOS DO LEITO. In: Anais do XIV Fórum de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2020, MONTES CLAROS. Anais XIV Fórum de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2020.

• BORGES, D. L. O. ; ALMEIDA, A. O. ; SANTOS, LAÉRCIO IVES . ANALISANDO O PERFIL EMPREENDEDOR DE ALUNOS DO IFNMG CAMPUS MONTES CLAROS UMA ABORDAGEM COM O MÉTODO DE AGRUPAMENTO K-MÉDIAS. In: II Semana Integrada de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2018, Montes Claros-MG. ÎI SInEPE, 2018.

• TEIXEIRA, M. M. ; ROCHA, D. A. ; SANTOS, L. I. . Aplicação da Metaheurística Simulated Annealing ao Problema do Sequenciamento de Carros. In: VI Seminário de Iniciação Científica do IFNMG, 2017, Almenera-MG. Anais do VI Seminário de Iniciação Científica do IFNMG, 2017.

• SANTOS, L. I. ; ALMEIDA, M. F. F. . Tratamento de Dados Faltantes: Uma avaliação de métodos de imputação de dados a partir do desempenho de um classificador Bayesiano. In: XIII ENCONTRO MINEIRO DE ESTATÍSTICA, 2014, Diamantina. ANAIS DO XIII ENCONTRO MINEIRO DE ESTATÍSTICA. Diamantina-MG: UFVJM. v. 1. p. 104-108.

• MATOS, P. A. B. ; SILVA, G. R. ; COSME, L. B. ; VIANA, G. S. ; CAMARGOS, MURILO O. ; SANTOS, L. I. . Seleção de Características Baseada em Programação Genética para Prognóstico de Falhas em Sistemas Dinâmicos. In: SBPO, 2024, Fortaleza-CE. Anais do LVI SBPO, 2024.

• SANTOS, LAÉRCIO IVES ; D'ANGELO, MARCOS F. S. V. . A NONINVASIVE SCHEME BASED ON SWARMS INTELLIGENCE AND FUZZY SETS FOR MONITORING AND DETECTING ELDERLY BED EXIT. In: II International Congress on Health Sciences, 2019, Montes Claros. Anais do II International Congress on Health Sciences, 2019.

• ROCHA, D. A. ; AGUIAR, B. O. ; SANTOS, L. I. ; ALMEIDA, M. F. F. . PERFIL ESTATÍSTICO SOBRE SAÚDE E QUALIDADE DE VIDA DA COMUNIDADE ESCOLAR DO IFNMG CAMPUS MONTES CLAROS: IMPLEMENTAÇÃO COMPUTACIONAL PARA ACOMPANHAMENTO EM TEMPO REAL. In: Encontro Mineiro de Estatística, 2014, Diamantina-MG. Anais do VIII Encontro Mineiro de Estatística. Diamantina-MG: UFVJM, 2014. v. 1. p. 237-237.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Proposição e Avaliação de novas abordagens para o problema Detecção da Saída de Idosos do Leito, Descrição: Eventos de quedas quando ocorre com a população idosa se torna um problema de saúde complexo devido a essa população necessitar de mais tempo de recuperação em comparação à populações mais jovens. Estudos recentes mostram que aproximadamente 80 dos eventos de quedas em pessoas idosas ocorrem próximas ao leito. Dessa forma, é imperativo desenvolver estratégias de monitoramento e detecção de saída de leito com o objetivo de prevenção desses eventos. As estratégias apresentadas na literatura, para este tipo de monitoramento, vão desde a instalação de sensores nos colchões, utilização de câmeras e, até a utilização de sensores de identificação por radiofrequência associados a algoritmos de Inteligência Artificial. Esta última é considerada interessante, pois é uma abordagem não invasiva, barata e os sensores são leves e fáceis de usar. Entretanto, este tipo de abordagem ainda carece de melhorias. Portanto, este estudo tem como objetivo propor e avaliar novas estratégias para monitoramento e detecção da saída de idosos do leito.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Laércio Ives Santos - Coordenador / Graciely Duarte Dias - Integrante / Pedro Henrique Soares Medeiros - Integrante.

• 2023 - Atual

  Utilização de Sistemas Imunológicos Artificiais aplicados ao problema de desbalanceamento de dados na previsão de mortalidade por doença de chagas, Descrição: A Doença de Chagas (DC) é endêmica em 21 países na América Latina com mais de 5.7 milhões de infectados e é considerada pela Organização Mundial de Saúde um problema de saúde pública e econômico. Estudos anteriores apontam um deficit de conhecimento a cerca do melhor manejo da doença. Assim, conhecer o cenário epidemiológico da doença e a criação de mecanismos de vigilância eficientes são importantes. Nesse contexto, a aplicação de ferramentas baseadas em Aprendizado de Máquina (AM), para prever desfechos relacionados a DC, têm atraído o interesse de pesquisadores. O AM pode ser utilizado tanto para melhorar a compreensão sobre a doença quanto para prever desfechos futuros desfavoráveis como a morte por DC.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Laércio Ives Santos - Coordenador / Graciely Duarte Dias - Integrante / Reinaldo Junio Dias de Abreu - Integrante.

• 2022 - 2023

  Mineração de regras de associação para descoberta de padrões frequentes em doença de Chagas, Descrição: Estudos anteriores relatam um deficit de conhecimento sobre a doença entre os profissionais de saúde, o que poderia impactar negativamente na saúde do paciente se a doença não for reconhecida e tratada adequadamente. Uma alternativa para aumentar esse conhecimento é a utilização de ferramentas computacionais de análise de dados, essas ferramentas podem ajudar na caracterização e na obtenção de novos conhecimentos sobre a DC. Nesse sentido, aMineração de Regras de Associação (MRA) é uma ferramenta interessante para análise de dados de saúde pública por apresentar como saída um conjunto de regras que podem ser facilmente interpretadas por especialistas. Portanto, esse trabalho tem como objetivo aplicar a MRA para extração de conhecimentos úteis em um conjunto de dados contendo pacientes acometidos pela DC. Espera-se que, ao final do processo, as regras descobertas possam ser úteis no sentindo de aprimorar o conhecimento a cerca da doença e assim melhorar o tratamento e as condições de saúde desses pacientes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Laércio Ives Santos - Coordenador / Lucio Fernandes Dutra Santos - Integrante / Ariela Ferreira Mota - Integrante / Jefeson Martins Delazeri - Integrante.

• 2022 - 2022

  OTIMIZAÇÃO DA INSERÇÃO DE ENERGIAS RENOVÁVEIS EM SISTEMAS DE TRANSMISSÃO ELÉTRICA PELO USO DE PREVISÕES METEOROLÓGICAS POR APRENDIZADO DE MÁQUINAS, Descrição: Em razão do acelerado crescimento do uso de energias renováveis limpas para a preservação do ambiente e diversificação da matriz energética, a inserção dessas energias nas redes elétricas também precisa acompanhar essa evolução. O uso seguro e eficiente dos sistemas de transmissão depende continuamente de previsões precisas das gerações de energia, assim como para a otimização da inserção desse recurso. Diante disso, são necessárias previsões meteorológicas e de valores de gerações renováveis para o melhor proveito dos recursos renováveis naturais, como radiação solar e energia eólica. Logo, este trabalho propõe a utilização de métodos variados de Machine Learning (do inglês, aprendizado de máquina) para a previsão de variáveis meteorológicas, de forma a associá-las com as previsões de geração elétrica, que por sua vez são inseridas na modelagem de sistemas por meio da decomposição matemática de Benders, como ferramenta de otimização da penetração de energia renovável em sistemas elétricos mediante critérios de segurança e restrições. São esperados como resultados a elaboração de previsões precisas das energias solar fotovoltaica e eólica e suas inserções em sistemas elétricos, as análises comparativas entre cada estratégia computacional utilizada e a elaboração de soluções e métodos de otimização da inserção dessas energias, de forma a diminuir a participação de fontes de energia de alto impacto ambiental.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Laércio Ives Santos - Coordenador / Randerson Ádamo Ferreira Mota - Integrante.

• 2022 - 2022

  Aprendizado de Máquina para predição de mortes de paciente acometidos pela doença de Chagas, Descrição: A aplicação de ferramentas baseadas em Aprendizado de Máquina (AM), para prever desfechos relacionados a Doença de Chagas (DC), têm atraído o interesse de pesquisadores. O AM pode ser utilizado tanto para melhorar a compreensão sobre a doença quanto para prever desfechos futuros desfavoráveis como a morte por DC. Os dois principais trabalhos que aplicam o AM para prever o risco de morte por indivíduos acometidos pela DC sofrem de problemas como conjuntos de dados muito pequenos e assertividade dos modelos de AM modesta. Assim, esse trabalho tem como objetivo propor e avaliar novas abordagens de AM para predição de mortes de pacientes com DC. Esperamos desenvolver modelos de ML mais acurados em relação aos modelos existentes na literatura, e ainda, que possamos melhorar a compreensão sobre alguns aspectos da doença.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Laércio Ives Santos - Coordenador / Alexandre da Fonseca Cardoso Filho - Integrante.

• 2016 - 2017

  O USO DE METAHEURÍSTICAS PARA A PROGRAMAÇÃO DA SEQUÊNCIA DE JOGOS EM TORNEIOS ESPORTIVOS, Descrição: O projeto pretende estudar formas de enfrentar o problema da programação de jogos em torneios esportivos. O problema consiste em elaborar uma solução em que ocorram disputas dois a dois entre os participantes e que os times joguem em todas as rodadas com oponentes diferentes na sua sede ou fora dela. O objetivo geral é melhorar a produção de soluções factíveis na programação da sequência de jogos em competições esportivas. A proposta pretende buscar na literatura subsídeos para melhorar a produção das soluções para o problema. Através do desenvolvimento da pesquisa pretende-se alcaçar algumas metas, como por exemplo: desenvolvimento ou melhoramento de abordagens e de métodos que visem encontrar soluções para o problema; apresentação de trabalhos em eventos científicos; qualificação e formação de pesquisadores e discentes na área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Laércio Ives Santos - Coordenador / Keline Morais Balieiro - Integrante / SÁVIO SILVA RODRIGUES - Integrante / Renato Afonso Cota Silva - Integrante.

• 2014 - 2014

  TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO NATURAL APLICADAS EM TAREFAS DE MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS PARA MAPEAR PERFIS DE DISCENTES COM DIFICULDADES NA DISCIPLINA DE ALGORITMOS E PROGRAMAÇÃO DOS CURSOS TÉCNICOS EM INFORMÁTICA DO IFNMG CAMPUS MONTES CLAROS, Descrição: O presente trabalho visa estudar o comportamento de algoritmos baseados em Computação Natural quando aplicados na descoberta de conhecimento em dados contendo características de alunos que cursam a disciplina de algoritmos dos cursos técnicos em Informática do IFNMG campus Montes Claros.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Laércio Ives Santos - Integrante / Sebastião Rodrigues de Aguiar Filho - Coordenador / Antônio Marcos Mendes Cardoso - Integrante / Bárbara Caroline de Oliveira - Integrante / Maria de Fátima Ferreira Almeida - Integrante.

• 2013 - 2014

  Estudos de técnicas de mineração de dados aplicadas em ambientes sistematizados de bibliotecas, Descrição: Esse trabalho visa propor uma metodologia de utilização das técnicas de Mineração de Dados para extração de informação e descoberta de padrões dentro de bases de dados utilizadas por sistemas de biblioteca, usando como estudo de caso, o sistema de informação Gnuteca da biblioteca do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais - IFNMG.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Laércio Ives Santos - Integrante / Sebastião Rodrigues de Aguiar Filho - Coordenador.