Francisco de Assis Tenorio de Carvalho

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Produções bibliográficas

• PALOMINO MARIÑO, LAURA MARIA ; TENORIO DE CARVALHO, FRANCISCO DE ASSIS . Self-organizing maps with adaptive distances for multiple dissimilarity matrices. MACHINE LEARNING , v. 113, p. 7783-7806, 2024.

• SIMÕES, EDUARDO C. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Gaussian Kernel Fuzzy C-Means with Width Parameter Computation and Regularization. PATTERN RECOGNITION , v. 143, p. 109749, 2023.

• BRANCO, DIOGO P.P. ; DE A.T. DE CARVALHO, FRANCISCO . Medoid based semi-supervised fuzzy clustering algorithms for multi-view relational data. FUZZY SETS AND SYSTEMS , v. 469, p. 108630, 2023.

• RIZO RODRÍGUEZ, SARA INÉS ; TENÓRIO DE CARVALHO, FRANCISCO DE ASSIS . Clustering interval-valued data with adaptive Euclidean and City-Block distances. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 198, p. 116774, 2022.

• MARIÑO, LAURA M.P. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Two weighted c-medoids batch SOM algorithms for dissimilarity data. INFORMATION SCIENCES , v. 607, p. 603-619, 2022.

• OLIVEIRA, MARCOS DE S. ; QUEIROZ, SERGIO R. DE M. ; CARVALHO, FRANCISCO DE A.T. DE . Unsupervised feature selection method based on iterative similarity graph factorization and clustering by modularity. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 208, p. 118092, 2022.

• de Carvalho, Francisco de A. T. ; IRPINO, ANTONIO ; Verde, Rosanna ; BALZANELLA, ANTONIO . Batch Self-Organizing Maps for Distributional Data with an Automatic Weighting of Variables and Components. JOURNAL OF CLASSIFICATION , v. 39, p. 343-375, 2022.

• MARIÑO, LAURA M.P. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Vector batch SOM algorithms for multi-view dissimilarity data. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 258, p. 109994, 2022.

• De Carvalho, Francisco de A.T. ; BALZANELLA, ANTONIO ; IRPINO, ANTONIO ; Verde, Rosanna . Co-clustering algorithms for distributional data with automated variable weighting. INFORMATION SCIENCES , v. 549, p. 87-115, 2021.

• De Carvalho, Francisco de A.T. ; Lima Neto, Eufrásio de A. ; DA SILVA, KASSIO C.F. . A clusterwise nonlinear regression algorithm for interval-valued data. INFORMATION SCIENCES , v. 555, p. 357-385, 2021.

• RODRÍGUEZ, SARA I.R. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Soft subspace clustering of interval-valued data with regularizations. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 227, p. 107191, 2021.

• DA SILVA, RICARDO A.M. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Weighted Clusterwise Linear Regression based on adaptive quadratic form distance. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 185, p. 115609, 2021.

• DE A.T. DE CARVALHO, FRANCISCO ; DE A. LIMA NETO, EUFRÁSIO ; DA N. ROSENDO, ULLYSSES . Interval joint robust regression method. NEUROCOMPUTING , v. 465, p. 265-288, 2021.

• RODRÍGUEZ, SARA I.R. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Fuzzy clustering algorithms with distance metric learning and entropy regularization. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 113, p. 107922, 2021.

• DE GUSMÃO, RENÊ PEREIRA ; DE CARVALHO, FRANCISCO DE ASSIS TENÓRIO . PSO for Fuzzy Clustering of Multi-view Relational Data. INTERNATIONAL JOURNAL OF PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE , v. 34, p. 2050022-2050022-33, 2020.

• DE GUSMÃO, RENÊ PEREIRA ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Clustering of multi-view relational data based on particle swarm optimization. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 123, p. 34-53, 2019.

• De Carvalho, Francisco de A.T. ; SIMÕES, EDUARDO C. ; SANTANA, LUCAS V.C. ; FERREIRA, MARCELO R.P. . Gaussian Kernel C-Means Hard Clustering Algorithms with Automated Computation of the Width Hyper-Parameters. PATTERN RECOGNITION , v. 79, p. 370-386, 2018.

• NETO, EUFRÁSIO DE A. LIMA ; De Carvalho, Francisco de A.T. . An exponential-type kernel robust regression model for interval-valued variables. INFORMATION SCIENCES , v. 454, p. 419-442, 2018.

• de Carvalho, Francisco de A. T. ; LIMA NETO, E. A. ; Ferreira, M.R.P. . A robust regression method based on exponential-type kernel functions. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 234, p. 58-74, 2017.

• IRPINO, ANTONIO ; Verde, Rosanna ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Fuzzy clustering of distributional data with automatic weighting of variable components. INFORMATION SCIENCES , v. 406, p. 248-268, 2017.

• Lima Neto, Eufrásio de A. ; de Carvalho, Francisco de A. T. . Nonlinear regression applied to interval-valued data. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS , v. 20, p. 809-824, 2017.

• De Carvalho, Francisco de A.T. ; SIMÕES, EDUARDO C. . Fuzzy Clustering of Interval-Valued Data with City-Block and Hausdorff Distances. NEUROCOMPUTING , v. 266, p. 659-673, 2017.

• FERREIRA, MARCELO R.P. ; De Carvalho, Francisco de A.T. ; SIMÕES, EDUARDO C. . Kernel-based hard clustering methods with kernelization of the metric and automatic weighting of the variables. Pattern Recognition , v. 51, p. 310-321, 2016.

• SU, SHUN-FENG ; PEDRYCZ, WITOLD ; HONG, TZUNG-PEI ; de Carvalho, Francisco de A. T. . Guest Editorial Special Issue on Granular/Symbolic Data Processing. IEEE T CYBERNETICS , v. 46, p. 342-343, 2016.

• CARVALHO, FRANCISCO DE A.T. DE ; BERTRAND, PATRICE ; SIMÕES, EDUARDO C. . Batch SOM algorithms for interval-valued data with automatic weighting of the variables. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 182, p. 66-81, 2016.

• De Carvalho, Francisco de A.T. ; de Melo, Filipe M. ; Lechevallier, Yves . A multi-view relational fuzzy c-medoid vectors clustering algorithm. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 163, p. 115-123, 2015.

• IRPINO, ANTONIO ; Verde, Rosanna ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Dynamic clustering of histogram data based on adaptive squared Wasserstein distances. Expert Systems with Applications , v. 41, p. 3351-3366, 2014.

• FERREIRA, MARCELO R.P. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Kernel-based hard clustering methods in the feature space with automatic variable weighting. Pattern Recognition , v. 47, p. 3082-3095, 2014.

• FERREIRA, MARCELO R.P. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Kernel fuzzy c-means with automatic variable weighting. Fuzzy Sets and Systems , v. 237, p. 1-46, 2014.

• de Carvalho, F.A.T. ; LECHEVALLIER, Y. ; MELO, F. M. . Relational Partitioning Fuzzy Clustering Algorithms Based on Multiple Dissimilarity Matrices. Fuzzy Sets and Systems , v. 215, p. 1-28, 2013.

• QUEIROZ, SERGIO ; De Carvalho, Francisco de A.T. ; Lechevallier, Yves . Nonlinear multicriteria clustering based on multiple dissimilarity matrices. Pattern Recognition , v. 46, p. 3383-3394, 2013.

• DE CARVALHO, F. A. T. ; LECHEVALLIER, Y. ; de Melo, Filipe M. . Partitioning hard clustering algorithms based on multiple dissimilarity matrices. Pattern Recognition , v. 45, p. 447-464, 2012.

• DO REGO, T. G. ; Roider, H. G. ; DE CARVALHO, F. A. T. ; COSTA, I. G. . Inferring epigenetic and transcriptional regulation during blood cell development with a mixture of sparse linear models. Bioinformatics (Oxford. Print) , v. 28, p. 362, 2012.

• LIMA NETO, E. A. ; CORDEIRO, G. M. ; DECARVALHO, F . Bivariate Symbolic Regression Models for Interval-Valued Variables. Journal of Statistical Computation and Simulation (Print) , v. 81, p. 1727-1744, 2011.

• MAIA, A. L. S. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Holt?s exponential smoothing and neural network models for forecasting interval-valued time series. International Journal of Forecasting , v. 27, p. 740-759, 2011.

• B Leite Dantas Bezerra ; Tenorio de Carvalho, FA . Symbolic data analysis tools for recommendation systems. Knowledge and Information Systems (electronic resource) , v. 26, p. 385-418, 2011.

• COSTA FILHO, I. G. ; Costa, Ivan G ; Roider, H. G. ; RÊGO, Thaís Gaudencio Do ; DE CARVALHO, F. A. T. ; Roider, Helge G ; DE CARVALHO, FRANCISCO DE AT ; do Rego, Thais G . Predicting gene expression in T cell differentiation from histone modifications and transcription factor binding affinities by linear mixture models. BMC Bioinformatics , v. 12, p. S29, 2011.

• De Carvalho, Francisco de A.T. ; Tenório, Camilo P. . Fuzzy K-means clustering algorithms for interval-valued data based on adaptive quadratic distances?. Fuzzy Sets and Systems , v. 161, p. 2978-2999, 2010.

• Lima Neto, Eufrásio de A. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Constrained linear regression models for symbolic interval-valued variables. Computational Statistics & Data Analysis (Print) , v. 54, p. 333-347, 2010.

• De Carvalho, Francisco de A.T. ; de Souza, Renata M.C.R. . Unsupervised pattern recognition models for mixed feature-type symbolic data. Pattern Recognition Letters , v. 31, p. 430-443, 2010.

• De Carvalho, Francisco de A.T. ; Lechevallier, Yves . Partitional clustering algorithms for symbolic interval data based on single adaptive distances. Pattern Recognition , v. 42, p. 1223-1236, 2009.

• DE CARVALHO, F. A. T. ; CSERNEL, M. ; LECHEVALLIER, Y. . Clustering Constrained Symbolic Data. Pattern Recognition Letters , v. 30, p. 1037-1045, 2009.

• de Carvalho, Francisco de A. T. ; Lechevallier, Yves . Dynamic Clustering of Interval-Valued Data Based on Adaptive Quadratic Distances. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part A. Systems and Humans , v. 39, p. 1295-1306, 2009.

• MAIA, A ; DECARVALHO, F ; LUDERMIR, T . Forecasting models for interval-valued time series. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 71, p. 3344-3352, 2008.

• Lima Neto, Eufrásio de A. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Centre and Range method for fitting a linear regression model to symbolic interval data. Computational Statistics & Data Analysis (Print) , v. 52, p. 1500-1515, 2008.

• DECARVALHO, F . Fuzzy c-means clustering methods for symbolic interval data. Pattern Recognition Letters , v. 28, p. 423-437, 2007.

• DECARVALHO, F ; DESOUZA, R ; CHAVENT, M ; LECHEVALLIER, Y . Adaptive Hausdorff distances and dynamic clustering of symbolic interval data. Pattern Recognition Letters , Amsterdam (Holanda), v. 27, n.3, p. 167-179, 2006.

• Chavent, Marie ; Carvalho, Francisco de A. T. ; Lechevallier, Yves ; Verde, Rosanna . New clustering methods for interval data. Computational Statistics (Zeitschrift) , Heidelberg (Alemanha), v. 21, p. 211-229, 2006.

• Carvalho, Francisco de A. T. ; Brito, Paula ; Bock, Hans-Hermann . Dynamic clustering for interval data based on L 2 distance. Computational Statistics (Zeitschrift) , Heidelberg (Alemanha), v. 21, p. 231-250, 2006.

• CARVALHO, F ; TENORIO, C ; CAVALCANTIJUNIOR, N . Partitional fuzzy clustering methods based on adaptive quadratic distances. Fuzzy Sets and Systems , Amsterdam (Holanda), v. 157, p. 2833-2857, 2006.

• LIMA NETO, E. A. ; DE CARVALHO, F. A. T. . Previsão de dados de tipo intervalo via um modelo de regressão linear com restrições. Revista Tecnologia da Informação , Brasilia, DF, v. 5, n.1, p. 33-44, 2005.

• SOUZA, R. M. C. R. ; DE CARVALHO, F. A. T. . Agrupamento de Dados de Tipo Intervalo usando Distâncias Quadráticas Adaptativas. Revista Tecnologia da Informação , Brasilia, DF, v. 5, n.1, p. 21-32, 2005.

• OLIVEIRA, E. M. J. ; CAMPOS, P. G. ; LUDERMIR, T. B. ; DE CARVALHO, F. A. T. . Uma abordagem híbrida de classificação para o reconhecimento de odores petroquímicos. Revista Tecnologia da Informação , Brasilia, DF, v. 5, n.1, p. 65-79, 2005.

• PRUDENCIO, R ; LUDERMIR, T ; DECARVALHO, F . A Modal Symbolic Classifier for selecting time series models. Pattern Recognition Letters , Amsterdam (Holanda), v. 25, n.8, p. 911-921, 2004.

• BEZERRA, B. L. D. ; Carvalho, Francisco de A. T. de . A symbolic approach for content-based information filtering. Information Processing Letters (Print) , Amsterdam (Holanda), v. 92, n.1, p. 45-52, 2004.

• de Souza, R.M.C.R. ; de Carvalho, F.A.T. . Dynamic clustering of interval data based on adaptive Chebyshev distances. Electronics Letters , Inglaterra, v. 40, n.11, p. 658, 2004.

• Costa, Ivan G. ; Carvalho, Francisco de A. T. de ; Souto, Marcílio C. P. de . Comparative analysis of clustering methods for gene expression time course data. Genetics and Molecular Biology (Impresso) , Ribeirão Preto (Brasil), v. 27, n.4, p. 623-631, 2004.

• DESOUZA, R ; DECARVALHO, F . Clustering of interval data based on city?block distances. Pattern Recognition Letters , v. 25, p. 353-365, 2004.

• CHAVENT, M. ; DE CARVALHO, F. A. T. ; LECHEVALLIER, Y. ; VERDE, R. . Trois nouvelles méthodes de classification automatique de données symboliques de type intervalle. Revue de Statistique Appliquée, Paris,França, v. LI, n.4, p. 5-29, 2003.

• de Carvalho, F.A.T. ; de Souza, R.M.C.R. . Unsupervised pattern recognition methods for interval data using non-quadratic distances. Electronics Letters , Inglaterra, v. 39, n.5, p. 433, 2003.

• COSTA FILHO, I. G. ; DE CARVALHO, F. A. T. ; SOUTO, M. C. P. . Comparative study on proximity indices for cluster analysis of gene expression time series. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems , Amsterdam, Holanda, v. 13, p. 133-142, 2003.

• LIMA NETO, E. A. ; DE CARVALHO, F. A. T. . Analyzing Administrative Managements through the Symbolic Approach. Electronic Journal of Symbolic Data Analysis , Napoles (Itália), v. 1, n.1, p. 11-23, 2003.

• QUEIROZ, A. E. M. ; GOMES, A. S. ; DE CARVALHO, F. A. T. . Mineração de Dados de IHC para Interfaces Educativas. REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica , v. II, n.IV, p. 1-15, 2002.

• CSERNEL, M. ; DE CARVALHO, F. A. T. . Usual operations with symbolic data under normal symbolic form. Applied Stochastic Models in Business and Industry , v. 15, n.4, p. 241-257, 1999.

• KOENING, M. L. ; ESKINAZILEÇA, E. ; de Carvalho, Francisco de A. T. . Análise Ecológica da Diatomoflora do Estuário do rio Ipojuca (Suape- Pernambuco-Brasil). Trabalhos Oceanograficos da Universidade Federal de Pernambuco , v. 24, p. 61-78, 1996.

• DECARVALHO, F . Histograms in symbolic data analysis. Annals of Operation Research , Amsterdam, v. 55, p. 299-322, 1995.

• BRITO, P. (Org.) ; BERTRAND, P. (Org.) ; CUCUMEL, G. (Org.) ; DE CARVALHO, F. A. T. (Org.) . Selected Contributions in Data Analysis and Classification. 1. ed. Heidelberg (Alemanha): Springer-Verlag, 2007. v. 1. 627p .

• Araújo, Rodrigo C. ; Assis Tenorio de Carvalho, Francisco ; Lechevallier, Yves . A Novel Clustering Method with Automatic Weighting of Tables and Variables. In: Edwin Diday; Rong Guan; Gilbert Saporta; Huiwen Wang. (Org.). Advances in Data Science. 1ed.: Wiley, 2020, v. , p. 187-207.

• Bessafi, Miloud ; de A.T. de Carvalho, Franciscos ; Charton, Philippe ; Delsaut, Mathieu ; Despeyroux, Thierry ; Jeanty, Patrick ; Lan-Sun-Luk, Jean Daniel ; Lechevallier, Yves ; Ralambondrainy, Henri ; Trovalet, Lionel . Clustering of Solar Irradiance. In: B. Lausen; S. Krolak-Schwerdt; M. Boehmer. (Org.). Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. 1ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2015, v. , p. 43-53.

• A.T. de Carvalho, Francisco ; Lechevallier, Yves ; Despeyroux, Thierry ; Melo, Filipe M. . Multi-view Clustering on Relational Data. In: Fabrice Guillet; Bruno Pinaud; Gilles Venturini; Djamel Abdelkader Zighed. (Org.). Studies in Computational Intelligence. 527ed.Berlin et al (Germany): Springer International Publishing, 2014, v. 4, p. 37-51.

• CSERNEL, M. ; DE CARVALHO, F. A. T. . Normalizing Constrained Symbolic Data for Clustering. In: Rong Guan; Yves Lechevallier; Gilbert Saporta; Huiwen Wang. (Org.). Advances in Theory and Applications of High Dimensional and Symbolic Data Analysis. 1ed.Paris (França): Éditions Hermann, 2013, v. E.25, p. 59-80.

• Csernel, Marc ; Carvalho, Francisco de A. T. de . The Normal Symbolic Form. In: Edwin Diday; Monique Noirhomme-Fraiture. (Org.). Symbolic Data Analysis and the SODAS Software. 1ed.San Francisco (USA): John Wiley & Sons, Ltd, 2008, v. 1, p. 93-107.

• Brito, Paula ; Carvalho, Francisco de A. T. de . Hierarchical and Pyramidal Clustering. In: Edwin Diday; Monique Noirhomme-Fraiture. (Org.). Symbolic Data Analysis and the SODAS Software. 1ed.San Francisco (USA): John Wiley & Sons, Ltd, 2008, v. 1, p. 157-179.

• Carvalho, Francisco de A. T. de ; Lechevallier, Yves ; Verde, Rosanna . Clustering Methods in Symbolic Data Analysis. In: Edwin Diday; Monique Noirhomme-Fraiture. (Org.). Symbolic Data Analysis and the SODAS Software. 1ed.San Francisco (USA): John Wiley & Sons, Ltd, 2008, v. 1, p. 181-203.

• Silva, Alzennyr ; Lechevallier, Yves ; Carvalho, Francisco . Comparing Clustering on Symbolic Data. In: Nadia Nedjah; Luiza de Macedo Mourelle; Janusz Kcprzyk; Felipe M. G. França; Alberto Ferreira de Souza. (Org.). Intelligent Text Categorization and Clustering. 164ed.Berlin et al (Germany): Springer Berlin Heidelberg, 2008, v. 1, p. 81-94.

• Silva, Alzennyr ; Lechevallier, Yves ; Rossi, Fabrice ; Carvalho, Francisco . Clustering Dynamic Web Usage Data. In: Nadia Nedjah; Luiza de Macedo Mourelle; Janusz Kacprzyk. (Org.). Innovative Applications in Data Mining. 169ed.Berlin et al (Germany): Springer Berlin Heidelberg, 2008, v. 1, p. 71-82.

• GOMES, A. C. ; LECHEVALLIER, Y. ; ROSSI, F. ; DE CARVALHO, F. A. T. . Construction et analyse de résumés de données évolutives : application aux données d'usage du Web. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information (RNTI-E-9). Toulouse (França): Cepadue Editions, 2007, v. II, p. 539-544.

• Carvalho, Francisco de A. T. . A Clustering Algorithm for Symbolic Interval Data Based on a Single Adaptive Hausdorff Distance. In: P. Brito; P. Bertrand; G. Cucumel; F. A. T. de Carvalho. (Org.). Selected Contributions in Data Analysis and Classification. 1ed.Berlin et al: Springer Berlin Heidelberg, 2007, v. 1, p. 35-44.

• ROSSI, F. ; DE CARVALHO, F. A. T. ; LECHEVALLIER, Y. ; GOMES, A. C. . Comparaison de dissimilarités pour l'analyse de l'usage d'un site web. In: G. Ritschard; C. Djeraba. (Org.). RNTi E6 - Extraction et gestion des connaissances EGC'2006. Toulouse (França): Cépaduès Editions, 2006, v. RNTIE6, p. 409-414.

• DE CARVALHO, F. A. T. ; DIDAY, E. . Un Indice de Proximite entre Objets Symboliques qui tient compte des Contraintes dans l'Espace de Description. In: E. Diday; Y. Kodratoff; P. Brito; M. Moulet. (Org.). Induction Symbolique Numerique a partir de Donnees. Toulouse: Cepadues Editions, 2000, v. , p. 225-246.

• DE SA, JOSE NATANIEL A. ; FERREIRA, MARCELO R.P. ; De Carvalho, Francisco de A.T. . Kernel-based Fuzzy Co-clustering in Feature Space with Automated Variable Weighting. In: 2022 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE), 2022, Padua. 2022 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2022. p. 1.

• MARINO, LAURA M. P. ; de Carvalho, Francisco de A. T. . A new batch SOM algorithm for relational data with weighted medoids. In: 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020, Glasgow. 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020. v. 1. p. 1-8.

• RODRIGUEZ, SARA INES RIZO ; DE CARVALHO, FRANCISCO DE ASSIS TENORIO . Clustering interval-valued data with automatic variables weighting. In: 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2019, Budapest. 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Los Alamitos USA: IEEE, 2019. p. 1-8.

• RIZO RODRIGUEZ, SARA INES ; DE ASSIS TENORIO DE CARVALHO, FRANCISCO . A new fuzzy clustering algorithm for interval-valued data based on City-Block distance. In: 2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE), 2019, New Orleans. 2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2019. v. 1. p. 1-6.

• DUQUE, ANDREA B. ; de Carvalho, Francisco de A. T. ; VIMIEIRO, RENATO . A Multiview Clustering Approach for Mining Authorial Affinities in Literary Texts. In: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019, Salvador. 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019. v. 1. p. 818-923.

• SIMOES, E. C. ; de Carvalho, Francisco de A. T. . A Fuzzy Clustering Algorithm with Multi-medoids for Multi-view Relational Data (DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-22796-8_50). In: 16th International Symposium on Neural Networks - ISNN 2019, 2019, Moscow, Russia. Advances in Neural Networks ? ISNN 2019. ISNN 2019. Lecture Notes in Computer Science, 2019. v. 11554. p. 469-477.

Projetos de pesquisa

• 2021 - Atual

  Aprendizagem automática a partir de dados vetoriais quantitativos e simbólicos, Descrição: Esse projeto envolve pesquisas em co-clustering baseado em funções de kernel, agrupamento de séries temporais de dados de tipo intervalo baseado em distâncias kernelizadas e adaptativas, aprendizagem de máquina em espaços de dissimilaridade simbólicos e agrupamento difuso usando graus de pertinência multivariados. Co-clustering: os algoritmos apresentam duas importantes deficiências: limitações para agrupar dados não-linearmente separáveis e suposição implícita de que as variáveis tem a mesma importância na formação dos co-clusters. Para remediar essas deficiências, pretendemos desenvolver métodos de co-clustering (double k-means) baseados em funções de kernel com aprendizagem do peso de relevância das variáveis na formação dos co-clusters. Agrupamento de séries temporais intervalares: trabalhos neste tópico são escassos na literatura e podem ser inadequados quando os grupos são não-linearmente separáveis e/ou apresentam formas não-hiperesféricas. Neste projeto, objetivamos desenvolver estratégias de agrupamento mais robustas para séries temporais intervalares usando métodos baseados em kernel e métodos de agrupamento baseados em distâncias adaptativas. Aprendizagem de máquina em espaços de dissimilaridade simbólicos: este trabalho irá propor formas de transformar dados simbólicos em dados clássicos, empregando distâncias e/ou métodos de agrupamento simbólicos para representar os dados em um novo espaço de dissimilaridades, no qual os métodos clássicos de aprendizagem de máquina poderão ser diretamente aplicados. Agrupamento difuso usando graus de pertinência multivariados : pretendemos introduzir algoritmos robustos em que os graus de pertinência são definidos por grupo e variável, além de considerar uma estrutura de pesos no cálculo das distâncias entre elementos do conjunto de dados e os representantes dos grupos. Essa estrutura penaliza as variáveis que tem maior dispersão e pode melhorar a qualidade do partição com grupos sobrepostos. Número do Processo:402873/2021-1. Chamada:Universal 2021. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Integrante / Eufrasio de Andrade Lima Neto - Integrante / Marcelo Rodrigo Portela Ferreira - Integrante / Telmo de Menezes e Silva Filho - Integrante / Bruno Almeida Pimentel - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Avanços em modelos quânticos inteligentes: teoria e aplicações, Descrição: Existem algoritmos quânticos que resolvem de forma eficiente problemas que são considerados atualmente como intratáveis na computação clássica, por não se conhecer soluções eficientes. Propor sistemas quânticos inteligentes (SQI) têm sido promissor como alternativa viável para resolver problemas de inferência, uma vez que tal modelagem une características intrínsecas da quântica, como paralelismo e emaranhamento quântico, com o ajuste de funções de decisão a partir de dados de treinamento. Desta forma, passa a ser um desafio entender a computabilidade desses modelos para saber aplicá-los de forma ajustada em problemas reais. Há ainda uma variedade de modelos inteligentes clássicos que ainda não possuem contrapartida quântica, uma vez que esta adaptação não é trivial e imediata, pois precisa considerar os recursos e lógica do universo quântico. Processo: APQ-1110-1.03/21. EDITAL FACEPE 16/2021. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Integrante / Wilson Rosa de Oliveira - Integrante / Fernando Maciano de Paula Neto - Coordenador / Marcílio Carlos Pereira de Souto - Integrante / Paulo Salgado Gomes de Mattos - Integrante / Cláudio Luis Alves Monteiro - Integrante / Jonathan Henrique Andrade de Carvalho - Integrante / Stefan Blawid - Integrante / Luiza Carvalho Silveira - Integrante / Eduardo Barreto Brito - Integrante / Matheus Hopper Jansen da Costa - Integrante / Gustavo Isidio - Integrante / Pietro Bernardo Santos Masur - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Métodos de aprendizagem automática para a analise de dados, Descrição: Esse projeto de pesquisa se propõe a realizar avanços no estado da arte em métodos de aprendizagem automática para a an ́alise de dados relacionais e de dados vetoriais (descritos ou por vetores de dados quantitativos ou por vetores de dados simbólicos). Ele envolve o desenvolvimento de pesquisas básicas sobre agrupamento de dados a partir de múltiplas visões e/ou múltiplas fontes, agrupamento de dados não exclusivo com regularização (quadrática ou baseada em entropia), agrupamento de dados baseados em funções de Kernel, mapas auto-organizáveis de Kohonen e neural gas, regressão clusterwise e agrupamento simultâneo de objetos e variáveis. Número do Processo:311164/2020-0. Chamada:PQ - 2020. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (7) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2021 - Atual

  Hiper: Laboratório de computação de alto desempenho, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Teresa Bernarda Ludermir em 18/01/2022., Descrição: O objetivo desse projeto é a implantação de infraestrutura de alto poder computacional para vários usuários, tanto para instituições de ensino como empresas que atuem em Pernambuco. Assim, o projeto objetiva assegurar a infraestrutura computacional robusta e, ao mesmo tempo, fortalecer o intercâmbio científico e tecnológico existente entre os parceiros e colaboradores. A equipe deste projeto é formada de 48 pesquisadores de 5 ICTs pernambucanas da região metropolitana e do interior do estado. Processo: APQ-0626-1.03/21. EDITAL FACEPE 17/2021. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador / Wilson Rosa de Oliveira Junior - Integrante / Cleber Zanchettin - Integrante / Aida Araujo Ferreira - Integrante / George Cavalcanti - Integrante / Adenilton da Silva - Integrante / Paulo Henrique Borba - Integrante / Fernando M. de Paula Neto - Integrante / Sergio Soares - Integrante / Divanilson Campelo - Integrante / Anísio Brasileiro de Freitas Dourado - Integrante / Hansenclever de França Bassani - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2020 - Atual

  Rede de Inteligência Artificial do Nordeste (IANE), Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Teresa Bernarda Ludermir em 18/01/2022., Descrição: A IANE é uma rede de pesquisa de mais de 60 pesquisadores de alta produção em Inteligência Artificial vinculados a múltiplas instituições no Nordeste do Brasil. A missão da rede IANE é conceber, conduzir e disseminar pesquisas de alto nível que possibilitem transferências tecnológicas e capacitações para resolução de problemas complexos na Indústria e no Governo, em especial no Nordeste do Brasil.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador / Anne Magaly de Paula Canuto - Integrante / Carmelo José Albanez Bastos Filho - Integrante / Aida Araujo Ferreira - Integrante / George Cavalcanti - Integrante / Wilson Rosa de Oliveira - Integrante / Fernando Buarque Lima Neto - Integrante / João Fausto Lorenzato de Oliveira - Integrante.

• 2016 - 2019

  On the development of a new method for analyzing multi-source biomedical data using multi-view clustering and pattern mining, Descrição: The ultimate goal of this project is to investigate and develop a new methodology for the analysis of multi-source biomedical data by the combination of multi-view clustering and pattern mining techniques.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Tereza Bernarda Ludermir - Integrante / Sergio Ricardo de Melo Queiroz - Integrante / Amedeo Napoli - Integrante / Renato Vimieiro - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2015 - 2015

  Visita do pesquisador Antonio Irpino, Descrição: Em varias situações reais, dados são agrupados e sumarizados por histogramas. Por exemplo, em tratamento de imagens, as características descritoras podem ser representadas por histogramas. Descritores que assumem como valor um histograma também são usados por razões de confidencialidade (por exemplo, o fluxo de transações de um determinado cliente), em estatísticas oficiais (por exemplo, para comparar países, cidades, ou bairros de uma mesma cidade), ou ainda como agregação de observações individuais no contexto de big data. Uma proposta de formalização de histogramas em termos de descrições de unidades estatísticas foi introduzida no contexto da Análise Simbólica de Dados. Nesse contexto, várias tecnicas foram propostas para a análise de dados de tais entidades. Esse projeto investiga diferentes métodos de particionamento de dados de tipo histograma. O primeiro deles trata da introdução de algoritmos de tipo fuzzy kmeans com diferentes sistemas de ponderação automática dos descritores de tipo histograma visando obter grupos homogêneos e bem separados de dados distribucionais. Os mapas de Kohonen são usados para agrupamento e visualização de dados. O segundo investiga a introdução de algoritmos de treinamento de mapas de Kohonen para dados de tipo histograma.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Antonio Irpino - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2021

  Métodos Não Supervisionados de Classificação para Dados Quantitativos e Simbólicos, Descrição: Esse projeto de pesquisa se propõe a realizar avanços no estado da arte em análise de agrupamentos quantitativos e simbólicos. Ele envolve o desenvolvimento de pesquisas básicas sobre modelos colaborativos de agrupamento de dados relacionais, modelos semi-supervisionados de agrupamento de dados, modelos de agrupamento de dados baseados em funções de kernel, bem como mapas auto-organizáveis de Kohonen. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2014 - 2016

  Formal Concept Analysis as a Support for Knowledge Discovery, Descrição: In this project, we are interested in the use of Formal Concept Analysis (FCA) for Knowledge Discovery in Databases (KDD). Knowledge Discovery (KD) is a process aimed at extracting from large databases units that can be interpreted and reused by human and software agents. From an operational point of view, this process is based on three main steps: (i) selection and preparation of the data, (ii) data mining, (iii) interpretation (and possibly formalization) of the extracted units. Data mining methods can be either symbolic or numerical. In this research project, we focus on symbolic methods which are mainly based in our case on frequent itemsets search, association rule extraction, Formal Concept Analysis (FCA) and variations such as Relational Concept Analysis (RCA) and Pattern Structures.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Sergio Ricardo de Melo Queiroz - Integrante / Amedeo Napoli - Integrante / Renato Vimieiro - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2015

  Detecção de Assinaturas de Envelhecimento e Senescência a partir de Dados Epigenético, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Teresa Bernarda Ludermir em 22/04/2018., Descrição: Projeto de Cooperação CAPES-DAAD Probal entre a UFPE e Institute of Biomedical Engineering - RWTH University Hospital. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador / Ivan Gesteira Costa Filho - Integrante / Ricardo Prudencio - Integrante / Cléber Zanchetini - Integrante / Ana Carolina Lorena - Integrante / Wolfgang Wagner - Integrante / Martin Zenke - Integrante / Sonja Haenzelmann - Integrante.

• 2014 - 2014

  Visita do(a) pesquisador(a) Guillaume Cleuziou, Descrição: Symbolic Data Analysis (SDA) allows to manage high level concepts rather than single feature/value descriptions for example hospitals defined by their patients, authors described by their papers, etc. These concepts are captured by complex (or symbolic) features such as interval-valued, histograms, lists of modalities, etc. Usual (crisp or hierarchical) clustering models have been extended to deal with such symbolic data. We started a similar work for overlapping clustering and proposed a preliminary extension of Okm to the L1-norm as a first step before to consider interval-valued data. The second research track aims at purchase this study in order to nalize and evaluate new overlapping clustering models for SDA.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Guillaume Cleuziou - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2016

  Métodos Não Supervisionados de Classificação para Dados Quantitativos e Simbólicos - Edital Universal 2013, Descrição: Esse projeto de pesquisa se propõe a realizar avanços no estado da arte em análise de agrupamento de dados quantitativos e simbólicos. Os objetivos do projeto incluem o desenvolvimento de pesquisas básicas sobre modelos semi-supervisionados de agrupamento de dados, modelos de agrupamento de dados baseados em funções de Kernel, bem como mapas auto-organizáveis de Kohonen.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Valmir Macário Filho - Integrante / Filipe Martins de Melo - Integrante / Eduardo Cintra Simões - Integrante / Lucas Felix Lima Barbosa - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2013

  Visita do(a) pesquisador(a) Patrice Bertrand, Descrição: A colaboração com o Prof. Patrice Bertrand tem como objetivo a modelagem e a implementação algoritmica por lote de cartas de Kohonen com ponderação automática das variáveis para dados de tipo intervalo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Patrice Bertrand - Integrante.

• 2011 - 2016

  Núcleo de Excelência em Aprendizado de Máquina - Programa de Apoio a Núcleos de Excelência ? PRONEX, Edital PRONEX CNPq-FACEPE 2011/2014, Descrição: Esse projeto se propõe a realizar avanços no estado da arte em relação ao desenvolvimento de modelos e algoritmos para várias tarefas relacionadas com aprendizagem automática: agrupamento, classificação, regressão e previsão de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (10) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Ivan Gesteira Costa Filho - Integrante / Marcílio Carlos Pereira Souto - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador / Ricardo Prudencio - Integrante / Andre Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Gerson Zaverucha - Integrante / Wilson Rosa de Oliveira Junior - Integrante / Cléber Zanchetini - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2014

  Combining Numerical and Symbolical Methods for the Classification of Multi-valued and Interval Data, EDITAL FACEPE 21/2010 (acordo de cooperação FACEPE/INRIA), Descrição: Esse projeto visa o desenvolvimento e a comparação de algoritmos de agrupamento para dados multi-valorados e de tipo intervalo. Duas familias de algoritmos serão estudadas, ou seja algoritmos de agrupamento baseados principalmente no uso de uma similaridade ou de uma distância para comparar os objetos, e algoritmos de agrupamento formulados no contexto da ``Formal Concept Analysis (FCA)'' e baseados principalmente na partilha de atributos entre objetos. Os objetivos aqui são a combinação das virtudes de ambas as famílias de algoritmos para melhorar o potencial de cada família para lidar com conjuntos de dados mais complexos e volumosos, a fim de impulsionar o barreira de complexidade mais longe na mineração de dados complexos. Dados biológicos, ou seja, dados de expressão gênica, serão utilizados para testes e avaliação da combinação de algoritmos. O projeto envolve três equipes, uma equipe brasileira e duas francesas, incluindo especialistas de agrupamento e métodos de classificação. Assim, a complementaridade das equipes é assegurada e, além disso, existe contato estreito com peritos do domínio dos dados de modo a realizar uma avaliação completa dos resultados obtidos pela combinação dos algoritmos que deverão ser concebidos durante o projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Yves Lechevallier - Integrante / Marcílio Carlos Pereira Souto - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Integrante / Sergio Ricardo de Melo Queiroz - Integrante / Marc Csernel - Integrante / Cléber Zanchetini - Integrante / Valmir Macário Filho - Integrante / Thais Gaudencio do Rêgo - Integrante / Anderson de Barros Dantas - Integrante / Amedeo Napoli - Integrante / Mehdi Kaytoue - Integrante / Chedy Raissi - Integrante.

• 2011 - 2013

  Teoria da Decisão Algoritmica Aplicada a Aprendizagem em Espaços Multi-critério, EDITAL FACEPE 10/2010, Descrição: Pretendemos desenvolver novos métodos de clustering baseados em preferências multi-critério que não apenas utilizem métricas de distância baseadas em preferências, mas que também levem em consideração a grande escala dos dados e a possibilidade de explorar sua estrutura para desenvolver algoritmos mais eficientes. Um objetivoé desenvolver algoritmos que sejam facilmente paralelizáveis, com o objetivo de executá-los em um ambiente de computação em nuvem (cloud computing), que é o padrão de facto para redes sociais de larga escala implementadas. Dessa forma, nós pretendemos implementar os algoritmos correspondentes a esses métodos de uma forma compatível com o framework de computação distribuída Apache Hadoop (http://hadoop.apache.org). Nós também iremos tratar o problema de gerar um ranking dos clusters gerados, de acordo com as preferências do usuário.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Sergio Ricardo de Melo Queiroz - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2010 - 2012

  Métodos de Agrupamento, Regressão e Previsão para Dados de Tipo Intervalo - MARP, Edital MCT/CNPq 14/2009 - Universal, Descrição: Esse projeto de pesquisa se propõe a realizar avanços no estado da arte em análise de dados de tipo intervalo. Os objetivos do projeto incluem o desenvolvimento de pesquisas básicas sobre modelos de regressão para dados de tipo intervalo, modelos para a previsão de series temporais de dados de tipo intervalo bem como sobre métodos e algorithmos de agrupamento que fornecem partições para dados quantitativos usuais e para de dados de tipo intervalo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Luciano D. S. Pacifico - Integrante / Filipe M. de Melo - Integrante / Alberto Pereira de Barros - Integrante / Marcelo Rodrigo Portela Ferreira - Integrante / Gibson Belarmino Nunes Barbosa - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2010 - 2012

  Clustering of Relational Data and Social Network Data Analysis - CRD-SNDA, Edital FACEPE - no 04/2009 (acordo de cooperação FACEPE/INRIA), Descrição: Este projeto tem o objetivo de desenvolver novos m´etodos e algoritmos de agrupamento para dados de características usuais ou simbólicas, bem como para dados relacionais. Esses novos métodos serão aplicados simultaneamente em várias tabelas de dados de características ou relacionais, e devem ser capazes de aprender um índice de relevância para cada tabela de dados em cada grupo (cluster ). Esse tipo de método de agrupamento é útil em diversas situações. Neste projeto nós nos focalizaremos em aplicações na área de análise de dados em redes sociais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Sergio Ricardo de Melo Queiroz - Integrante / Valmir Macário Filho - Integrante / Luciano D. S. Pacifico - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2012

  Mapas auto-organizáveis por Lote Baseados em Múltiplas, Edital MCT/CNPq No 70/2009, Descrição: Diversos algoritmos consolidados na literatura foram adaptados para a análise de dados relacionais, entre eles o k-means e o SOM. Este trabalho apresenta novas abordagens para o algoritmo de treinamento do SOM por lote, que sejam capazes de particionar objetos levando em conta, simultaneamente, suas descrições relacionais dadas por múltiplas matrizes de dissimilaridade. A influência de diferentes matrizes de dissimilaridade pode não ser igual na definição dos agrupamentos na partição final. Assim sendo, para obter uma partição significativa, os algoritmos de agrupamento rígido aqui apresentados fornecem como resultado uma partição dos dados e um protótipo para cada agrupamentos. Além disso, são capazes de aprender pesos medindo a relevância de cada matriz de dissimilaridades otimizando um critério de adequação que mede o ajuste entre cada agrupamento e seus protótipos. Estes pesos podem ser estimados localmente, caracterizando o algoritmo de SOM por lote baseado em múltiplas matrizes de dissimilaridade com ponderação local (LWB-SOM para múltiplas matrizes de dissimilaridade), onde os pesos são diferentes de um agrupamento para outro. Os pesos podem ainda ser estimados globalmente caracterizando o algoritmo de SOM por lote baseado em múltiplas matrizes de dissimilaridade com ponderação global (GWB-SOM para múltiplas matrizes de dissimilaridade), neste caso os pesos são os mesmos para todos os grupos. Experimentos com dados reais foram realizado com o objetivo de ilustrar a importânciados modelos aqui propostos e comparar sua eficiência com relação ao algoritmooriginal do SOM por lote baseado em dados de dissimilaridade. Na maioria das bases de dados utilizadas, as métricas de avaliação para os modelos propostos obtiveram índices melhores do que os apresentados pelo algoritmo original.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Anderson de Barros Dantas - Integrante.

• 2009 - 2012

  Mapas Auto-organizáveis por lote baseados em distancias adaptativas, EDITAL FACEPE 12/2009, Descrição: Este trabalho tem por objetivo a introdução de duas novas técnicas para a realização da tarefa de formação de agrupamentos. As abordagens propostas são algoritmos de mapas auto-organizáveis por lote baseados em distânciasa daptativas: o algoritmo de mapa auto-organizável por lote baseado em distâncias adaptativas globais (GWBSOM) e o algoritmo de mapa auto-organizável por lote baseado em distâncias adaptativas locais (LWBSOM). Os testes realizados, tanto com bases de dados reais quanto com bases de dados sintéticos, demonstraram a efetividade dos métodos propostos em relação às abordagens existentes na literatura.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Luciano D. S. Pacifico - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.

• 2009 - 2011

  Métodos de Aprendiagem de Máquina com Aplicações para Dados de Tipo Intervalo e de Pós-Genômica, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Ivan Gesteira Costa Filho - Integrante / André Luiz Santiago Maia - Integrante / Luciano D. S. Pacifico - Integrante / Thais Gaudencio do Rêgo - Integrante / Clerton Ribeiro de Araujo Filho - Integrante / Webber de Souza Fantini - Integrante / Henrique Alexandre de Menezes Sabino Almeida - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2009

  Uma Abordagem Simbólica Semi-Supervisionada Para Classificação de Textos, Descrição: Esse trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de métodos de aprendizagem semi-supervisionada baseados em dados simbólicos para a classificação de textos. A modelagem de textos utilizando dados simbólicos pode ser vantajosa ao possibilitar a representação de grandes quantidades de dados de forma condensada perdendo um mínimo de informações através do uso de descritores simbólicos (que assumem como valor um conjunto de categorias, um lista ordenadas de categorias, um intervalo ou ainda um histograma). Vale salientar que não existe na literatura metodos de aprendizagem supervisonada de dados simbólicos ou trabalhos de classificação de texto onde os mesmos são modelados atraves de dados simbolicos utilizando descritores simbólicos. O exito desse trabalho trará avanços no estado da arte tanto na área de análise de dados simbolicos como na área de classificação textual. Esses avanços serão medidos através de publicações em eventos e periódicos nacionais e internacionais de primeira linha. No que diz respeito a formação de recursos humanos altamente qualificados, a execução desse projeto permitirá a formação de pelo menos um aluno de mestrado já envolvido nesse projeto de pesquisa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Valmir Macário Filho - Integrante.

• 2006 - 2010

  Desenvolvimento de Sistemas Híbridos Inteligentes - Programa de Apoio a Núcleos de Excelência ? PRONEX, Edital PRONEX CNPq-FACEPE 2006/2010, Descrição: O objetivo deste projeto é contribuir para um avanço no estado-da-arte da integração dos paradigmas simbólico e conexionista através do desenvolvimento de sistemas híbridos inteligentes. Vários sistemas híbridos diferentes serão propostos e testados ao longo do projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2006 - 2008

  Classificação Automatica e Web Usage Mining - Edital FACEPE/INRIA, Descrição: A informatização de um número crecente de atividades humanas produz um volume importante de dados cuja análise e utilização implicam em problemas complexos. Um dos remédios para esse forte crescimento do volume dos dados consiste em construir resumos dos mesmos. Entre os diversos métodos propostos para simplificar grandes volumes de dados a nossa abordagem, dita ``simbólica'', é uma abordagem de tipo ``data mining'' pois seu ponto de partida é a extração de conhecimentos à partir de grandes bases de dados. O conhecimento extraído é representado por dados mais complexos, chamados ``dados simbólicos''. O objetivo dessa representação simbólica é de realizar melhor a modelagem do conjunto de dados associado aos resumos. O objetivo principal desse projeto é a concepção de métodos de classificação automática apliáveis à dados não vetoriais (simbólicos ou complexos), sobretudo para a análise do uso em sites web. Serão desenvolvidas duas novas abordagens de classificação automática para conjuntos de objetos descritos por dados não vetoriais. O principal domínio de aplicação é a análise do uso e, em particular, a análise dos comportamentos dos internautas nos sites web. O nosso objetivo é propor novos métodos de análise de uso que ultrapassem os limites dos métodos existentes. A extração e a interpretação de comportamentos padrões pode ajudar tanto o webmaster à reestruturar o seu site como os futuros usuarios dos site à procurar uma informação. Iremos desenvolver novos métodos de visualização que permitirão ao webmaster de melhor analisar o comportamento dos usuários e a evolução do mesmo. De uma maneira geral, essa tecnicas poderão ser utilizadas em problemas que dizem respeito à dados de uso.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Marc Csernel - Integrante / Yves Lechevallier - Integrante / Tereza Bernarda Ludermir - Integrante / Camilo Pinto Tenório - Integrante / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Integrante / Renato Fernandes Corrêa - Integrante / Alzennyr Cléa Gomes - Integrante / Fabrice Rossi - Integrante / Afonso Gustavo Ataíde Ferreira - Integrante / Kelly Patricia Silva - Integrante., Financiador(es): Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2006 - 2008

  Métodos e Algoritmos para Análise de Dados Simbólicos - Edital Universal 2006, Descrição: A informatização de um número crecente de atividades humanas produz um volume importante de dados cuja análise e utilização implicam em problemas complexos. Um dos remédios para esse forte crescimento do volume dos dados consiste em construir resumos dos mesmos. Entre os diversos métodos propostos para simplificar grandes volumes de dados a nossa abordagem, dita ``simbólica'', é uma abordagem de tipo ``data mining'' pois seu ponto de partida é a extração de conhecimentos à partir de grandes bases de dados. O conhecimento extraído é representado por dados mais complexos, chamados ``dados simbólicos''. O objetivo dessa representação simbólica é de realizar melhor a modelagem do conjunto de dados associado aos resumos. Usualmente, as variáveis são mono-valoradas e a descrição de um padrão é realizada atravéz de um vetor de dados quantitativos ou categóricos. Como nosso projeto se propõe a tratar resumos contruidos a partir de grupos homogêneos de padrões, é importante levar em consideração a variabilidade e/ou a incerteza quando da descrição desses resumos. Assim, optamos por modelar as descrições desses resumos via a abordagem simbólica pois nesse caso uma variável pode assumir vários valores, em particular um intervalo. O passo seguinte é o desenvolvimento de métodos e algoritmos para realizar análise desse tipo de dados. Esse projeto de pesquisa se propõe a realizar avanços no estado da arte em análise de dados simbólicos de tipo intervalo. Ele envolve o desenvolvimento de pesquisas básicas sobre modelos para a previsão de series temporais de dados simbólicos de tipo intervalo e sobre métodos e algorithmos de agrupamento que fornecem partições fuzzy tanto de dados quantitativos usuais como de dados simbólicos de tipo intervalo. No que diz respeito a programação, vamos implementar esses métodos em C/C++ e/ou R (http://www.r-project.org).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Camilo Pinto Tenório - Integrante / Eufrasio de A Lima Neto - Integrante / André Luiz Santiago Maia - Integrante / Afonso Gustavo Ataíde Ferreira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 3

• 2005 - 2007

  Abordagem simbólica em previsão, classificação e filtragem de informação - Edital Universal 2004, Descrição: Com os avanços da última decada nas tecnologias de estocagem e manipulação de informações, vastos conjuntos de dados tem sido recolhidos e armazenados em todas as partes do mundo, e faz-se cada vez mais necessário resumi-los para dar sporte a um processo de tomada de decisões, etc. A nossa abordagem consiste em construir automaticamente classes homogeneas a partir desses dados e em definir novas unidades estatísticas, chamadas de objetos simbólicos, para descrever essas classes. Nesse processo, obtem-se uma redução importante do conjunto de dados iniciais (de individuos para classes de individuos), mas a representação dessas novas unidades estatísticas deve preservar um máximo de informações. Como resultado, obtem-se novas tabelas de dados de estrutura mais complexas pois agora, uma celula pode conter um intervalo, uma distribuição ou ainda um conjunto de valores ponderados. Esses dados complexos (ditos simbólicos) , que resumem classes de items homogeneos, podem ser construidos a partir de bases de dados de diferentes dominios (biologia, medicina, marketing, etc.). Trata-se então de extender a esses conjuntos de dados complexos as ferramentas de aprendizagem de máquina. Esse projeto de pesquisa envolve o desenvolvimento de pesquisas básicas em análise de dados simbólico (Regressão e classificação supervisionada de dados simbólicos) e uma aplicação dessa abordagem em filtragem de informação no quadro de sistemas de recomendação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Byron Leite Dantas Bezerra - Integrante / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Integrante / Eufrasio de A Lima Neto - Integrante / Fábio César Donato Silva - Integrante / Gustavo Alvez - Integrante / Suzana Souza Fontes - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2005 - 2007

  Desenvolvimento de Sitemas Híbridos Inteligentes, Descrição: O objetivo deste projeto é contribuir para um avanço no estado-da-arte da integração dos paradigmas simbólico e conexionista através do desenvolvimento de sistemas híbridos inteligentes. Vários sistemas híbridos diferentes serão propostos e testados ao longo do projeto. Dentre estes sistemas podemos citar: Sistemas para a otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes MLP Sistemas para a seleção automática de modelos de previsão Projeto Evolucionário de Redes Neurais Artificiais Extração de conhecimento de Redes Neurais Artificiais Edital CTInfo 11/2005.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Tereza Bernarda Ludermir - Coordenador / Marcílio Carlos Pereira Souto - Integrante / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Integrante / Ricardo Prudencio - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Gerson Zaverucha - Integrante / Wilson Rosa de Oliveira Junior - Integrante / Anne Magaly de Paula Canuto - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2005 - 2007

  Meta-Aprendizado para a Seleção e Combinação de Algoritmos de Agrupamento Aplicados a Séries Temporais, Descrição: Esse projeto visa a implementação de uma metodologia, via meta-aprendizado, de seleção e combinação de modelos para o agrupamento (clustering) de séries temporais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação / Max Planck Institut of Molecular Plant Physiology - Cooperação / Deutscher Akademischer Austauschdienst - Cooperação.

• 2005 - 2006

  Classificação com Distâncias Adaptativas, Descrição: A análise de dados simbólicos (Symbolic Data Análise) (Bock and Diday (2000)) é uma nova abordagem na área de descoberta automática de conhecimentos e gerenciamento de dados, relacionada com análise de dados multivariados, reconhecimento de padrões, inteligência artificial e banco de dados. Este projeto objetiva incentivar o estudo e o desenvolvimento de técnicas de cluster para dados descritos por pontos e/ou intervalos usando usando os algoritmos de nuvens dinâmicas com distâncias (Lr de Minkowski e Mahalanobis) adaptativas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Coordenador / Camilo Pinto Tenório - Integrante / Fábio César Donato Silva - Integrante / Daniel F. Pizzato - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2004 - 2005

  Métodos de Cluster para Dados Simbólicos, Descrição: O explosivo crescimento das tecnologias das informações tem gerado o armazenamento de grandes volumes de dados. Além disso, dados mais complexos como intervalos têm estado freqüentemente presentes em aplicações do mundo real. Desta forma, torna-se factível o desenvolvimento de tecnicas visando à simplificação e a extração automática de conhecimentos em grandes conjuntos de dados. As técnicas de classificação não supervisionada (análise de cluster) visam formar grupos homogeneos a partir de um conjunto de dados. Estas técnicas são relevantes para o processo de extração automática de conhecimentos pois, além de sumarizar conjuntos de dados, estas são capazes de extrair novas estruturas diretamente de dados sem nenhum conhecimento prévio. Este projeto visa pesquisar e desenvolver métodos de cluster para dados mais complexos, chamados de dados simbólicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.

• 2003 - 2005

  Integração do Processamento Simbólico e Conexionista (2003-2005), Descrição: : Este projeto aborda a intersecção de dois problemas distintos mas relacionados. O primeiro problema surge de uma análise do estado da arte na área da integração dos paradigmas simbólico e conexionista. Mais especificamente, este problema consiste no desenvolvimento de um esquema de integração que use de maneira eficiente a capacidade de explicação das abordagens simbólicas. O segundo problema é intrínsico à abordagem conexionista e pode ser definido da seguinte maneira: embora a tecnologia de redes neurais artificiais venha crescendo rapidamente desde a década de 80, ela ainda enfrenta dificuldades que limita seu uso em muitas áreas. Por exemplo, as RNAs tendem a se comportar como ?caixas-preta? ? elas não têm nenhum mecanismo que as permitam explicar por quê uma certa saída foi gerada a partir de um dado de entrada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador / Ricardo Prudencio - Integrante / Wilson Rosa de Oliveira Junior - Integrante / Akio Yamazaki - Integrante / Cléber Zanchetini - Integrante / Cynthia Pimentel Belleza Bernardino - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2003 - 2005

  Abordagem Simbólica em Classificação Supervisionada e não Supervisionada, Descrição: Em todas as partes do mundo é cada vez mais comum o armazenamento de grandes e complexos conjuntos de dados. É por isso crescente a necessidade de criar novas ferramentas para analisar essas enormes e complexas bases de dados. A nossa abordagem é a "Abordagem Simbólica em Análise de Dados" (SDA). Trata-se de um novo domínio na área de Descoberta de Conhecimentos relacionado com Análise Multivariada, Reconhecimento de Padrões, Bases de Dados e IAl. A sua etapa inicial consiste na extração de conhecimentos a partir de grandes bases de dados. Esse conhecimento é modelado por dados mais complexos, chamados de "dados simbólicos", pois eles contêm variação interna e são estruturados. A obtenção desses dados simbólicos conserva um máximo de informações e ao mesmo tempo reduz consideravelmente a tabela de dados inicial. O resultado são novas tabelas, chamadas de "tabelas de dados simbólicos", de estrutura mais complexa, pois as suas células podem conter informações tais como subconjuntos, intervalos, funções de diferentes semânticas (probabilista, etc.) ligadas eventualmente por dependências e taxonomias. As colunas dessas tabelas são as variáveis simbólicas. As linhas são vetores de intervalos, conjuntos de categorias, etc, e por isso são chamadas de"descrições simbólicas". Os objetos dessas tabelas podem descrever observações individuais ou itens mais complexos (grupos de indivíduos). Esses dados simbólicos podem ser coletados a partir das seguintes fontes: a) Pela aplicação de um algoritmo de clustering para simplificar ou descobrir padrões em grandes conjuntos de dados; b) Como resultado da descrição de conceitos por especialistas; c) A partir de bases de dados relacionais, para estudar conjuntos de unidades cuja descrição necessita a fusão de várias relações. Uma vez obtidas as tabelas de dados simbólicos, o passo seguinte é a extensão dos métodos usuais de extração de conhecimentos (classificação, métodos fatoriais, árvores de decisão, etc.) para esses dados s. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Yves Lechevallier - Integrante / Byron Leite Dantas Bezerra - Integrante / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Integrante / Camilo Pinto Tenório - Integrante / Eufrasio de A Lima Neto - Integrante / Fábio Cesar Donato Silva - Integrante / Marc Csernel - Integrante / Alzennyr Cléa Gomes - Integrante / Gustavo Alvez - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

• 2001 - 2004

  CAPES/CUFECUB - Smart-es: técnicas de aprendizagem e adaptação para o comércio eletrônico, jogos e busca na internet (2001-2004), Descrição: Este projeto de pesquisa, que coordeno do lado brasileiro, tem por objetivo estabelecer um intercâmbio entre pesquisadores da UFPE e da Université Paris VI na área de inteligência artificial, particularmente no desenvolvimento de sistemas capazes de aprender e adaptar seu comportamento em aplicações que envolvem a Internet. O projeto também facilita a formação de doutores, destinando para tal mais de 10 bolsas de doutorado pleno, doutorado sanduíche ou pós doutorado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (8) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Flávia de Almeida Barros - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Integrante / Geber Lisboa Ramalho - Coordenador / Jean Daniel Zucker - Integrante / Vincent Corruble - Integrante / Jacques Robin - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

• 2001 - 2003

  ASSO - Analysis System of Symbolic Data (2001-2003), Descrição: O objetivo geral do projeto ASSO é a concepção de métodos, metodologias e programas para a extração de conhecimentos a partir de dados multidimensionais complexos provenientes de bases de dados gigantescas das administrações e organismos oficiais de estatística. As principais caracteristicas do projeto ASSO são : a) uso, criaçao, propagação e modelização estatística de conceitos via objetos simbólicos; b) realizar progressos na obtenção de dados simbólicos a partir de bases de dados relacionais; c) introduzir metadados na descrição dos dados para melhorar a qualidade dos resultados estatísticos; d) incluir ferramentas de visualização amigaveis na interface com os usuários; e) adicionar novos métodos para manipular e analisar dados simbólicos; f) adicionar novas medidas de dissimilaridade entre objetos simbólicos e de consenso entre grupos de objetos simbólicos; g) incluir novos métodos de classificação supervisionada e não supervisionada para dados simbólicos ; i) fornecer ferramentas para estudar a estabilidade e a robustez desses métodos. O Cin / UFPE está envolvido no subitem WP6 do projeto ASSO (classificação não supervisionada, validação e representação de grupos). O objetivo desse subitem é o desenvolvimento de métodos para agrupar grandes conjuntos de objetos simbólicos em um número reduzido de classes também representadas por objetos simbólicos e / ou a visualização dos mesmos geometricamente tendo em vista a obtenção de descrições sintéticas e efetivas de tais classes. Esse subitem considera três abordagens que estendem apropriadamente alguns dos métodos clássicos de análise de dados multivariados para o caso dos objetos simbólicos: agrupamento hierárquico e piramidal, agrupamento via partições, análise fatorial de objetos simbólicos. Cada método de agrupamento possui uma etapa que associa a cada grupo um conjunto de variáveis discriminantes. A robustez de todos os métodos será estudada través de procedimentos de validação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Pedro Machado Manhães de Castro - Integrante / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2

• 2001 - 2001

  IBM-CIn-CESAR em Comércio eletrônico (2000 - 2001), Descrição: Este projeto de pesquisa tem por objetivo desenvolver soluções inteligentes para comércio eletrônico baseadas na tecnologia IBM (WebSphere e NetCommerce) e implementar extensões. O projeto inclui 4 sub-projetos principais, a saber, "agent-mediated electronic-malls" (um sistema multiagente para shopping centers eletrônicos), "geographic yellow pages" (um sistema de informação geográfico inteligente) , "active search" (um sistema de busca e indexação on-line acoplado a editores de textos e navegadores) e "mobile applications" (sistemas que exploram a tecnologia WAP e SMS para celulares).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (8) Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Ivan Romero Teixeira - Integrante / Flávia de Almeida Barros - Integrante / Geber Lisboa Ramalho - Coordenador / Sérgio Cavalcanti - Integrante / Ana Carolina Brandão Salgado - Integrante / Valeria Times - Integrante., Financiador(es): IBM Research Brazil - Bolsa.

• 2000 - 2002

  CLADIS - Classificação e Analise de Dissimilaridades (2000-2002), Descrição: Descrição: A partir da extração de conhecimentos de grandes bases de dados (data mining), desenvolver métodos e algoritmos para a mineração de conhecimento (knowledge mining) baseado na abordagem simbólica em classificação e métodos afins. Nesse contexto, serão realizadas as seguintes ações. Forma Normal Simbólica: O objetivo dessa investigação é o desenvolvimento da Forma Normal Simbólica (NSF), inspirada da terceira forma normal de Codd, que consiste em fatorizar os objetos simbólicos segundo as restrições expressas por regras entre as variáveis de tal maneira que somente a parte coerente desse objeto é representada. Com essa forma de organização dos objetos simbólicos é evitada a combinatória inerente a diversas aplicações tais como o calculo de distancias e a seleção de variáveis. Métodos e algoritmos de tipo "Nuvens Dinâmicas" baseados em índices de proximidade: O objetivo dessa investigação é desenvolver algoritmos de nuvens dinâmicas baseados em índices de proximidade para as tabelas de objetos simbólicos. Nesse tipo de algoritmo, impoe-se que cada grupo seja representado por um protótipo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Coordenador / Marc Csernel - Integrante / Yves Lechevallier - Integrante / Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza - Integrante / Pedro Machado Manhães de Castro - Integrante / Wilson Rosa de Oliveira Junior - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2

• 1985 - 1986

  Dinâmica de Sistemas de Potência, Descrição: O objetivo do projeto é o estudo de transitórios nos sistemas de potência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Luciana Marques Altino - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

• 2008 - 2010

  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

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  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

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  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

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  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

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  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

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  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

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  Metodologia para o cálculo do volume de espera dinâmico do reservatório de sobradinho, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Desenvolver metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo do reservatório de Sobradinho durante o período de cheias. O sistema proposto apresentará uma arquitetura inteligente híbrida utilizando diferentes abordagens de inteligência artificial para o controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

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  Redes neurais para otimização da coleta de informações de qualidade de água em reservatórios, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2004/2005, Descrição: Otimizar a quantidade de postos de coleta de informações de qualidade da água de tal forma que os projetos de tanques-rede dos reservatórios sejam mais rápidos e de menor custo, bem como minimizar os custos de coleta das licenças de operação de forma a agilizar os atendimentos às condicionantes. Vários modelos de redes neurais serão utilizados para fazer interpolação de valores nos moldes necessários neste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro / Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro.

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  Reconhecimento da Qualidade de água de ecossistemas por redes neurais artificiais, CHESF-ANEEL EDITAL P&D 2003/2004, Descrição: A CHESF (Companhia Hidro Elétrica do São Francisco) é responsável pela manutenção da qualidade da água dos seus reservatórios. O uso de métodos computacionais, tais como redes neurais, para reconhecimento de padrões da qualidade da água em ecossistemas de forma automática, utilizando indicadores físicos, químicos e biológicos, é de fundamental importância para o monitoramento da qualidade da água, pois classificam de forma rápida e eficiente as amostras de água coletadas e analisadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Francisco de Assis Tenorio de Carvalho - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador., Financiador(es): Agência Nacional de Energia Elétrica - Auxílio financeiro / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

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Prêmios