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You searched for +publisher:"Universidade Federal do Amazonas" +contributor:("Pereira, Jos? Raimundo Gomes"). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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1. Santos, Diana Dorgam de Aguiar dos. Classifica??o de s?ries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Din?micos.

Degree: 2017, Universidade Federal do Amazonas

Na presente disserta??o apresentamos uma nova abordagem para aplica??es em An?lise Discriminante (AD) para problemas cujas observa??es no conjunto de treinamento s?o oriundas de s?ries temporais, empregando o Classificador de Bayes e modelando as distribui??es nas classes com o emprego de Modelos Lineares Din?micos. Foram realizados os desenvolvimentos te?ricos necess?rios para a obten??o de uma forma anal?tica para as probabilidades a posteriori das classes. Para avaliar a abordagem proposta foram desenvolvidos estudos de simula??o, tanto para avaliar as estrat?gias da escolha do procedimento da estima??o da vari?ncia, como tamb?m, determinar as taxas de erro (TE) de classifica??o para compar?-las com outras abordagens usuais para classificadores em AD. Foram simuladas observa??es de s?ries temporais com diferentes estruturas de separa??o das classes e com diferentes tamanhos para o conjunto de treinamento. A abordagem proposta tamb?m foi aplicada em dados de problemas reais, com diferentes graus de dificuldades com rela??o ao n?mero de classes, tamanho das s?ries e o n?mero de observa??es no conjunto de treinamento, sendo ent?o comparadas suas TE com as de outros classificadores. Embora sejam necess?rios estudos mais completos, os resultados obtidos sugerem que a abordagem param?trica desenvolvida se constitui em uma alternativa promissora para esta categoria de problemas em AD, com observa??es de s?ries temporais, em particular, em um contexto bastante desafiador na pr?tica quando temos s?ries com tamanhos grandes com rela??o ao n?mero de observa??es nas classes.

In this work we present a new approach for applications in Discriminant Analysis (DA) to problems whose observations in the training set are from time series, using the Bayes classifier and modeling the classes distributions in with Linear Dynamic Models. Theoretical developments were conducted to obtain an analytic form for the classe posterior probability. The simulation studies have been developed to evaluate the proposed approach, to evaluate different strategies to estimate the model variance and determine the classification error rates (ET) to compare them with other usual approaches in AD. Time series were simulated with different structures of classes separation and with different sizes for the training set. The proposed approach was also applied to data from real problems with different degrees of difficulty with respect to the classes number, the time series size and number of observations in the training set. With real data the proposed classifier was compared with other classifiers in terms of error rate. Although it is needed most complete studies, the results suggest that this parametric approach developed constitutes a promising alternative for problems in AD with time series, particularly in a challenging context when the size time series is much large than the number of observations in the classes.

CAPES - Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior

Advisors/Committee Members: Pereira, Jos? Raimundo Gomes, http://lattes.cnpq.br/3697983438100904.

Subjects/Keywords: An?lise discriminante; Classificador de Bayes; Modelos lineares din?micos; S?ries Temporais; CI?NCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEM?TICA

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APA (6th Edition):

Santos, D. D. d. A. d. (2017). Classifica??o de s?ries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Din?micos. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Santos, Diana Dorgam de Aguiar dos. “Classifica??o de s?ries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Din?micos.” 2017. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed August 07, 2020. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041.

MLA Handbook (7th Edition):

Santos, Diana Dorgam de Aguiar dos. “Classifica??o de s?ries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Din?micos.” 2017. Web. 07 Aug 2020.

Vancouver:

Santos DDdAd. Classifica??o de s?ries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Din?micos. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2017. [cited 2020 Aug 07]. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041.

Council of Science Editors:

Santos DDdAd. Classifica??o de s?ries temporais via Classificador de Bayes empregando Modelos Lineares Din?micos. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2017. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6041

2. Xavier, Clahildek Matos. Proposta de uma metodologia para expans?o de Escolas P?blicas no Estado do Amazonas.

Degree: 2020, Universidade Federal do Amazonas

Este estudo prop?e determinar localiza??es ?timas para a expans?o de um sistema de ensino superior usando crit?rios populacionais e sociais. Com esse objetivo, este trabalho avalia modelos de localiza??o de objetivo ?nico na determina??o da distribui??o ?tima de facilidades de ensino superior no estado do Amazonas, Brasil. Tr?s op??es de otimiza??o s?o avaliadas e disponibilizadas aos tomadores de decis?o: 1) priorizar cidades com baixo valor de ?ndice de Desenvolvimento Humano (IDH); 2) priorizar cidades com maior popula??o; 3) favorecer ambos os crit?rios. Al?m disso, a localiza??o deve igualar a distribui??o dos alunos entre as regi?es do Amazonas. Com esse objetivo, foram avaliados tr?s modelos discretos de localiza??o: modelo p-centro, modelo p-mediana e o modelo p-dispers?o. Os modelos de localiza??o foram projetados usando a meta heur?stica algoritmo gen?tico. Uma implementa??o avan?ada do algoritmo gen?tico que otimiza a solu??o e tempo de converg?ncia foi usada. As expans?es propostas aqui apresentam valores m?dios mais baixos de ?ndice de Desenvolvimento Humano em compara??o com 0,619 da distribui??o existente dos campi. Os melhores resultados foram obtidos com o modelo p-mediana.

This study proposes determining optimal locations for expanding a higher education system by using populational and social criteria.With this aim, this work evaluates single objective location models in determining the optimal distribution of higher education facilities in Amazonas State, Brazil. Three optimization options are evaluated and made available to decision makers: 1) prioritize cities with a lower United Nation Human Development Index; 2) prioritize cities with a higher population; 3) favor both criteria. Also, the location must equalize student distribution between the regions of Amazonas State.With this aim, three discrete location models were evaluated: p-center model, p-median model, and p-dispersion model. The location models were designed using a Genetic Algorithm metaheuristic. A state-of-art implementation of the Genetic Algorithm that optimizes the solution and converge time was used. The expansions proposed here present lower mean values of United Nation Human Development Index compared with 0.619 from the existing distribution of campuses. The best results were obtained with the p-median model.

Advisors/Committee Members: Costa Filho, C?cero Ferreira Fernandes, http://lattes.cnpq.br/3029011770761387, Nakamura, Fabiola Guerra, http://lattes.cnpq.br/9615041048900531, Silva, Helder Cruz da, http://lattes.cnpq.br/0595532742312125, Pereira, Jos? Raimundo Gomes, http://lattes.cnpq.br/3697983438100904.

Subjects/Keywords: Modelagem p-mediana; Algoritmo gen?tico; Metaheur?stica algoritmo gen?tico; Modelos de localiza??o de objetivo ?nico; Ensino superior; CI?NCIAS EXATAS E DA TERRA; Modelagem p-mediana; Localiza??o de escolas de ensino superior; Localiza??o de objetivo ?nico; Algoritmo gen?tico

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APA (6th Edition):

Xavier, C. M. (2020). Proposta de uma metodologia para expans?o de Escolas P?blicas no Estado do Amazonas. (Doctoral Dissertation). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7768

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Xavier, Clahildek Matos. “Proposta de uma metodologia para expans?o de Escolas P?blicas no Estado do Amazonas.” 2020. Doctoral Dissertation, Universidade Federal do Amazonas. Accessed August 07, 2020. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7768.

MLA Handbook (7th Edition):

Xavier, Clahildek Matos. “Proposta de uma metodologia para expans?o de Escolas P?blicas no Estado do Amazonas.” 2020. Web. 07 Aug 2020.

Vancouver:

Xavier CM. Proposta de uma metodologia para expans?o de Escolas P?blicas no Estado do Amazonas. [Internet] [Doctoral dissertation]. Universidade Federal do Amazonas; 2020. [cited 2020 Aug 07]. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7768.

Council of Science Editors:

Xavier CM. Proposta de uma metodologia para expans?o de Escolas P?blicas no Estado do Amazonas. [Doctoral Dissertation]. Universidade Federal do Amazonas; 2020. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7768

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