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Submitted by Pedro Antonio Galvão Junior (pedro.galvao@unesp.br) on 2022-02-14T11:38:19Z No. of bitstreams: 1 1 - Entrega Oficial - Dissertação - Pedro Antonio Galvão Junior.pdf: 2396028 bytes, checksum: 9565c5e180b22bbf27fbc8bc5213ef2d (MD5) Approved for entry into archive by Luana Priscila Costa (luana@reitoria.unesp.br) on 2022-02-18T19:29:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 galvaojunior_pa_me_soro.pdf: 2396028 bytes, checksum: 9565c5e180b22bbf27fbc8bc5213ef2d (MD5) Made available in DSpace on 2022-02-18T19:29:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 galvaojunior_pa_me_soro.pdf: 2396028 bytes, checksum: 9565c5e180b22bbf27fbc8bc5213ef2d (MD5) Previous issue date: 2021-12-20 O fogo sempre exerceu uma grande atração sobre os seres humanos. As queimadas de maneira geral proporcionam impactos sociais e ambientais nos locais onde ocorrem. Diversas localidades brasileiras, especialmente nos meses mais secos do ano, estão mais suscetíveis a este fenômeno. Para este trabalho foi desenvolvido um índice capaz de classificar os níveis de risco de foco em áreas geograficamente localizadas em nosso país, por meio dos sistemas neuro-fuzzy. O índice proposto poderá ser utilizado como ferramenta de apoio e auxílio a diversos órgãos ou institutos de pesquisa, que necessitam identificar a possibilidade de ocorrência de queimadas. Com o propósito de ajudar nas medidas para redução de emissores atmosféricos, satisfazendo o objetivo 15 da Agenda 30 definido pela ONU em 2015, o qual, visa estimular ações de conservação, recuperação e uso sustentável de ecossistemas em especial. Os resultados obtidos por este índice se mostraram promissores, apresentando valores referentes a média de erros absolutos abaixo de 3% aplicados na predição do risco de queimada para o período máximo de até 3 dias. Fire has always exerted a great attraction on humans. Fires generally provide social and environmental impacts in the places where they occur. Several Brazilian localities, especially in the driest months of the year, are more susceptible to this phenomenon. For this work, an index was developed capable of classifying the levels of risk of focus in geographically located areas in our country, through the neuro-fuzzy systems. The proposed index can be used as a tool to support and assist various research agencies or institutes, which need to identify the possibility of burning. With the purpose of assisting in measures to reduce atmospheric emitters, meeting objective 15 of Agenda 30 defined by the ONU in 2015, which aims to stimulate conservation actions, recovery and sustainable use of ecosystems in particular. The results obtained by this index were promising, presenting values referring to the average of absolute errors below 3% applied in the prediction of the risk of burning for the maximum period of up to 3 days.

Submitted by Cléber Ivo De Oliveira (cleber.oliveira@unesp.br) on 2021-08-19T03:02:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação corrigida.pdf: 4028204 bytes, checksum: 982fd4dc3ad2058c4d1aa5a511d6ff07 (MD5) Approved for entry into archive by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br) on 2021-08-19T16:08:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 oliveira_ci_me_sjrp.pdf: 4028204 bytes, checksum: 982fd4dc3ad2058c4d1aa5a511d6ff07 (MD5) Made available in DSpace on 2021-08-19T16:08:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 oliveira_ci_me_sjrp.pdf: 4028204 bytes, checksum: 982fd4dc3ad2058c4d1aa5a511d6ff07 (MD5) Previous issue date: 2021-08-05 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) O uso de modelos CNN explorando transferência de aprendizado profundo é uma estratégia que pode ser aplicada para definir atributos de alto nível e, consequentemente, permitir investigações de padrões em conjuntos reduzidos de imagens, situação comumente evidenciada no contexto de imagens médicas. A principal vantagem dessa estratégia está em projetar modelos que minimizam a ocorrência de overfitting, tornando-os mais úteis para a prática clínica. Portanto, neste trabalho, descrevemos uma proposta capaz de definir modelos híbridos para classificar imagens histológicas de tecido mamário, colorretal e hepático, por meio da associação de deep features via transferência de aprendizado, seleção por ranqueamento e classificação via comitê. Os atributos foram definidos a partir de camadas das arquiteturas AlexNet e ResNet-50. Os atributos foram organizadas em subconjuntos de características mais relevantes e avaliados por meio de validação cruzada k-fold. Os principais modelos híbridos foram definidos com deep features fornecidas pela rede ResNet-50, utilizando as camadas activation_48_relu e avg_pool. Os melhores resultados foram valores de acurácia de 98,00% e 99,32%, ao utilizar no máximo 35 deep features. O modelo foi capaz de reduzir o total de deep features em até 99,86% para obter os melhores valores de acurácia. Nossa proposta com informações detalhadas sobre os métodos, características e melhores associações são contribuições relevantes para a comunidade interessada no estudo de técnicas de machine learning para o reconhecimento de padrões. The use of CNN models exploring deep learning transfer is a strategy that can be applied to define high-level attributes and make them feasible to carry out pattern investigations in reduced image sets, a situation commonly evidenced in the context of medical images. The obtained models can minimize the occurrence of overfitting and make them more useful for clinical practice. In this work, we describe a proposal capable of defining hybrid models to classify histological images from breast, colorectal and liver tissues, through the association of deep features by transfer learning, selection by ranking, and ensemble classifier. The features were defined by using layers from the AlexNet and ResNet-50 architectures. The attributes were organized into subsets of the most relevant features and submitted to a k-fold cross-validation process. The main hybrid models were defined with deep features from the ResNet-50 network, using the activation_48_relu and avg_pool layers. The best results were accuracy values of 98.00% and 99.32%, using a maximum of 35 deep features. The model was able to reduce the total of deep features by up to 99.86% to obtain the best accuracy values. Our proposal with detailed information regarding the methods, features and best combinations are relevant contributions for the community interested in the study of machine learning techniques for pattern recognition. CNPq: 132940/2019-1 CAPES: 001

A previsão de séries financeiras faz parte do processo de decisão das políticas monetárias por parte dos bancos centrais. Mendes, Ferreira e Mendes (2020) propõem um modelo híbrido que junta um VECM (modelo vetorial corretor de erro) com um algoritmo de aprendizagem profunda o LSTM (memória de longo curto-prazo) para uma previsão multivariada do índice acionista norte-americano S&P500, utilizando-se as séries do Nasdaq, Dow Jones e as taxas de juro dos bilhetes do tesouro americano a 3 meses no mercado secundário, com dados semanais, entre 19/04/2019 e 17/04/2020. Nesta dissertação, replicou-se esse artigo e construiu-se um modelo híbrido semelhante com a mesma finalidade e obteve-se um erro de previsão MAPE 86% inferior (4% versus 28%), mesmo incluindo a crise da COVID-19. Analisou-se o período sem crise e obteve-se um MAPE de 1.9%. Verificou-se que o vazamento de dados entre os períodos de teste e treino é um problema que prejudica os resultados. Comparou-se diferentes formas de construir o modelo híbrido variando o número de desfasamentos e de épocas de treino no LSTM, verificou-se o impacto de logaritmizar as séries, e comparou-se com modelos de referência (LSTM univariado/multivariado). Além disso, testou-se a causalidade à Granger entre os períodos com forte intervenção por parte da FED (décadas de 70 e 80, e crise da COVID-19 em fevereiro de 2020), concluindo-se que a variação das taxas de juro causam à Granger os retornos dos índices acionistas analisados, invertendo-se essa relação causal fora desses períodos. The forecasting of financial series is part of the decision-making process of monetary policies by central banks. Mendes, Ferreira and Mendes (2020) proposed a hybrid model that combines a VECM (Vector Error Correction Model) with a deep learning algorithm LSTM (Long Short-Term Memory) for a multivariate forecast of the U.S. stock index S&P500, using Nasdaq, Dow Jones and U.S. treasury bills for 3 months yields of the secondary market series, with weekly data, between 19/04/2019 and 17/04/2020. In this dissertation, this article was replicated, and a similar hybrid model was constructed with the same purpose and an 86% lower MAPE forecast error was obtained (4% versus 28%), even including the COVID-19 crisis. The time period without the crisis was analyzed and a MAPE of 1.9% was obtained. It was found that data leakage between the test and training periods is a problem that impairs the results. Different ways of constructing the hybrid model were compared by varying the number of lags and training epochs in LSTM, the impact of using the log-series was verified, and benchmarking with univariate and multivariate LSTM was made. In addition, granger causality was tested between the time periods with strong intervention by the FED (1970s and 1980s, and the COVID-19 crisis in February 2020) concluding that the changes in yields Granger cause the stock indices returns. In contrast, this causal relationship outside these time periods was the opposite, with the indices returns causing the changes in yields.

Dissertação de mestrado em Gestão de Projetos de Engenharia, O paradigma da gestão de projetos está a mudar e cada vez mais faz parte da realidade das pequenas e médias empresas. As metodologias ágeis fazem parte dessa mudança. Elas vieram em oposição aos padrões tradicionais e a sua disseminação está a resultar numa adaptação dos modelos tradicionais das empresas. O entrelaçar das abordagens dá origem a modelos híbridos que permitem equilibrar flexibilidade e previsibilidade. Apesar da unicidade do modelo de gestão de projetos a implementar, adequado às necessidades específicas, ao ambiente de negócio e tipo de projeto, a partilha de conhecimento de uma gestão de projetos adaptada a este tipo de empresas é benéfica, uma vez que, na maioria dos casos, as PME não têm estrutura para suportar modelos pesados e inflexíveis. A presente dissertação descreve o processo de definição e acompanhamento o desenvolvimento de uma plataforma interativa de apoio à gestão de projetos nas pequenas e médias empresas. A plataforma foi definida pela investigadora desta dissertação e o projeto foi desenvolvido em ambiente académico, por uma equipa de alunos do Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação responsável pela gestão e desenvolvimento do projeto, no âmbito da Unidade Currícular Projetos e Tecnologias de Sistemas de Informação. Para a gestão do projeto recorreu-se a uma metodologia híbrida, caracterizada no âmbito deste trabalho. A metodologia tradicional (modelo cascata) foi aplicada nas fases de iniciação, planeamento e conclusão e a metodologia ágil (modelo scrum) na fase de desenvolvimento do projeto. Com esta investigação pretendeu-se a criação de uma plataforma e também a análise de desempenho da equipa e do modelo de gestão de projetos utilizado. Para o desenvolvimento desta investigação, e tendo em consideração as duas vertentes distintas, foram escolhidas duas metodologias, a Design Science Research e o Estudo de Caso. Da aplicação da metodologia Design Science Research resultou a produção de um artefacto. Da aplicação da metodologia Estudo de Caso resultou uma contribuição para o conhecimento relativamente ao contexto estudado. A plataforma HELP PME PROJECTS de apoio à gestão de projetos nas PME, o desempenho positivo da equipa e do modelo utilizado para a gestão deste projeto, são os principais resultados obtidos., The paradigm of project management is changing and is increasingly part of the reality of small and medium-sized enterprises. Agile methodologies are part of this change. They came in opposition to traditional standards and their spread is resulting in an adaptation of traditional business models. The interweaving of the approaches gives rise to hybrid models that allow a balance between flexibility and predictability. Despite the uniqueness of the project management model to be implemented, appropriate to the specific needs, the business environment and type of project, the sharing of knowledge of project management adapted to this type of companies is beneficial, since, in most cases, SMEs have no structure to support heavy and inflexible models. This dissertation describes the process of defining and monitoring the development of an interactive platform to support project management in small and medium-sized companies. The platform was defined by the researcher of this dissertation and the project was developed in an academic environment, by a team of students from the Integrated Master’s in Engineering and Management of Information Systems, responsible for the management and development of the project due the course named Information Systems and Technologies Project. For the management of the project, a hybrid methodology characterized here was used. Traditional methodologies (waterfall model) were applied in the initiation, planning and conclusion phases and agile methodologies (scrum model) in the project development phase. With this research, the intention was to create a platform and also to analyze the team's performance and the project management model used. For the development of this research, and considering the two distinct aspects, two methodologies were chosen, the Design Science Research and the Case Study. The application of the Design Science Research methodology resulted in the production of an artifact. The application of the Case Study methodology resulted in a contribution to in knowledge regarding the studied context. The HELP PME PROJECTS platform to support project management in SMEs, the positive performance of the team and of the hybrid model used to manage this project, are the main results obtained.

Este trabalho busca explorar o uso do aprendizado por reforço como uma forma de melhorar uma solução analítica para o problema de liquidação ótima. Dado um determinado volume de liquidação a ser executado com um horizonte de tempo fixo e períodos de transação discretos, o objetivo será adaptar uma trajetória de liquidação gerada através de um modelo analítico de forma a torná-la dinâmica em relação a condições mais favoráveis/desfavoráveis à execução que não são levadas em conta pelo modelo base, reduzindo assim o custo operacional de transação. Replicando Hendricks e Wilcox (2014), o modelo base a ser utilizado será um modelo de Almgren-Chriss com impactos de preço lineares, um modelo já comumente utilizado para a otimização de execução em transações de mercado. Um agente é treinado para modificar a trajetória de execução gerada pelo modelo analítico, incorporando informações relativas ao volume disponível e aos spreads do mercado no momento da execução. O modelo é aplicado para ações transacionadas na B3, sendo capaz de uma redução de até 6,5% no déficit de implementação médio, comparado com o modelo base. The present dissertation is focused on exploring the use of reinforcement learning as a candidate technique for enhancing an analitic solution for the optimal liquidation problem. Given a volume to trade and a fixed time horizon with discrete trading intervals, the aim is to adapt a given trading trajectory generated by the analytic solution, such as to make it dynamic with respect to favourable/unfavourable trading conditions that are not taken into account by the base model. This is a replication of Hendricks e Wilcox (2014) and, as per the original work, uses the Almgren-Chriss model with linear price impact, which is a popularly used model for market applications, as the base model. An agent is then trained to modify the trading trajectory generated by the base model, incorporating volume and spread conditions. The model is then tested for Brazilian equities, and is able to reduce average implementation shortfall by up to 6.5%.

Submitted by Wagner Junior (wagner.junior@unioeste.br) on 2019-02-27T15:29:26Z No. of bitstreams: 2 Gionei_Gaio_2018.pdf: 5817631 bytes, checksum: 413ed414baba9c0978a2487684166982 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-02-27T15:29:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Gionei_Gaio_2018.pdf: 5817631 bytes, checksum: 413ed414baba9c0978a2487684166982 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-09-03 The development of forecasting methods fundamentally aims to reduce the uncertainty inherent in predicting non-deterministic future events. It is necessary because the information about the future behavior of variables allows a better planning of situations to come, independent of what they are. For that, using the idea that real world time series are neither pure linear nor non-linear but instead a combination of those, a new hybrid automatic method called "SSA-ARIMA-Neural" is proposed. This method consists in decomposing the original time series by means of Singular Spectrum Analysis and forecasting each component not classified as noise independently. The trend component, which is understood as more purely linear, is modeled by the Box-Jenkins methodology and the oscillatory components, in turn, having non-linear behavior, are approximated by Artificial Neural Networks. In the end, all independent forecasts are summed, generating the final prediction. Aiming at validate this method, a computational experiment was performed using a data set obtained from instrumentation of a large concrete gravitational dam, where the resulting forecasts where compared with the ones generated using consecrated methods from the literature. Those comparisons showed a relevant improvement. O desenvolvimento de metodologias para modelagem e previsão de séries temporais tem como objetivo fundamental diminuir as incertezas inerentes à maioria dos eventos (que não sejam determinísticos) futuros. A informação sobre o comportamento futuro de determinadas variáveis possibilita um melhor planejamento para as situações que hão de vir, independentemente de quais sejam. Para tal, aproveitando-se da ideia de que a maioria das séries temporais reais não possuem estruturas de interdependência puramente lineares ou não lineares, mas sim combinações delas, propõem-se uma nova metodologia híbrida automática designada SSA-ARIMA-neural. Essa metodologia consiste em decompor a série original por meio de Singular Spectrum Analysis e, após isso, fazer o forecast separadamente para cada uma das componentes geradas que não tenham sido classificadas como ruído. A componente de tendência, por ser entendida como mais puramente linear, é modelada por meio da metodologia Box-Jenkins e, as componentes oscilatórias, por sua vez, tendo características de não linearidade, são aproximadas por Redes Neurais Artificiais. Ao final, então, todos os forecasts independentes são somados gerando a predição final. Em busca de validar tal metodologia, foi realizado experimento computacional com um conjunto de dados advindo da instrumentação de uma barragem de concreto de grande porte de gravidade aliviada, onde os forecasts provenientes deste método foram comparados com os provenientes dos métodos consagrados na literatura. Os resultados mostraram uma melhoria relevante.

Este artigo tem como objetivo analisar e discutir uma recente abordagem de governança estratégica. A pesquisa foi caracterizada como exploratória, de abordagem qualitativa, com delineamento bibliográfico por meio de análise documental das literaturas existentes e em estudos de casos divulgados. Esta recente abordagem mostra como muitas empresas vêm assumindo, no âmbito de gestão de projetos, o desenvolvendo de metodologias próprias no gerenciamento de soluções, em que associam as boas práticas do modelo tradicional de gestão de projetos, utilizados em cenários mais estáveis e com escopos bem-definidos, com as boas práticas do modelo ágil de gestão de projetos, para cenários dinâmicos e flexí­veis como são os cenários do setor da Tecnologia da Informação. Essa associação de boas práticas visa obter melhores resultados, conciliando agilidade e flexibilidade com previsibilidade. The aim of this study was to analyze and discuss a recent strategic governance approach. The research was characterized as exploratory, qualitative approach, bibliographical design through documental analysis of the literature and case studies published. This new approach shows how many companies are taking on the project management framework, developing their own methodologies in management solutions that combine the best practices of the traditional model of project management, used in more stable scenarios, and with well-defined scopes, with the best practices of agile model project management for dynamic and flexible scenarios as are the scenarios sector of Information Technology. This association of good practice is to obtain better results, combining flexibility with predictability.

Submitted by Allan Demétrio Sales de Lima Dias null (allan.demetrio@gmail.com) on 2016-10-07T18:29:32Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Allan.pdf: 5465196 bytes, checksum: 143e2c7ec7ff9f02db2c70094e3030ee (MD5) Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-10-13T20:25:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dias_adsl_me_ilha.pdf: 5465196 bytes, checksum: 143e2c7ec7ff9f02db2c70094e3030ee (MD5) Made available in DSpace on 2016-10-13T20:25:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dias_adsl_me_ilha.pdf: 5465196 bytes, checksum: 143e2c7ec7ff9f02db2c70094e3030ee (MD5) Previous issue date: 2016-08-30 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Na atualidade, um compressor precisa ter elevada eficiência para ser competitivo no mercado. Como o escoamento de refrigerante nas válvulas é uma das maiores fontes de perdas termodinâmicas, melhorias no seu projeto podem aumentar significativamente a eficiência do compressor. Simular computacionalmente válvulas de compressores utilizando modelos tridimensionais completos, além de computacionalmente caro, demanda muito tempo e, por essa razão, pesquisadores buscam metodologias simplificadas para realizar a tarefa de predizer a dinâmica das válvulas. Aqui avaliamos a aplicabilidade de um modelo híbrido para simular computacionalmente o comportamento dinâmico de um modelo frequentemente usado como válvula de sucção. Neste modelo, resolvemos o problema do escoamento tridimensional em regime transiente pela válvula aplicando o método de volumes finitos para escoamento compressível e isotérmico e a dinâmica da válvula usando um modelo massa-mola-amortecedor com um grau de liberdade. Comparamos os resultados do modelo híbrido com aqueles obtidos de um modelo tridimensional completo para a estrutura da válvula usando como parâmetros o tempo de processamento, deslocamento da válvula, força sobre a válvula e distribuições de pressão e de velocidade do escoamento. Validamos os modelos numéricos com resultados experimentais. A boa concordância entre os resultados indicam que a redução de tempo obtida pelo modelo híbrido é pequena (15% em média) e não justifica seu uso. Currently, a refrigeration compressor must have high efficiency in order to become competitive in the market. Since the refrigerant flow through the valves is one of the largest sources of thermodynamic losses, improvements in their design can significantly increase the compressor efficiency. Computational simulations of compressors valves using - complete three-dimensional models, besides computationally expensive, is time consuming. For this reason, researchers always look for simplified methodologies for predicting the valves dynamics. Here, we evaluate the applicability of a hybrid model to computationally simulate the dynamics of a model frequently used as suction valve. In this model, we solve the problem of the three-dimensional unsteady flow through the valve by applying the finite volume method for compressible and isothermal flow and the dynamics of the valve by using a mass-spring-damper model with one degree of freedom. We compare the results from the hybrid model with those obtained with a complete three-dimensional model for the structure using as parameters the processing time, valve displacement, force acting on the valve, and pressure and velocity fields of the flow. We validate the numerical models with experimental data. The good agreement between the results indicates that the reduction of the processing time obtained by using the hybrid model is small (15% in average) and does not justify its use.