João Carlos Xavier Júnior

Pós-doutorado

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Participação em eventos

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Orientou

Produções bibliográficas

• SILVA, J. M. V. ; XAVIER-JÚNIOR, JOÃO C. ; BARRETO, C. A. S. ; CANUTO, ANNE M. P. . Análise exploratória entre arquiteturas de processamento de dados em lotes e tempo real. Brazilian Applied Science Review (BASR) , v. 8, p. 265-289, 2024.

• SIQUEIRA, NATÁSSIA RAFAELLE MEDEIROS ; CANUTO, ANNE MAGÁLY DE PAULA ; JUNIOR, JOAO CARLOS XAVIER . Utilização de aprendizado de máquina para classificação de perfis de consumidores de energia elétrica nas regiões do Brasil. CUADERNOS DE EDUCACIÓN Y DESARROLLO , v. 15, p. 8904-8924, 2023.

• BELTRAN, CARLOS ANTONIO R. ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; BARRETO, CEPHAS ALVES DA SILVEIRA ; GORGÔNIO, ARTHUR COSTA ; COSTA, SONG JONG MÁRCIO SIMIONI DA . The application of Models Portability to predict undergraduate students? performance by using Transfer Learning. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 11, p. e6511527938-25, 2022.

• BARRETO, CEPHAS A. S. ; GORGONIO, ARTHUR COSTA ; XAVIER-JUNIOR, JOAO C. ; DE PAULA CANUTO, ANNE MAGALY . Applying Efficient Selection Techniques of Unlabeled Instances for Wrapper-Based Semi-Supervised Methods. IEEE Access , v. 10, p. 43535-43551, 2022.

• BENÍCIO, DIEGO HENRIQUE PEGADO ; XAVIER JUNIOR, JOÃO CARLOS ; PAIVA, KAIRON RAMON SABINO DE ; CAMARGO, JULIANA DANTAS DE ARAÚJO SANTOS . Applying Text Mining and Natural Language Processing to Electronic Medical Records for extracting and transforming texts into structured data. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 11, p. e37711629184, 2022.

• DIAS, ELVIS RAFAEL FERREIRA ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos . Classificação automática de produtos comercializados por órgãos públicos do Rio Grande do Norte através de comitê de classificadores. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 11, p. e29211931836, 2022.

• DA SILVA, ROBERCY ALVES ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; BARRETO, CEPHAS ALVES DA SILVEIRA ; XAVIER-JUNIOR, JOAO CARLOS . Automatic Recommendation Method for Classifier Ensemble Structure Using Meta-Learning. IEEE Access , v. 9, p. 106254-106268, 2021.

• FEITOSA-NETO, ANTONINO A. ; XAVIER-JÚNIOR, JOÃO C. ; CANUTO, ANNE M. P. ; OLIVEIRA, ALEXANDRE C. M. . A study of model and hyper-parameter selection strategies for classifier ensembles: a robust analysis on different optimization algorithms and extended results. Natural Computing , v. 1, p. 1-15, 2020.

• PAULA, DIEGO MIRANDA DE ; JÚNIOR, JOÃO CARLOS XAVIER ; MIRANDA, KLÉBER FORMIGA . APLICAÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS PARA PREVISÃO DE DESPESAS DE ENERGIA ELÉTRICA DO TRIBUNAL REGIONAL ELEITORAL DO RIO GRANDE DO NORTE / TIME SERIES APPLICATION FOR FORECASTING ELECTRICITY EXPENSES AT THE RIO GRANDE DO NORTE REGIONAL ELECTORAL COURT. Brazilian Journal of Development , v. 6, p. 87089-87112, 2020.

• XAVIER-JUNIOR, JOÃO C. ; CANUTO, ANNE M. P. ; GONÇALVES, LUIZ M. G. . Two approaches for clustering algorithms with relational-based data. KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS , v. 1, p. 1-24, 2019.

• XAVIER-JÚNIOR, JOÃO C. ; FREITAS, Alex A. ; LUDERMIR, TERESA B. ; FEITOSA-NETO, ANTONINO ; BARRETO, CEPHAS A.S. . An Evolutionary Algorithm for Automated Machine Learning Focusing on Classifier Ensembles: an improved algorithm and extended results. THEORETICAL COMPUTER SCIENCE , v. 1, p. 1-18, 2019.

• BARRETO, CEPHAS ALVES DA SILVEIRA ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; XAVIER-JÚNIOR, JOÃO CARLOS ; FEITOSA-NETO, ANTONINO ; LIMA, DOUGLAS FELIPE ALVES ; COSTA, RANNA RAABE FERNANDES . PBIL AutoEns: uma Ferramenta de Aprendizado de Máquina Automatizado Integrada à Plataforma Weka. Brazilian Journal of Development , v. 5, p. 29226-29242, 2019.

• CANUTO, ANNE ; NETO, ANTONINO FEITOSA ; SILVA, HULIANE M. ; XAVIER-JÚNIOR, JOÃO C. ; BARRETO, CEPHAS A. . Population-based bio-inspired algorithms for cluster ensembles optimization. Natural Computing , v. 1, p. 1-18, 2018.

• FEITOSA NETO, ANTONINO ; CANUTO, ANNE ; XAVIER-JUNIOR, JOÃO . Hybrid Metaheuristics to the Automatic Selection of Features and Members of Classifier Ensembles. INFORMATION , v. 9, p. 268, 2018.

• CANUTO, ANNE M.P. ; PINTRO, FERNANDO ; XAVIER-JUNIOR, JOÃO C. . Investigating fusion approaches in multi-biometric cancellable recognition. Expert Systems with Applications , v. 40, p. 1971-1980, 2013.

• CANUTO, Anne Magaly de Paula ; FAIRHURST, M. C. ; PINTRO, F. ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; FEITOSA NETO, A. ; GONÇALVES, Luiz Marcos Garcia . Classifier ensembles and optimization techniques to improve the performance of cancellable fingerprint. INTERNATIONAL JOURNAL OF HYBRID INTELLIGENT SYSTEMS , v. 8, p. 143-154, 2011.

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• CANUTO, Anne Magaly de Paula ; FAGUNDES, Diogo ; ABREU, Marjory C C ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos . Using weighted dynamic classifier selection methods in ensembles with different levels of diversity. International Journal of Hybrid Intelligent Systems , v. 3, p. 147-158, 2006.

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• CANUTO, Anne Magaly de Paula ; GORGONIO, A. C. ; BARRETO, CEPHAS A. S. ; XAVIER-JÚNIOR, JOÃO C. ; BARROS, M. F. ; TARGINO, V. V. . Investigating the Use of a Distance-Weighted Criterion in Wrapper-Based Semi-supervised Methods. In: 22nd International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 2022), December 13?15, 2022, 2023. 22nd International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 2022), 2023. p. 644-654.

• BARRETO, CEPHAS A. S. ; TARGINO, VICTOR V. ; ALVES, TALES V. DE M. ; BAZANTE, LUCAS V. ; OLIVEIRA, RAFAEL V. R. DE ; A. JUNIOR, RICARDO A. R. DO ; XAVIER-JÚNIOR, JOÃO C. ; CANUTO, ANNE MAGÁLY DE P. . Applying Feature Selection Combination in Audios of Whale for Improving Classification. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2022, Brasil. Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022), 2022. p. 752-762.

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• BARRETO, C. A. S. ; GORGONIO, A. C. ; CANUTO, ANNE M. P. ; XAVIER-JÚNIOR, JOÃO C. . A Distance-Weighted Selection of Unlabelled Instances for Self-training and Co-training Semi-supervised Methods. In: 9th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2020, Rio Grande. 9th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). Saarbrücken: Springer, 2020. v. 2. p. 352-366.

• FEITOSA NETO, A. ; João C. Xavier-Júnior ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; OLIVEIRA, A. C. M. . A Comparative Study on Automatic Model and Hyper-parameter Selection in Classifier Ensembles. In: 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019, Salvador. 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019. v. 1. p. 323-328.

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• DANTAS, C. A. ; NUNES, R. O. ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; XAVIER-JUNIOR, JOÃO C. . Evaluating the Dynamicity of Feature and Individual Classifiers Selection in Ensembles of Classifiers. In: The International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 2018, Rio de Janeiro, Brasil. Proceedings of the IEEE-INNS International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2018, 2018. v. 1. p. 4573-4580.

• SANTOS, D. C. ; XAVIER-JÚNIOR, JOÃO C. ; AQUINO JUNIOR, G. S. . IMAM - Uma ferramenta para monitoramento inteligente de sistemas e dispositivos em infraestruturas críticas de IoT. In: 10º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2018), 2018, Natal, RN, Brasil. 10º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2018). Porto Alegre/RS: SBC, 2018. v. 10. p. 109-118.

• SILVA, A. P. N. ; AQUINO JUNIOR, G. S. ; XAVIER-JUNIOR, JOÃO C. ; BARRETO, C. A. S. . A cardiac arrhythmia monitoring platform based on feature selection and classification methods. In: 10º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2018), 2018, Natal, RN, Brasil. 10º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2018). Porto Alegre/RS: SBC, 2018. v. 10. p. 9-18.

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• NUNES, R. O. ; DANTAS, C. A. ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos . Dynamic Feature Selection for Classifier Ensembles. In: 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018, São Paulo. 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018. p. 468-473.

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• SILVA, A. R. ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; SILVA, I. M. D. . Rede de Sensores para Controle Inteligente de Ambientes. In: XXXVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2016, Porto Alegre. Anais do XXXVI congresso da sociedade brasileira de computação. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016. v. 1. p. 1096-1105.

• SILVA, H. M. ; CANUTO, ANNE M.P. ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; MEDEIROS, I. G. . Cluster Ensembles Optimization Using Coral Reefs Optimization Algorithm. In: 25th International Conference on Artificial Neural Networks, 2016, Barcelona. Proceedings, Part II. Berlin Heidelberg: SpringerVerlag, LNCS, 2016.. Heidelberg, Germany: LNCS Editorial, Springer, 2016. v. 9887. p. 275-282.

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• CANUTO, ANNE M.P. ; XAVIER-JUNIOR, JOÃO C. ; NUNES, R. O. ; DANTAS, C. A. . An Unsupervised-based Dynamic Feature Selection for Classification tasks. In: EEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI), 2016, Vancouver. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2016. New York: IEEE, 2016. v. 1. p. 4213-4220.

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• MEDEIROS, I. G. ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; CANUTO, Anne Magaly de Paula . Applying the Coral Reefs Optimization Algorithm to Clustering Problems. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2015, 2015, Killarney. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Killarney, Ireland, July 12 ? July 17, 2015, 2015. v. 1. p. 1-8.

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• XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; ALMEIDA, Noriedson. D. ; GONÇALVES, Luiz Marcos Garcia . A Comparative Analysis of Dissimilarity Measures for Clustering Categorical Data. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2013, Dallas. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, Dallas, Texas, USA, August 4-9, 2013, 2013. v. 1. p. 2381-2388.

• XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; GONÇALVES, Luiz Marcos Garcia ; OLIVEIRA, Luiz Affonso H. Guedes . New Approach for Clustering Relational Data Based on Relationship and Attribute Information. In: International Conference on Artificial Neural Networks - ICANN, 2012, Lausanne, Switzerland. 22nd International Conference on Artificial Neural Networks, September 11-14, 2012, Proceedings, Part II. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, LNCS, 2012. v. 7553. p. 451-458.

• XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; FREITAS, Alex A. ; GONÇALVES, Luiz Marcos Garcia ; SILLA JR, C. . A Hierarchical Approach to Represent Relational Data Applied to Clustering Tasks. In: The 2011 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2011, San Jose. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, San Jose, July 31 - August 5, 2011, 2011. p. 3055-3062.

• XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; SIGNORETTI A. ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; CAMPOS, A. M. ; GONÇALVES, Luiz Marcos Garcia ; FIALHO, S. V. . Introducing Affective Agents in Recommendation Systems Based on Relational Data Clustering. In: Database and Expert Systems Applications (DEXA), 2011, Toulouse. Proceedings of the 22nd International Conference on Database and Expert Systems Applications (part II), Toulouse, France, August/September 2011. Heidelberg: Springer LNCS (Lecture Notes in Computer Science), 2011. v. 6861. p. 303-310.

• SIGNORETTI A. ; FEITOSA NETO, A. ; CAMPOS, A. M. ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; FIALHO, S. V. ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos . Using an Affective Attention Focus for improving the reasoning process and behavior of intelligent agents. In: The 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT 2011), 2011, Lyon. Proceedings of The 2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT 2011), 2011. p. 97-100.

• XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; FREITAS, Alex A. ; CANUTO, Anne Magaly de Paula ; GONÇALVES, Luiz Marcos Garcia . Web Log Data clustering for a Multi-agent Recommendation System. In: International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC), 2010, Qingdao. Proceedings of the Ninth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 2010. v. 1. p. 471-476.

• CABRAL, I. P. S. ; GONÇALVES, Luiz Marcos Garcia ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos . WEB GIS by Ajax for Analysis and Control of Environmental Data. In: 17th WSCG International Conference on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, 2009, Plzen. WSCG?2009 Communication Papers Proceedings. Plzen: University of West Bohemia, 2009. v. I. p. 25-32.

• CABRAL, I. P. S. ; GONÇALVES, Luiz Marcos Garcia ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos . Dynamical WEB GIS for Analysis and Control of Environmental Data - Proposing the SIM Tool. In: XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal. Anais XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos: Editora SBSR - INPE, 2009. v. I. p. 5123-5134.

• SANTANA, L ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; CANUTO, Anne Magaly de Paula . Using Feature Distribution Methods in Ensemble Systems Combined by Fusion and Selection-Based Methods.. In: International Conference on Artificial Neural Netwoks (ICANN), 2008, Praga. LNCS 5163 - proocedings of ICANN 2008. Berlim: Springer, 2008. v. 1. p. 245-254.

• SANTOS, Araken de M ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; CANUTO, Anne Magaly de Paula . Accuracy and Diversity in Ensemble Systems Composed of ARTMAP-based Models. In: 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2008, Barcelona. IEEE proceedings of HIS - International Conference on Hybrid Intelligent Systems. v. 1. p. 392-397.

• Raul Paradeda ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; CANUTO, Anne Magaly de Paula . Applying Static and Dynamic Weight Measures in Ensemble Systems. In: 10th Brazilian Symposium on Neural Networks, 2008 (SBRN '08), 2008, Salvador. IEEE SBRN Proceeding, 2008. v. I. p. 45-50.

• CANUTO, Anne Magaly de Paula ; OLIVEIRA, Lucas de Melo ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; SANTOS, Araken de M ; ABREU, Marjory C C . An Analysis of Performance in Hybrid Structures of Ensembles. In: International Conference on Neural Information Processing, 2005, Taipei. 12th International Conference on Neural Information Processing proceedings, 2005. v. 1. p. 364-369.

• CANUTO, Anne Magaly de Paula ; OLIVEIRA, Lucas de Melo ; XAVIER JÚNIOR, João Carlos ; SANTOS, Araken de M ; ABREU, Marjory C C . Performance and Diversity Evaluation in Hybrid and Non-Hybrid Structures of Ensembles. In: International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2005, Rio de Janeiro. Fifth International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2005. v. 1. p. 285-290.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2019 - 2021

  Plataforma de Aprendizado de Máquina para Detecção e Monitoramento de Alunos com Risco de Evasão, Descrição: Técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) tem sido aplicadas aos mais variados problemas do mundo real, principalmente devido ao grande potencial e diversidade das mesmas. Baseado nessa realidade, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma plataforma de Aprendizado de Máquina para detecção e monitoramento de alunos do ensino superior em risco de evasão. Como a evasão no ensino superior é um problema global caracterizado pelo abandono de curso, utilizaremos os dados de alunos de uma universidade localizada no Peru para validar a nosso proposta.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (1) / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: João Carlos Xavier Júnior - Coordenador / CARLOS ANTONIO RAMÍREZ BELTRAN - Integrante.

• 2019 - 2020

  Aplicação de Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural para extração de dados de prontuários eletrônicos, Descrição: O presente projeto tem como objetivo principal investigar a utilização de Técnicas de Aprendizado de Máquina em conjunto com Processamento de Linguagem Natural para a extração automática de dados de pacientes em prontuários eletrônicos. Para tal, analisaremos diferentes abordagens a serem utilizadas na extração dos dados, e posteriormente a criação de uma base de dados hospitalar contendo os dados extraídos e suas respectivas classes, para posterior classificação. O objetivo principal deste projeto é a construção de um sistema automático de extração de dados de pacientes contidos em prontuários.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: João Carlos Xavier Júnior - Coordenador / DIEGO HENRIQUE PEGADO BENÍCIO - Integrante.

• 2018 - 2023

  Seleção Automática de Comitês de Classificadores e seus Hiper-parâmetros baseada em Algoritmo Evolutivo, Descrição: O presente projeto tem como objetivo principal investigar a utilização de Algoritmos Evolutivos aplicados ao problema de Auto-ML, visando selecionar automaticamente o melhor comitê de classificadores (Classifier Ensembles) e sua melhor configuração de hiper-parâmetros para um conjunto de dados de entrada. Para tal, analisaremos diferentes tipos de Algoritmos Evolutivos, assim como os mais variados tipos de Ensembles, além dos diferentes classificadores bases.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: João Carlos Xavier Júnior - Coordenador / Anne Magaly de Paula Canuto - Integrante / Alex A. FREITAS - Integrante / Cephas Alves da Silveira Barreto - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2018 - 2022

  Seleção Automática de Comitês de Classificadores aplicada a problemas de classificação em bases de alta dimensionalidade, Descrição: Embora a quantidade de algoritmos de aprendizado de máquina propostos para solucionar problemas de classificação seja grande, cada problema a ser resolvido possui particularidades que o diferencia dos demais. Dessa forma, não basta escolher qualquer algoritmo e simplesmente aplicá-lo sobre uma determinada base de dados (representação do problema). Dessa forma, podemos observar que a tarefa de escolher um algoritmo, seja ele de classificação ou não, é algo que requer conhecimento a cerca da natureza dos dados, e principalmente dos parâmetros que constituem cada algoritmo. Um outro aspecto importante na seleção de algoritmos de classificação de dados é o número gigantesco de parâmetros que acompanham os algoritmos. Por isso, o teste exaustivo em busca do melhor classificador e de seu conjunto de parâmetros para uma determinada base (domínio) passa a ser um problema complexo, principalmente devido ao grande espaço de busca a ser percorrido. O foco principal deste projeto será o desenvolvimento de uma ferramenta que automaticamente selecione comitês de classificadores para serem utilizados em problemas de classificação em dados de alta dimensionalidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: João Carlos Xavier Júnior - Coordenador / Antonino Feitosa Neto - Integrante / CANUTO, ANNE M.P. - Integrante / Cephas Alves da Silveira Barreto - Integrante.

• 2017 - 2018

  Medidas de Complexidade de Comitês de Classificadores e sua Utilização em Técnicas de Otimização para o Projeto Automático de Comites, Descrição: O presente projeto objetiva a utilização de técnicas de otimização para a construção automática de comitês de classificadores robustos. Para tal, serão investigadas formas de incorporar medidas de complexidade na busca de tais sistemas. Como pode-se observar, este projeto engloba duas grandes áreas, comitês de classificadores e técnicas de otimização. Uma das principais áreas de pesquisa da proponente deste projeto é a utilização de técnicas de otimização para o projeto de algoritmos de classificação, que está relacionada com uma das áreas envolvidas neste projeto. Além disso, o candidato a bolsa também tem analisado a utilização de técnicas de otimização em comitês de classificadores, as duas áreas deste projeto. Portanto, ambos componentes têm conhecimento para desenvolver um bom projeto de pesquisa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Carlos Xavier Júnior - Coordenador / Alex A. FREITAS - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Integrante.

• 2014 - 2017

  Sistemas de Combinação de Classificadores para Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo, Descrição: Este projeto tem como objetivo principal investigar o uso de comitês de classificadores em recuperação de imagens baseadas em conteúdo, visando explorar todo o potencial de tais sistemas para a melhoria da eficiência na recuperação de imagens. Para tal, almeja-se alcançar os seguintes objetivos secundários: (1) Implementar diferentes técnicas de classificação individuais para a recuperação de imagens baseadas em conteúdos; (2) Determinar e implementar novas arquiteturas de sistemas para a recuperação de imagens baseada em conteúdo envolvendo comitês de classificadores; (3) Analisar a diversidade e desempenho dos sistemas desenvolvidos objetivando, desta maneira, definir a influencia dos parâmetros estruturais de um comitê na diversidade e desempenho de tais sistemas; (4) Analisar as interfaces com usuário dos diferentes sistemas de recuperação de imagens por conteúdo encontrado na literatura, identificando pontos fortes e outros que podem ser melhorados; (5) Comparar os resultados obtidos através das arquiteturas de comitês desenvolvidas com resultados obtidos por técnicas tradicionais encontradas na literatura.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: João Carlos Xavier Júnior - Coordenador / Anne Magaly de Paula Canuto - Integrante / Bruno Motta de Carvalho - Integrante / Alberto Signoretti - Integrante / Bruno Santana da Silva - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2011

  Aplicando Técnicas da Inteligência Computacional em um Sistema baseado em Agentes para a Classificação de Biométricas, Descrição: Este projeto visa à utilização de técnicas da inteligência computacional em um sistema multiagentes aplicado a classificação de padrões (ClassAge), mais especificamente para o reconhecimento de biométricas. O sistema ClassAge, também conhecido como NeurAge, é um sistema multiagentes em que vários agentes buscam um consenso a respeito de um padrão de entrada fornecido ao sistema. O presente projeto visa prover algumas melhorias ao sistema ClassAge, através da utilização de técnicas da Inteligência Computacional. Basicamente, estas melhorias seriam basicamente (1) a proposta de métodos de negociação para o sistema, assim como (2) a utilização de algoritmos de otimização para otimizar o projeto dos métodos de classificação dos agentes e (3) a utilização de conhecimento da lógica nebulosa tanto no processo de tomada de decisão dos agentes quanto no processo de negociação entre os agentes. Pretende-se, ao final deste projeto, desenvolver um ambiente multiagentes para classificação de padrões robusto e eficiente que possa ser amplamente utilizado na classificação de padrões, inclusive o reconhecimento de biométricas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: João Carlos Xavier Júnior - Integrante / Anne Magaly de Paula Canuto - Coordenador / SANTANA, L - Integrante / Edson Costa de Barros Carvalho Filho - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.